Što je istraživanje podataka?
Iskopavanje podataka proces je koji tvrtke koriste za pretvaranje neobrađenih podataka u korisne informacije. Koristeći softver za traženje uzoraka u velikim skupinama podataka, tvrtke mogu saznati više o svojim kupcima kako bi razvili učinkovitije marketinške strategije, povećali prodaju i smanjili troškove. Iskopavanje podataka ovisi o učinkovitom prikupljanju podataka, skladištenju i računalnoj obradi.
Procesi iskopavanja podataka koriste se za izradu modela strojnog učenja koji pokreću aplikacije, uključujući tehnologiju tražilice i programe preporuke web stranica.
Kako funkcionira Data Mining
Iskopavanje podataka uključuje istraživanje i analizu velikih blokova informacija kako bi se sagledali značajni obrasci i trendovi. Može se koristiti na različite načine, kao što su marketing baza podataka, upravljanje kreditnim rizikom, otkrivanje prijevara, filtriranje neželjene pošte ili čak prepoznavanje osjećaja ili mišljenja korisnika.
Proces rudarjenja podataka raščlanjuje se na pet koraka. Prvo, organizacije prikupljaju podatke i unose ih u svoja skladišta podataka. Zatim pohranjuju i upravljaju podacima bilo na internim poslužiteljima ili u oblaku. Poslovni analitičari, menadžerski timovi i stručnjaci za informatičku tehnologiju pristupaju podacima i određuju kako ga žele organizirati. Zatim aplikacijski softver razvrstava podatke na temelju rezultata korisnika, a krajnji korisnik prikazuje podatke u lako dostupnom obliku, kao što je grafikon ili tablica.
Softver za skladištenje podataka i rudarstvo
Programi za rudarjenje podataka analiziraju odnose i obrasce podataka na temelju onoga što korisnici zahtijevaju. Na primjer, tvrtka može koristiti softver za rudarjenje podataka za stvaranje klasa informacija. Za ilustraciju, zamislite da restoran želi pomoću data mininga odrediti kada treba ponuditi određene specijalitete. Proučava informacije koje je prikupio i stvara klase na temelju broja posjetitelja i onoga što naručuju.
U drugim slučajevima, rudari podataka pronalaze grupe informacija temeljenih na logičkim odnosima ili promatraju asocijacije i uzastopne uzorke kako bi izvukli zaključke o trendovima u ponašanju potrošača.
Skladištenje je važan aspekt vađenja podataka. Skladištenje je kada tvrtke centraliziraju svoje podatke u jednu bazu podataka ili program. Pomoću skladišta podataka organizacija može odvojiti segmente podataka da bi ih određeni korisnici mogli analizirati i koristiti.
Međutim, u drugim slučajevima analitičari mogu započeti s podacima koje žele i stvoriti skladište podataka na temelju tih specifikacija. Bez obzira na način na koji tvrtke i drugi subjekti organiziraju svoje podatke, oni ih koriste za podršku procesa odlučivanja menadžmenta.
Primjer istraživanja podataka
Trgovine i supermarketi poznati su korisnici tehnike vađenja podataka. Mnogi supermarketi kupcima nude besplatne kartice vjernosti koje im nude pristup sniženim cijenama koje nisu dostupne nečlanovima. Kartice trgovinama olakšavaju praćenje tko kupuje što, kada kupuje i po kojoj cijeni. Nakon analize podataka, trgovine mogu pomoću tih podataka ponuditi kupcima kupone usmjerene na njihove kupovne navike i odlučiti kada staviti proizvode u prodaju ili kada ih prodati po punoj cijeni.
Iskop podataka može biti razlog za zabrinutost kada tvrtka koristi samo odabrane podatke koji nisu reprezentativni za cjelokupnu skupinu uzoraka kako bi dokazao određenu hipotezu.
Ključni odvodi
- Iskopavanje podataka je proces analize velikog broja informacija kako bi se uočili trendovi i obrasci. Podatke o rudarstvu korporacije mogu koristiti za sve, od saznanja o onome što kupce zanima ili želi kupiti do otkrivanja prevara i filtriranja neželjene pošte. Podaci rudarskih programa prekidaju obrasci i veze u podacima na temelju onoga što podaci korisnici zahtijevaju ili pružaju.
