Lielā mērā atkarīga ir ceturtā rūpnieciskā revolūcija Dati un Savienojumi. Analīzes pakalpojumi kas spēj izstrādāt vai izveidot datu ieguves risinājumus, šajā sakarā būs galvenā loma. Tas varētu palīdzēt analizēt un prognozēt klientu pirkšanas uzvedības rezultātus potenciālo pircēju mērķauditorijai. Dati kļūs par jaunu dabas resursu, un būtiskas informācijas iegūšana no šiem nešķirotiem datiem kļūs ārkārtīgi nozīmīga. Tādējādi pareiza termina izpratne - Datu ieguves process, tā procesi un lietojumprogramma var palīdzēt mums izstrādāt vienotu pieeju attiecībā uz šo burvju vārdu.
Datu ieguves pamati un tās metodes
Datu iegūšana, pazīstama arī kā Zināšanu atklāšana datos (KDD) ir par lielu datu krājumu meklēšanu, lai atklātu modeļus un tendences, kas pārsniedz vienkāršu analīzi. Tomēr tas nav vienpakāpju risinājums, bet gan daudzpakāpju process un tiek pabeigts dažādos posmos. Tie ietver:
1] Datu vākšana un sagatavošana
Tas sākas ar datu vākšanu un pareizu organizāciju. Tas ievērojami uzlabo izredzes atrast informāciju, ko var atrast, izmantojot datu ieguvi
2] ēku modelēšana un novērtēšana
Otrais solis datu ieguves procesā ir dažādu modelēšanas metožu pielietošana. Tos izmanto, lai kalibrētu parametrus optimālajām vērtībām. Izmantotās metodes lielā mērā ir atkarīgas no analītiskajām spējām, kas nepieciešamas, lai risinātu organizatorisko vajadzību spektru un pieņemtu lēmumu.
Ļaujiet mums īsumā izpētīt dažus datu ieguves paņēmienus. Tiek konstatēts, ka lielākā daļa organizāciju kopā apvieno divas vai vairāk datu ieguves metodes, lai izveidotu atbilstošu procesu, kas atbilst viņu uzņēmējdarbības prasībām.
Lasīt: Kādi ir lielie dati?
Datu ieguves metodes
- Asociācija - Asociācija ir viena no plaši pazīstamajām datu ieguves metodēm. Saskaņā ar to modelis tiek atšifrēts, pamatojoties uz saistību starp vienotā darījuma elementiem. Tādējādi to sauc arī par saiknes metodi. Lielie zīmolu mazumtirgotāji paļaujas uz šo metodi, lai izpētītu klientu pirkšanas ieradumus / preferences. Piemēram, nosakot cilvēku iepirkšanās paradumus, mazumtirgotāji varētu identificēt, ka klients vienmēr pērk krēmu, kad pērk šokolādes, un tāpēc iesaka nākamajā reizē iegādāties šokolādes, viņi varētu arī vēlēties nopirkt krēmu.
- Klasifikācija - Šī datu ieguves metode atšķiras no iepriekšminētā tādā veidā, ka tā balstās uz mašīnu apguvi un izmanto matemātiskas metodes, piemēram, lineāru programmu, lēmumu kokus, neironu tīklu. Klasificējot uzņēmumi mēģina veidot programmatūru, kas var iemācīties klasificēt datu vienumus grupās. Piemēram, uzņēmums pieteikumā var klasificēt klasifikāciju, "ņemot vērā visus darbinieku datus, kuri piedāvāja atkāpties no uzņēmuma, prognozē to personu skaitu, kuri nākotnē varētu atkāpties no uzņēmuma." Saskaņā ar šādu scenāriju uzņēmums var klasificēt darbinieku uzskaiti divās grupās, proti, "atstāt" un "palikt". Pēc tam tā var izmantot savu datu ieguves programmatūru, lai klasificētu darbiniekus atsevišķās grupās, kas izveidotas agrāk.
- Klasterizācija - Dažādi objekti ar līdzīgām īpašībām tiek apvienoti vienā klasterī, izmantojot automatizāciju. Daudzas šādas klasteres tiek veidotas kā klases un attiecīgi tiek ievietoti objekti (ar līdzīgām īpašībām). Lai to labāk izprastu, ļaujiet mums apsvērt grāmatu pārvaldīšanas piemēru bibliotēkā. Bibliotēkā plaša grāmatu kolekcija ir pilnībā iekļauta katalogā. Viena veida preces ir uzskaitītas kopā. Tādējādi mums ir vieglāk atrast mūsu interesējošo grāmatu. Tāpat, izmantojot klasterizācijas tehniku, mēs varam saglabāt grāmatas, kurām ir kāda veida līdzība vienā klasterī, un piešķirt tai piemērotu nosaukumu. Tātad, ja lasītājs vēlas piesaistīt grāmatu, kas attiecas uz viņa interesēm, viņam tikai jāiet uz šo plauktu, nevis meklē visu bibliotēku. Tādējādi klasteru metode definē klases un novieto objektus katrā klasē, bet klasifikācijas paņēmienos objekti tiek piešķirti iepriekš definētām klasēm.
- Prognozēšana - Prognoze ir datu ieguves metode, ko bieži izmanto kopā ar citām datu ieguves metodēm. Tas ietver tendenču, klasifikācijas, paraugu saskaņošanas un attiecību analīzi. Analizējot iepriekšējos notikumus vai gadījumus pareizā secībā, droši var prognozēt nākamo notikumu. Piemēram, prognožu analīzes tehniku var izmantot pārdošanai, lai prognozētu nākotnes peļņu, ja pārdošana tiek izvēlēta kā neatkarīgs mainīgais un peļņa kā mainīgais atkarīgs no pārdošanas. Pēc tam, pamatojoties uz vēsturiskajiem pārdošanas un peļņas datiem, var izdarīt pielāgotu regresijas līkni, ko izmanto peļņas prognozēšanai.
- Lēmumu koki - Lēmumu kokā mēs sākam ar vienkāršu jautājumu, kam ir vairākas atbildes. Katrā atbildē rodas vēl viens jautājums, kas palīdz klasificēt vai identificēt datus, lai tos varētu klasificēt, vai lai varētu noteikt prognozes, pamatojoties uz katru atbildi. Piemēram, mēs izmantojam šādu lēmumu koku, lai noteiktu, vai spēlēt kriketa ODI vai nē. Datu ieguves lēmumu koku: sākot ar saknes mezglu, ja laika prognoze prognozē lietus, tad mums vajadzētu izvairīties no atbilstības par dienu. Alternatīvi, ja laika prognoze ir skaidra, mums vajadzētu spēlēt spēli.
Datu ieguve ir analītiķu pūles centrā dažādās nozarēs un disciplīnās, piemēram, sakaru, apdrošināšanas, izglītības, ražošanas, banku un mazumtirdzniecības nozarēs un citur. Tādēļ, pirms tiek piemērotas dažādas metodes, ir svarīgi precīzi informēt par to.
