Въведение в методите за извличане на данни
Терминът извличане на данни е за първи път през 90-те години. Преди това статистиците са използвали термина за риболов на данни или драгиране на данни, за да определят анализ на данни без и предварително заключена хипотеза. Една от най-важните цели на процеса на обработка на инструменти за събиране на данни е да се събере убедителна информация, която лесно би могла да се приложи при големи набори от данни. Всеки тип техники за извличане на данни ще доведе до различен резултат / ефект. Това означава, че разпознаването на бизнес проблемите ще измине дълъг път в подпомагането на марките за прилагане на правилните техники за извличане на данни и по този начин да получите най-добри резултати. В същото време е важно да се има предвид, че техниките за извличане на данни се отнасят и до откриването на неизвестни интересни модели, необичайни записи или зависимости, които преди това са били неоткрити.
Големите данни са един от най-важните аспекти на историята на растежа на всяка марка днес, както големи, така и малки. В наши дни компаниите използват техники за анализ на големи данни, за да постигнат основни цели в своите компании, както по отношение на удовлетвореността на клиентите, така и на растежа на организацията. В същото време е важно да се разбере, че разбирането и анализирането на големи данни е важно за успешния растеж и разрастване на една организация. Ето защо техниките за извличане на данни са много полезни, тъй като могат да помогнат на компаниите да анализират големи данни по ефективен начин. Въпреки че са налични множество техники за извличане на данни, те се справят с различни проблеми и дават представа за тези конкретни последващи бизнес проблеми. Един от най-добрите начини за получаване на ценна информация е, следователно, най-добре направен чрез процеса на софтуер за извличане на данни. Модна дума, която се използва за описание на цялата гама от анализи на данни, техники за извличане на данни включва събиране, извличане, анализ и статистически методи. Ето защо е важно да се разработи голяма стратегия по такъв начин, че въздействието на техниките за извличане на данни да бъде ясно разбрано от марката / организацията.
8 Важни техники за извличане на данни са следните:
-
Откриване на аномалия или по-външно
Техника за извличане на данни, откриване на аномалия или външно приложение е техника, която търси елементи от данни в набор от данни, които са подобни на прогнозиран модел или очаквано поведение.
Наричани също като отшелници, аномалиите предоставят критична и възприемчива информация за марки и организации. Като външен елемент е обект, който значително се отклонява от общата средна стойност в набор от база данни или комбинация от данни.
Той е различен от останалите данни и затова по-отдалечените инструменти за извличане на данни изискват допълнително внимание и анализ, тъй като осигуряват различна перспектива по определен въпрос. Този вид техника за извличане на данни може да се използва за откриване на измами и рискове в критична система.
Те са идеални в ситуация, в която уникалните характеристики на техниките за извличане на данни могат да бъдат анализирани по подходящ начин и да помогнат на анализатора да открие всички недостатъци в системата.
Това от своя страна може да показва фалшиви действия, недостатъчни процедури или области, в които определена теория е невалидна, което прави процеса на инсталиране на подходяща система безопасен и ефективен.
Важно е да се има предвид, че остатъците са много често срещани в големите техники за извличане на данни. Макар че хората, които не са в състояние на работа, не винаги са отрицателни, те могат да помогнат на марката да намери уникални неща, които се случват в наборите от техники за извличане на данни.
Какъвто и да е сценарият на случая, констатациите, получени чрез откриване на аномалия или външно, ще изискват допълнителен анализ, за да се постигнат категорични резултати.
-
Обучение по правила за асоциация
Този тип техника за извличане на данни се основава на откриването на интересни връзки между променливи в големи бази данни. Този вид техника за извличане на данни се използва за разкриване на скрити модели в данните.
Те могат да бъдат използвани за идентифициране на променливи в данните и съвместни събития на различни променливи, които се появяват с най-големи честоти. Широко използвана в магазините за търговия на дребно, техниката за извличане на данни за правила за асоцииране се използва за намиране на модели в данните за продажбите.
Тези инструменти за извличане на данни могат да се използват за препоръчване на нови продукти, особено за да разберете кой тип продукти хората препоръчват на другите или за да откриете нови продукти, които да препоръчате на клиентите.
Могат да се използват изключително полезна техника за извличане на данни, обучение за правила за асоцииране за ефективно увеличаване на степента на конверсия на марката. Добър пример за ефективността на асоциативното обучение беше приложен от Walmart през 2004 г.
Чрез тези техники за извличане на данни беше установено, че продажбите на ягоди от популации се увеличават със седем пъти преди урагана. След тази констатация Walmart поставя този продукт на каси преди ураган, като по този начин създава по-добри продажби.
-
Анализ на клъстеринг
Този тип техника за извличане на данни се дефинира като процес на идентифициране на инструменти за извличане на данни, които са сходни помежду си, клъстерният анализ помага на маркетолозите да разберат както приликите, така и разликите в данните.
Тъй като клъстерите имат общи черти, те могат да бъдат използвани за подобряване на алгоритмите за насочване. Например, ако определена група клиенти купува определена марка продукти, може да се създаде конкретна кампания, която да помогне за продажбата на този продукт.
Разбирането на това може да помогне на марките ефективно да увеличат процента на конверсия на продажбите си, като по този начин увеличат силата и ангажираността на марката. В допълнение, създаването на персони също е резултат от клъстерен анализ.
Персонажите се дефинират като измислени герои, които представляват различни типове потребители в насочена демографска позиция, отношение, което може да използва уебсайт, марка или продукт по подобен начин.
Тъй като това е важен аспект на клъстерния анализ, персоналът помага на марките да правят интелигентен маркетингов избор и да създават мощни кампании.
-
Класификационен анализ
Този вид техника за извличане на данни има систематичен процес за получаване на важна и подходяща информация за метаданни (която е данни за данни) и данни, класификационният анализ помага на марките да идентифицират различни категории техники за извличане на данни.
Класификацията на анализа е тясно свързана с клъстерния анализ, тъй като те ефективно правят по-добър избор на инструментите за извличане на данни. Имейлът е добре известен пример за анализ на класификацията, тъй като използва алгоритми за изясняване на имейлите в зависимост от това дали те са легитимни или спам.
Това става чрез използване на софтуера за извличане на данни в пощата, например думи и прикачени файлове, които указват дали са спам или законни имейли.
-
Регресионен анализ
Друг инструмент за извличане на данни, регресионен анализ помага на марките да определят зависимостта между променливи. Тази техника за извличане на данни се основава на предположението за еднопосочен причинно-следствен ефект от една променлива към отговора на друга променлива.
Въпреки че независимите променливи могат да бъдат засегнати една от друга, обикновено зависимостта не се влияе и по двата начина, както е при анализа на корелацията. Регресионен анализ може да покаже, че една променлива зависи от друга, а не обратното.
Тъй като регресионният анализ е идеален за определяне на удовлетвореността на клиентите, той може да помогне на марките да открият нови и различни мнения за лоялността на клиентите и как външни фактори, които могат да повлияят на нивата на услуги, например метеорологичните условия.
Добър пример за регресионен анализ е използването на тази техника за извличане на данни при съвпадение на хора в порталите за запознанства. Много уебсайтове използват променливи, за да отговарят на хората според техните харесвания, интерес и хобита.
-
Изборно моделиране
Прецизните инструменти за извличане на данни с общо предназначение и моделирането на избора помагат на марките да правят вероятни прогнози за поведението на клиентите при вземане на решения.
Тъй като марката трябва да се съсредоточи върху целевата си аудитория, моделирането на избора помага на марките да използват своите техники за извличане на данни по такъв начин, за да могат да използват максималните си усилия при клиенти, които е вероятно да направят валидна покупка, Изборното моделиране се използва за идентифициране най-важните фактори, които помагат на клиента да направи своя избор.
Въз основа на променливи харесвания на места, минали покупки и нагласи, моделирането на избора помага на марките да решат вероятността клиентите да направят маркетингов избор. Инвестирайки в моделиране на избор, марките могат лесно да помогнат за увеличаване на продажбите си по всеобхватен начин.
-
Правило индукция
Този вид техника за извличане на данни спомага за разработването на формални правила, които се основават на набор от наблюдения, въвеждането на правила е друг инструмент за извличане на данни. Правилата, извлечени от тази техника за извличане на данни, могат да бъдат използвани за представяне на научен модел на софтуера за извличане на данни или локални модели в данните.
В допълнение, индукционната парадигма е правило за асоцииране. Правилото за асоцииране е процесът на намиране на непреодолими връзки между променливи, особено в големи бази данни.
Техника, използвана в софтуера за извличане на данни, помага на марките да откриват закономерности между определени продукти. Например, ако клиент купува масло, има шансове да купи и хляб.
Основният фокус на правилото за асоцииране е да се разбере, че ако клиентът изпълнява конкретна функция, да речем A, вероятността той да изпълнява функция B също е голяма.
Това разбиране може да помогне на марките не само да прогнозират продажбите, но и да създадат интелигентни маркетингови решения, които включват промоционални цени и по-добри разположения на продукти в магазини и молове.
-
Невронни мрежи
Формиращ етап в процеса на технология за извличане на данни, невронните мрежи имат свои собствени набори от предимства и предимства. Най-голямото предимство на невронната мрежа е, че тя създава високо точни прогнозни модели, които могат да бъдат приложени към голям брой проблеми по ефективен начин.
Има два типа мрежа, а именно невронна и изкуствена. Истинските невронни мрежи са биологични, а именно човешкият мозък, който е в състояние да прави модели и прогнози.
В този процес той прави избора по отношение на ситуацията. Изкуствените са тези програми, които се реализират на компютърните системи.
Изкуствените невронни мрежи получават името си от историческото развитие, в което учените се опитват да накарат компютърния софтуер да мисли по начин на човешкия мозък.
Въпреки че мозъкът е много по-сложно нещо, невронните мрежи могат да изпълняват много задачи, които човешкият мозък може също.
Трудно е да се каже, когато невронните мрежи са били използвани за инструменти за извличане на данни, но част от изследването на тази техника за извличане на данни е открито по време на Втората световна война.
Оттогава невронната мрежа измина дълъг път и много анализатори на данни я използват за решаване на проблеми с прогнозирането в реалния свят и като цяло за подобряване на резултатите от алгоритмите.
Освен това много от най-големите пробиви в невронните мрежи са били в прилагането на проблеми като подобряване на прогнозирането на клиенти или откриване на измами, което означава, че те могат да помогнат на марките да открият по-нови и по-добри методи за свързване с клиенти.
Всъщност, невронните мрежи успешно помогнаха на марки и организации да се справят с много проблеми като откриване на измама с използване на кредитни карти.
Те се прилагат и в области като военни за автоматизирано шофиране на безпилотни превозни средства, за да коригират произношението на английски думи от писмения текст.
Ясно е, че едно от най-трудните неща за една марка е да реши коя техника за извличане на данни може да бъде правилният избор.
Това е така, защото най-добрата техника за извличане на данни, която ще се използва, зависи от типа проблеми, с които се сблъсква марката, които искат да разрешат, използвайки техниката за извличане на данни.
Понякога опит и грешка ще помогнат на марката да разреши този проблем по-добре. Като се каже, също е реалност, че пазарите, клиентите постоянно се променят и са напълно динамични по своята същност.
Тази динамика гарантира, че не може да има перфектна техника за извличане на данни, защото е близо до невъзможно да се предскаже бъдещето по успешен начин.
Ето защо техниките за извличане на данни са важни, защото могат да помогнат на учените и организациите да използват подходящ софтуер за извличане на данни и да се адаптират към тази променяща се среда и икономика по много по-добър начин.
Това може да помогне за създаването на модели, които ще помогнат да се предвиди промяна по много фокусиран и подобрен начин, тъй като колкото повече модели има за техники за извличане на данни, толкова повече бизнес стойност може да бъде създадена за марката.
Като цяло техниките за извличане на данни помагат на марките да разберат инструментите за извличане на данни по много по-научен и систематичен начин, като по този начин дават възможност и гарантират по-добра връзка с марката от една страна и по-добра история за растеж от друга страна.
Препоръчителни курсове
Това е ръководство за техниките за извличане на данни, тук сме обсъдили 8-те важни техники за извличане на данни, които могат да доведат вашия бизнес напред по всеобхватен и успешен начин. Може да разгледате и следните курсове, за да научите извличането на данни -
- Техники за извличане на данни, използващи SAS Enterprises Miner
- Въведение в извличането на данни
- ИТ сигурност и хакерство - извличане на данни