Ce este data mining?
Minerirea datelor este un proces folosit de companii pentru a transforma datele brute în informații utile. Folosind software-ul pentru a căuta tipare în loturi mari de date, întreprinderile pot afla mai multe despre clienții lor pentru a dezvolta strategii de marketing mai eficiente, pentru a crește vânzările și pentru a reduce costurile. Exploatarea datelor depinde de colectarea eficientă a datelor, depozitare și procesarea computerului.
Procesele de extragere a datelor sunt utilizate pentru a construi modele de învățare automată care pot aplica aplicații, inclusiv tehnologia motoarelor de căutare și programe de recomandare a site-urilor web
Cum funcționează exploatarea datelor
Minerirea datelor implică explorarea și analizarea unor blocuri mari de informații pentru a obține tipare și tendințe semnificative. Poate fi utilizat într-o varietate de moduri, cum ar fi marketingul bazelor de date, gestionarea riscului de credit, detectarea fraudei, filtrarea prin e-mail spam sau chiar pentru a discerne sentimentul sau opinia utilizatorilor.
Procesul de extragere a datelor se descompune în cinci pași. În primul rând, organizațiile colectează date și le încarcă în depozitele de date. În continuare, stochează și gestionează datele, fie pe servere interne sau în cloud. Analiștii de afaceri, echipele de management și profesioniștii în tehnologia informației accesează datele și stabilesc modul în care doresc să îl organizeze. Apoi, software-ul de aplicație sortează datele pe baza rezultatelor utilizatorului și, în final, utilizatorul final prezintă datele într-un format ușor de partajat, cum ar fi un grafic sau un tabel.
Software de depozitare și exploatare a datelor
Programele de extragere a datelor analizează relațiile și tiparele în date pe baza a ceea ce solicită utilizatorii. De exemplu, o companie poate folosi software de extragere a datelor pentru a crea clase de informații. Pentru a ilustra, imaginați-vă că un restaurant dorește să utilizeze extragerea datelor pentru a determina când ar trebui să ofere anumite specialități. Acesta privește informațiile pe care le-a colectat și creează clase pe baza când vizitează clienții și ce comandă.
În alte cazuri, minerii de date găsesc grupuri de informații bazate pe relații logice sau analizează asociații și modele secvențiale pentru a trage concluzii despre tendințele comportamentului consumatorului.
Depozitarea este un aspect important al extracției de date. Depozitarea este atunci când companiile își centralizează datele într-o singură bază de date sau program. Cu un depozit de date, o organizație poate derula segmente de date pentru ca anumiți utilizatori să le analizeze și să le utilizeze.
Cu toate acestea, în alte cazuri, analiștii pot începe cu datele dorite și pot crea un depozit de date pe baza acestor specificații. Indiferent de modul în care întreprinderile și alte entități își organizează datele, acestea le folosesc pentru a sprijini procesele de luare a deciziilor conducerii.
Exemplu de extragere a datelor
Magazinele alimentare sunt utilizatori cunoscuți ai tehnicilor de extragere a datelor. Multe supermarketuri oferă carduri de loialitate gratuite clienților care le oferă acces la prețuri reduse care nu sunt disponibile pentru cei care nu sunt membri. Cardurile facilitează magazinele să urmărească cine cumpără ce, când îl cumpără și la ce preț. După analizarea datelor, magazinele pot utiliza aceste date pentru a oferi clienților cupoane orientate către obiceiurile lor de cumpărare și să decidă când să pună articole la vânzare sau când să le vândă la preț complet.
Exploatarea datelor poate fi un motiv de îngrijorare atunci când o companie folosește numai informații selectate, care nu sunt reprezentative ale grupului de eșantioane în general, pentru a demonstra o anumită ipoteză.
Cheie de luat cu cheie
- Minerirea datelor este procesul de analiză a unui lot mare de informații pentru a discerne tendințele și tiparele. Mineritul de date poate fi utilizat de către corporații pentru orice, de la aflarea a ceea ce clienții sunt interesați sau doresc să cumpere până la detectarea fraudei și filtrarea spamului. stabilește tiparele și conexiunile din date pe baza informațiilor pe care utilizatorii le solicită sau le furnizează
