Dane są kluczowe we współczesnym świecie. Wszystko jest teraz oparte na danych, a każdy sektor potrzebuje danych, aby wprowadzać innowacje i rozwijać się.
Firmy wykorzystują mnóstwo danych, aby zrozumieć trendy w branży, klientów i ich wyniki, co pomaga im usprawnić procesy i uzyskiwać lepsze wyniki.
Jednak wydobycie mnóstwa informacji z niewyobrażalnej ilości nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych oraz wdrożenie ich w celu rozwoju organizacji jest zniechęcającym zadaniem.
W tym miejscu do gry wchodzi eksploracja danych, umożliwiająca organizacjom wydobywanie cennych informacji. Z kolei te informacje są kluczowe dla analizy biznesowej i wykrywania wzorców, przewidywania możliwych wyników, przeciwdziałania problemom i identyfikowania nowych możliwości.
Aby to wszystko było możliwe, dostępnych jest wiele technik eksploracji danych służących do wydobywania informacji, z których niektóre są ważniejsze niż inne.
W tym artykule omówię, czym jest eksploracja danych, jak to się robi, oraz omówię kluczowe techniki eksploracji danych, które możesz wdrożyć w swojej firmie.
Spis treści:
Czym jest eksploracja danych?
Eksploracja danych to technika, w której komputery wydobywają i organizują ogromne ilości danych oraz identyfikują wzorce i relacje, które organizacje mogą wykorzystać do analizy biznesowej.
Jest również znany jako odkrywanie wiedzy w danych, ponieważ pomaga w odkrywaniu wszystkich relacji między danymi a cennymi informacjami z puli danych nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych. Ta technika wykorzystuje algorytmy do wyodrębniania wszystkich podstawowych informacji i wzorców, które mogą pomóc w rozwiązywaniu problemów biznesowych.
Eksploracja danych stanowi kluczową część analizy danych, ale opiera się na efektywnym magazynowaniu, odpowiednim przetwarzaniu komputerowym i dokładnym gromadzeniu danych. W branży dostępnych jest wiele technik eksploracji danych, ale ich analiza sprowadza się do dwóch podstawowych aspektów:
- Wykorzystanie eksploracji danych do opisu analizowanego zbioru danych
- Wykorzystanie technik wraz z algorytmami uczenia maszynowego do przewidywania wyników
Organizacje, niezależnie od tego, czy są małe, średnie czy duże, czerpią korzyści z eksploracji danych, ponieważ zapewniają im cenne dane. Mogą dalej przetwarzać i analizować te dane, aby dokonywać znaczących obserwacji, przewidywać przyszłe wyniki, usprawniać podejmowanie decyzji oraz identyfikować nowe możliwości, zachowania użytkowników, oszustwa i obawy dotyczące bezpieczeństwa.
Ewolucja eksploracji danych
Eksploracja danych może wydawać się nową technologią, ale będziesz zaskoczony, gdy dowiesz się, że jest to technologia starej generacji, której korzenie sięgają lat sześćdziesiątych XVIII wieku. Idea eksploracji danych została po raz pierwszy wdrożona przez twierdzenie Bayera, ale nie mogła zostać wykorzystana z powodu braku narzędzi.
Stał się potężniejszy i skuteczniejszy wraz z pojawieniem się nowoczesnych technologii i potężnych komputerów, ponieważ analitycy danych byli w stanie wykorzystywać je do stale rosnącej ilości danych.
To właśnie w latach 90. i 2000. eksploracja danych zaczęła nabierać rozpędu wśród przedsiębiorstw, a ta popularność ułatwiła również odkrycie nowych technik eksploracji.
Jednak artykuł Moneyball na temat profesjonalnej drużyny baseballowej wykorzystującej analizę danych do tworzenia składu drużyny sprawił, że eksploracja danych znalazła się w centrum uwagi w branży.
Początkowo eksploracja danych polegała na wydobywaniu informacji z danych tabelarycznych. Ale wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na więcej spostrzeżeń i ewoluującą technologią eksploracja tekstu, eksploracja obrazów i eksploracja grafów również stała się częścią systemu eksploracji danych.
Obecnie data mining znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach. W organizacjach odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu decyzji i analizie rynku.
Korzyści z eksploracji danych
Powszechne zastosowanie eksploracji danych przypisuje się głównie różnorodności korzyści, jakie przynosi ona ludziom i organizacjom. Niektórzy z nich są:
Ulepszony marketing i sprzedaż
Eksploracja danych odegrała kluczową rolę w zwiększeniu marketingu i sprzedaży przedsiębiorstw. Pozwala organizacjom zrozumieć wymagania klientów, przewidywać zachowania klientów i stworzyć model, który pomaga im sprzedawać dochodowe produkty. Jest również pomocny w znajdowaniu nowych leadów i ulepszaniu wykresu sprzedaży.
Uzyskanie dokładnych, aktualnych informacji finansowych
Instytucje finansowe i bankowe wykorzystują eksplorację danych do pozyskiwania dokładnych i aktualnych informacji o krytycznym znaczeniu. Niezależnie od tego, czy chodzi o raporty kredytowe, czy informacje o kredytach, technologia ta pomogła bankom skutecznie usprawnić ich działalność.
Lepsza obsługa klienta
Wdrożenie eksploracji danych w biznesie może znacząco poprawić obsługę klienta. Firmy mogą korzystać z tej technologii, aby wykrywać główne problemy w dziale obsługi klienta, naprawiać je i nadal dostarczać klientom szybkie rozwiązania.
Opłacalny
Eksploracja danych pomaga organizacjom usprawnić ich operacje biznesowe, jednocześnie oszczędzając pieniądze w wielu obszarach. Umożliwiając wydajność operacyjną, firmy mogą tworzyć opłacalne rozwiązania w celu identyfikacji potrzeb klientów i nadchodzących trendów na rynku. To pomaga im rosnąć, jednocześnie kontrolując koszty.
Zarządzanie ryzykiem
Eksploracja danych może pomóc w skutecznym zarządzaniu ryzykiem, pozwalając firmom uniknąć wielu problemów. Od identyfikowania oszustw i luk w systemach po wykrywanie zagrożeń online, eksploracja danych może pomóc firmom poprawić ich działania w zakresie bezpieczeństwa cybernetycznego.
Zwiększona lojalność wobec marki
Uzyskując wgląd w eksplorację danych, organizacje mogą skutecznie kierować swoją bazę klientów i tworzyć lepsze relacje z klientami. Nowoczesne zespoły marketingowe wykorzystują różne techniki, aby uzyskać cenny wgląd w potrzeby swoich klientów, zwiększając w ten sposób lojalność wobec marki.
Lepsze podejmowanie decyzji
Zespoły różnych organizacji wykorzystują obecnie informacje pochodzące z eksploracji danych do podejmowania ostatecznych decyzji dotyczących przyszłych posunięć. Uzyskując wgląd w trendy rynkowe i opinie konsumentów, mogą decydować, co należy zrobić, a czego unikać.
Przewiduj przyszłe trendy
Dzięki technikom eksploracji danych firmy mogą uzyskiwać przydatne informacje. Pomaga to analitykom biznesowym zrozumieć przyszłe trendy i kierunek, w którym zmierza rynek. Na tej podstawie mogą dokonywać modyfikacji istniejących strategii biznesowych.
Zastosowania eksploracji danych
Eksploracja danych jest wykorzystywana w różnych branżach i stała się niezbędnym narzędziem dla nowoczesnych firm. Oto niektóre obszary, w których jest stosowany:
Marketing
Jedną z głównych dziedzin, w których wykorzystuje się eksplorację danych, jest marketing. Firmy odniosły wiele korzyści z tej techniki, stosując ją w swoich działaniach marketingowych. Eksploracja danych pomaga im uzyskać wgląd w rynek, klientów, trendy i konkurencję.
Korzystając z wyodrębnionych informacji, firmy mogą nie tylko skutecznie docierać do właściwych klientów, ale także rozumieć ich wymagania, przewidywać przyszłość, podejmować lepsze decyzje i wyprzedzać konkurencję.
Opieka zdrowotna
Eksploracja danych przyniosła rewolucję w branży medycznej, umożliwiając lekarzom dostęp do kluczowych informacji, które trudno było znaleźć. Korzystając z różnych technik eksploracji danych, firmy farmaceutyczne mogą zrozumieć wymagania dotyczące leków, a także znaleźć lepsze leki.
Bankowość
Eksploracja danych jest szeroko stosowana w sektorze bankowym do zrozumienia zachowań klientów, tworzenia modeli ryzyka finansowego, wykrywania oszustw, zbierania informacji kredytowych itp. Usługi finansowe wykorzystują ją do analizy ryzyka rynkowego i identyfikacji potencjalnych klientów kart kredytowych.
Sprzedaż detaliczna
Uzyskując niezbędny wgląd w rynki i zachowania zakupowe klientów, firmy handlu detalicznego mogą wiele skorzystać na eksploracji danych. Na przykład analiza trendów rynkowych pomaga sklepom z modą w łatwy sposób gromadzić ubrania, na które jest popyt wśród konsumentów.
Produkcja
Sektor produkcyjny korzysta z eksploracji danych od samego początku, ponieważ pomaga im wykrywać problemy, poprawiać dyspozycyjność i zapewniać bezpieczeństwo operacyjne. Pomaga im również modyfikować prędkość produkcji zgodnie z zapotrzebowaniem rynku.
Rozrywka
Serwisy streamingowe rozrywki to aktywni użytkownicy narzędzi do eksploracji danych służących do zrozumienia preferencji i wyborów widzów. Mogą wyodrębniać dane użytkownika i odpowiednio świadczyć lepsze usługi.
Różne techniki eksploracji danych
Eksploracja danych ewoluowała dramatycznie w czasie, dając początek wielu technikom:
# 1. Klasyfikacja
Klasyfikacja jest popularną techniką eksploracji danych, używaną przez analityków danych do analizowania atrybutów różnych używanych danych. Po zidentyfikowaniu atrybutów danych dane te są kategoryzowane w predefiniowane klasy.
Jest to forma grupowania, w której podobne punkty danych są wyodrębniane i wykorzystywane do analizy w celu dokonania porównań. Jest to podstawowa metoda, którą agencje marketingowe często wykorzystują do identyfikacji docelowych odbiorców i analizy ich zachowań.
#2. Modelowanie predykcyjne
Jest to potężna technika w świecie eksploracji danych, która wykorzystuje historyczne i bieżące zestawy danych do tworzenia graficznego modelu przyszłych działań lub wyników.
Wiele organizacji w sektorze produktów i produkcji wdraża ten model, aby uzyskać wgląd w przyszłe trendy i kierunek, w którym zmierza rynek. Ta technika działa najlepiej, gdy jest powiązana z dużymi zbiorami danych, ponieważ pomaga zwiększyć dokładność.
#3. Analiza wartości odstających
Analiza wartości odstających to kolejna skuteczna technika eksploracji danych, która jest szeroko stosowana przez organizacje finansowe do wykrywania anomalii w zestawie danych. Jest to jeden z podstawowych komponentów odpowiedzialnych za utrzymanie bezpiecznych baz danych.
W przeciwieństwie do innych technik, wybiera unikalne punkty danych, które różnią się od innych i pomaga analitykom danych znaleźć przyczynę błędów. Sektory bankowe często wykorzystują je do identyfikowania nieprawidłowego użycia karty kredytowej w ciągu dnia i ochrony przed nieuczciwymi transakcjami.
#4. Wizualizacja danych
Niemal każda organizacja, czy to z branży marketingowej, bankowej, medycznej czy rozrywkowej, wykorzystuje wizualizację danych. Jest to powszechna technika, która przekłada podane dane na formę graficzną, taką jak wykresy, diagramy lub diagramy, tak aby każdy mógł je łatwo zrozumieć.
Analitycy danych najczęściej wykorzystują tę technikę do prezentowania swoich ustaleń w łatwej do interpretacji formie kierownictwu firmy, aby mogli podejmować świadome decyzje. Obecnie technika ta rozwinęła się do takiego poziomu, że wszystkie odkrycia są często przedstawiane za pomocą modeli 3D i rzeczywistości rozszerzonej.
#5. Regresja
Inną popularną techniką eksploracji danych w dzisiejszej epoce nowożytnej jest regresja, która jest używana głównie do przedstawiania relacji między zmiennymi w dużym zbiorze danych.
Jest to korzystna technika białej skrzynki, która jest używana do identyfikacji podstawowej funkcji stojącej za zależnością między zmiennymi. Firmy handlu elektronicznego często wykorzystują tę technikę do przewidywania grupy wiekowej różnych klientów na podstawie ich historii zakupów.
#6. Stowarzyszenie
Istnieje wiele technik eksploracji danych, ale tylko kilka technik, takich jak kojarzenie, jest szeroko stosowanych w różnych branżach. Pomaga analitykom danych znaleźć unikalne relacje między zmiennymi w zbiorze danych.
Ma wiele podobieństw do technik uczenia maszynowego, ponieważ wskazuje określone dane za pomocą zdarzenia sterowanego danymi. Wiele organizacji, zwłaszcza marki detaliczne, wykorzystuje tę technikę do badania rynku i analizowania improwizowanych nawyków zakupowych określonych klientów.
Jak przeprowadzać eksplorację danych
Eksploracja danych to interaktywny proces, który obejmuje wiele kroków:
# 1. Definiowanie celu
Aby rozpocząć proces eksploracji danych, analitycy danych, analitycy i interesariusze biznesowi poświęcają czas na zrozumienie głównego celu eksploracji danych organizacji. W oparciu o unikalne cele i wymagania wybierają odpowiedni sposób eksploracji danych.
#2. Zbieranie wymaganych danych
Po zdefiniowaniu celu nadszedł czas, aby analitycy danych zebrali wymagane zestawy danych odpowiednie do ich celu. Odpowiednie dane są zbierane z różnych źródeł, a następnie przechowywane w hurtowni danych.
#3. Przygotowywanie danych
Na tym etapie przechowywane dane poddawane są czyszczeniu i porządkowaniu, aby uwolnić je od niepożądanego szumu. Jest to czasochłonny krok, który składa się z trzech faz:
- Odpowiednie dane są wyodrębniane i przekształcane.
- Dane są czyszczone poprzez usuwanie duplikatów, aktualizowanie brakujących wartości, usuwanie wartości odstających, sprawdzanie zasadności itp.
- Oczyszczone dane są ładowane do centralnej bazy danych
#4. Modelarstwo
Na tym etapie analitycy danych wybierają odpowiedni model w zależności od typu analizy danych. Zespół analityków danych przeanalizuje relacje między danymi, takie jak korelacje, trendy i wzorce sekwencyjne, a następnie podejmie odpowiednią decyzję dotyczącą modelu.
Ta faza może również obejmować algorytmy głębokiego uczenia się, modele predykcyjne i modele klasyfikacji, w zależności od typu danych, które są podawane. Punkty szkoleniowe w zbiorze danych mogą zostać poddane porównaniu, jeśli zestaw danych nie jest oznaczony.
#5. Ocena zmiany
Jest to kluczowa faza procesu, w której wynik modelu jest oceniany i interpretowany po zagregowaniu danych. Wynik może być również przedstawiony decydentowi do procesu ewaluacji. Na tym etapie upewnij się, że wynik modelu pokrywa się ze zdefiniowanym celem.
#6. Realizacja
Jest to ostatnia faza, w której firma zweryfikuje i zrozumie, czy informacje są pomocne dla organizacji, czy nie. Jeśli zespół uzna te informacje za istotne, wykorzysta je do osiągnięcia swoich celów i opracowania nowej strategii.
Informacje są przedstawiane w postaci arkuszy kalkulacyjnych i wykresów, które są przechowywane i wykorzystywane do identyfikacji nowych problemów.
Wyzwania we wdrażaniu eksploracji danych
Jak każda inna technologia, eksploracja danych również wiąże się z pewnymi wyzwaniami przy jej wdrażaniu, takimi jak:
- Złożoność danych: Eksploracja danych może być w stanie uprościć duży zestaw danych, ale ich przetworzenie wymaga znacznej ilości czasu i pieniędzy. Wydobywanie informacji z ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych zdjęć, muzyki, wideo i tekstów w języku naturalnym jest dość trudnym zadaniem.
- Niekompletne dane: Nie każdy zestaw danych podczas eksploracji będzie precyzyjny. Możesz znaleźć niekompletne dane, co może powodować zakłócenia i awarię systemu.
- Zagrożenia dla prywatności: Zagrożenia dla prywatności są głównym wyzwaniem w eksploracji danych. Istnieje wiele przypadków, w których firmy zbierają dane osobowe klientów w celu analizowania trendów zakupowych, co może naruszać ich prywatność i prowadzić do problemów ze zgodnością.
- Wysokie koszty operacyjne: Eksploracja danych wiąże się z wysokimi kosztami operacyjnymi związanymi z zakupem i utrzymaniem serwerów, oprogramowania i sprzętu. Ponadto będziesz musiał utrzymywać dużą ilość danych, co wiąże się ze znacznymi kosztami.
- Problemy z wydajnością: Wydajność systemu eksploracji danych może łatwo ulec pogorszeniu, jeśli zostanie zastosowana niewłaściwa metoda lub technika. Niespójność w przepływie danych lub wolumenie bazy danych również przyczynia się do problemów z wydajnością.
Przydatne oprogramowanie i narzędzia do eksploracji danych
Eksploracja danych to rozwijająca się technologia. Dlatego wiele organizacji zajmujących się oprogramowaniem tworzy zaawansowane oprogramowanie i narzędzia do eksploracji danych, aby pomóc firmom w efektywnym eksplorowaniu danych.
Liczba funkcji może się odpowiednio różnić, ale kluczowe funkcje, które są wspólne dla większości z nich, to wbudowane algorytmy, przygotowywanie danych, modele predykcyjne, platforma oparta na graficznym interfejsie użytkownika i modele wdrażania.
Niektóre z popularnych programów do eksploracji danych, które są szeroko stosowane, to Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt i Apache Mahout. Oprócz nich możesz korzystać z eksploracji danych Elki, Weka i sci-kit-learn, ponieważ są to bezpłatne technologie typu open source.
Wniosek
Eksploracja danych ułatwiła pracę firmom i pomogła im znacząco się rozwinąć. Mogą wykorzystywać różne techniki eksploracji danych w celu gromadzenia informacji i analizowania spostrzeżeń, które wcześniej były trudne do uzyskania.
Mam nadzieję, że ten artykuł pomoże Ci zrozumieć eksplorację danych i różne techniki eksploracji danych, abyś mógł je wdrożyć w celu uzyskania wymaganych informacji i dalszego rozwoju firmy.
Następnie możesz również przeczytać o Data Discovery i jego narzędziach.