Data jsou v moderním světě klíčová. Vše je nyní založeno na datech a každý sektor potřebuje data k inovaci a růstu.
Firmy využívají tuny dat k pochopení trendů v oboru, zákazníků a toho, jak si vedou, což jim pomáhá zlepšovat jejich procesy a dosahovat lepších výsledků.
Je to však skličující úkol extrahovat spoustu informací z nepředstavitelného objemu nestrukturovaných a strukturovaných dat a implementovat je pro růst organizace.
Zde vstupuje do hry data mining, který organizacím umožňuje získávat cenné informace. Tyto informace jsou zase klíčové pro business intelligence a pro odhalování vzorců, předvídání možných výsledků, řešení problémů a identifikaci nových příležitostí.
Aby toto vše bylo možné, je k dispozici mnoho technik dolování dat pro extrakci informací, z nichž některé jsou důležitější než jiné.
V tomto článku proberu, co je to data mining, jak se to dělá a klíčové techniky data miningu, které můžete implementovat ve svém podnikání.
Table of Contents
Co je dolování dat?
Data mining je technika, kde počítače extrahují a organizují obrovské množství dat a identifikují vzorce a vztahy, které mohou organizace využít pro business intelligence.
Je také známý jako objevování znalostí v datech, protože pomáhá odhalit všechny vztahy mezi daty a cennými informacemi ze skupiny nestrukturovaných a strukturovaných dat. Tato technika využívá algoritmy k extrakci všech základních informací a vzorců, které mohou pomoci při řešení obchodních problémů.
Data mining slouží jako klíčová součást datové analýzy, ale spoléhá na efektivní skladování, správné počítačové zpracování a přesný sběr dat. V tomto odvětví je k dispozici mnoho technik dolování dat, ale jejich analýza je omezena na dva hlavní aspekty:
- Využití data miningu k popisu analyzovaného souboru dat
- Použití technik spolu s algoritmy strojového učení pro předpovídání výsledků
Organizace, ať už jsou malé, střední nebo velké, těží z dolování dat, protože jim poskytuje cenná data. Mohou dále zpracovávat a analyzovat tato data, aby mohli provádět smysluplná pozorování, předpovídat budoucí výsledky, zlepšovat rozhodování a identifikovat nové příležitosti, chování uživatelů, podvody a bezpečnostní problémy.
Evoluce dolování dat
Data mining se může zdát jako nová technologie, ale budete překvapeni, že se jedná o generaci starou technologii, jejíž kořeny sahají až do 60. let 18. století. Myšlenka dolování dat byla poprvé implementována Bayerovým teorémem, ale nemohla být použita kvůli nedostatku nástrojů.
S příchodem moderních technologií a výkonných počítačů se stal výkonnějším a účinnějším, když je datoví vědci dokázali využít na stále se zvyšujících datech.
Bylo to v období 90. a 20. století, kdy dolování dat začalo mezi podniky nabírat na síle a tato popularita také usnadnila objevování nových technik dolování.
Nicméně článek Moneyball o profesionálním baseballovém týmu, který k vytvoření soupisky týmu používá analýzu dat, přinesl dolování dat do centra pozornosti v tomto odvětví.
Zpočátku se dolování dat týkalo dolování informací z tabulkových dat. Ale s rostoucí poptávkou po více poznatcích a vyvíjejících se technologiích se součástí systému dolování dat staly také dolování textu, obrázků a grafů.
V dnešní době se data mining uplatňuje v mnoha oborech. V organizacích hraje klíčovou roli při rozhodování a analýze trhu.
Výhody dolování dat
Široké přijetí dolování dat je připisováno především jeho rozmanitosti výhod pro lidi a organizace. Někteří z nich jsou:
Vylepšený marketing a prodej
Dolování dat bylo nápomocné při podpoře marketingu a prodeje podniků. Umožňuje organizacím porozumět požadavkům zákazníků, předvídat chování zákazníků a vytvářet model, který jim pomáhá prodávat ziskové produkty. Pomáhá také při hledání nových potenciálních zákazníků a zlepšování prodejního žebříčku.
Získávání přesných a aktuálních finančních informací
Finanční a bankovní instituce využívají dolování dat k získávání přesných a aktuálních kritických informací. Ať už se jedná o úvěrové zprávy nebo informace o půjčkách, tato technologie pomohla bankám efektivně zefektivnit jejich podnikání.
Lepší zákaznický servis
Implementace data miningu v podnikání může výrazně zlepšit služby zákazníkům. Podniky mohou tuto technologii využít ke zjištění hlavních problémů v oddělení zákaznických služeb, jejich opravě a pokračování v poskytování rychlých řešení zákazníkům.
Nákladově efektivní
Data mining pomáhá organizacím zefektivnit jejich obchodní operace a zároveň šetřit peníze v mnoha oblastech. Umožněním provozní efektivity mohou podniky vytvářet nákladově efektivní řešení pro identifikaci potřeb zákazníků a nadcházejících trendů na trhu. To jim pomáhá více růst a zároveň udržet náklady pod kontrolou.
Řízení rizik
Dolování dat může pomoci při efektivním řízení rizik a umožňuje podnikům vyhnout se mnoha problémům. Od identifikace podvodů a mezer v systémech až po detekci online hrozeb může data mining pomoci podnikům zlepšit jejich úsilí o kybernetickou bezpečnost.
Zvýšená věrnost značce
Získáním poznatků z dolování dat mohou organizace efektivně cílit na zákaznickou základnu a vytvářet lepší vztahy se zákazníky. Moderní marketingové týmy využívají různé techniky, aby získaly cenné poznatky o potřebách svých zákazníků, a tím zvýšily loajalitu ke značce.
Lepší rozhodování
Týmy různých organizací dnes využívají informace z dolování dat ke konečnému rozhodování o svých budoucích krocích. Získáním přehledu o trendech na trhu a myšlenkách spotřebitelů se mohou rozhodnout, co by měli udělat a čemu se vyhnout.
Předvídat budoucí trendy
Pomocí technik dolování dat mohou podniky získat užitečné informace. To pomáhá obchodním analytikům porozumět budoucím trendům a tomu, kam trh směřuje. Na základě toho mohou provádět úpravy stávajících obchodních strategií.
Aplikace dolování dat
Data mining se používá v různých průmyslových odvětvích a stal se zásadním nástrojem pro moderní podniky. Zde jsou některé z oblastí, kde se používá:
Marketing
Jednou z hlavních domén, kde se data mining využívá, je marketing. Podniky mají z této techniky velký užitek tím, že ji aplikují na své marketingové úsilí. Data mining jim pomáhá získat přehled o trhu, zákaznících, trendech a konkurenci.
Pomocí extrahovaných informací mohou podniky nejen efektivně cílit na správné zákazníky, ale také porozumět jejich požadavkům, předvídat budoucnost, činit lepší rozhodnutí a zůstat před konkurencí.
Zdravotní péče
Dolování dat přineslo revoluci do zdravotnického průmyslu tím, že umožnilo lékařům získat důležité informace, které bylo těžké najít. Pomocí různých technik dolování dat mohou farmaceutické společnosti porozumět požadavkům na léky a také najít lepší léky.
Bankovnictví
Data mining je široce používán v bankovním sektoru k pochopení chování zákazníků, vytváření modelů finančních rizik, odhalování podvodů, shromažďování úvěrových informací atd. Finanční služby jej využívají k analýze tržního rizika a identifikaci potenciálních zákazníků kreditních karet.
Maloobchodní
Získáním nezbytných poznatků o trzích a nákupním chování zákazníků mohou maloobchodní podniky z dolování dat hodně těžit. Například analýza tržních trendů pomáhá módním obchodům snadno skladovat oblečení, po kterém je mezi spotřebiteli poptávka.
Výrobní
Výrobní sektor využívá výhody dolování dat od jeho příchodu, protože jim pomohl odhalit problémy, zlepšit dobu provozuschopnosti a zajistit provozní bezpečnost. Pomáhá jim také upravovat rychlost výroby podle poptávky trhu.
Zábava
Zábavní streamovací služby jsou aktivními uživateli nástrojů pro dolování dat pro pochopení preferencí a voleb diváků. Mohou extrahovat uživatelská data a podle toho poskytovat lepší služby.
Různé techniky dolování dat
Dolování dat se postupem času dramaticky vyvíjelo a dalo vzniknout řadě technik:
#1. Klasifikace
Klasifikace je oblíbená technika dolování dat, kterou používají datoví vědci k analýze atributů různých dat, která se používají. Když jsou atributy dat identifikovány, jsou tato data kategorizována do předem definovaných tříd.
Je to forma shlukování, kde jsou podobné datové body extrahovány a využívány pro analýzu za účelem srovnání. Je to základní metoda, kterou marketingové agentury často používají k identifikaci cílové skupiny a analýze jejího chování.
#2. Prediktivní modelování
Je to výkonná technika ve světě dolování dat, která využívá historické a aktuální soubory dat k vytvoření grafického modelu pro budoucí akce nebo výsledky.
Mnoho organizací v produktovém a výrobním sektoru implementuje tento model, aby získalo přehled o budoucích trendech a o tom, kam trh směřuje. Tato technika funguje nejlépe, když je spojena s velkými soubory dat, protože pomáhá zvýšit přesnost.
#3. Analýza odlehlých hodnot
Analýza odlehlých hodnot je další efektivní technika dolování dat, která je široce používána finančními organizacemi k detekci anomálií v datové sadě. Je to jedna z primárních komponent, která je zodpovědná za udržování bezpečných databází.
Na rozdíl od jiných technik vybírá jedinečné datové body, které se liší od ostatních, a pomáhá datovým vědcům najít důvod chyb. Bankovní sektory jej často využívají k identifikaci abnormálního použití kreditní karty za den a k ochraně před podvodnými transakcemi.
#4. Vizualizace dat
Téměř každá organizace, ať už jde o marketing, bankovnictví, zdravotnictví nebo zábavu, využívá vizualizaci dat. Je to běžná technika, která převádí daná data do grafické podoby, jako jsou tabulky, diagramy nebo grafy, takže jim každý snadno porozumí.
Datoví vědci většinou používají tuto techniku k předvedení svých zjištění ve snadno srozumitelné formě vedoucím pracovníkům společností, aby mohli činit informovaná rozhodnutí. V dnešní době se tato technika vyvinula na takovou úroveň, že všechny poznatky jsou často reprezentovány prostřednictvím 3D modelů a rozšířené reality.
#5. Regrese
Další populární technikou dolování dat v dnešní moderní době je regrese a používá se hlavně k předvedení vztahu mezi proměnnými ve velkém souboru dat.
Je to výhodná technika bílého pole, která se používá při identifikaci primární funkce za vztahem mezi proměnnými. Společnosti elektronického obchodování často používají tuto techniku k předpovídání věkové skupiny různých zákazníků na základě jejich historie nákupů.
#6. Sdružení
Existuje mnoho technik dolování dat, ale pouze několik technik, jako je asociace, je široce používáno v různých odvětvích. Pomáhá datovým vědcům najít jedinečné vztahy mezi proměnnými v datové sadě.
Má mnoho podobností s technikami strojového učení, protože označuje konkrétní data událostí řízenou daty. Mnoho organizací, zejména maloobchodních značek, používá tuto techniku pro průzkum trhu a analýzu improvizovaných nákupních zvyklostí konkrétních zákazníků.
Jak provádět dolování dat
Dolování dat je interaktivní proces, který zahrnuje několik kroků:
#1. Definování Cíle
Aby mohli datoví vědci, analytici a obchodní partneři zahájit proces dolování dat, tráví čas pochopením primárního cíle organizace pro dolování dat. Na základě unikátních cílů a požadavků volí vhodný způsob dolování dat.
#2. Shromažďování požadovaných údajů
Jakmile je cíl definován, je čas, aby vědci shromáždili požadované soubory dat relevantní pro jejich cíl. Příslušná data se shromažďují z různých zdrojů a poté se ukládají do datového skladu.
#3. Příprava dat
V této fázi jsou uložená data podrobena čištění a uspořádání, aby byla zbavena nežádoucího šumu. Je to časově náročný krok, který zahrnuje tři fáze:
- Příslušná data jsou extrahována a transformována.
- Data se čistí odstraněním duplicit, aktualizací chybějících hodnot, odstraněním odlehlých hodnot, kontrolou přiměřenosti atd.
- Vyčištěná data se načtou do centrální databáze
#4. Vytváření modelu
V této fázi datoví vědci vyberou vhodný model v závislosti na typu analýzy dat. Tým datových vědců analyzuje datové vztahy, jako je korelace, trendy a sekvenční vzory, a podle toho rozhodne o modelu.
Tato fáze může také zahrnovat algoritmy hlubokého učení, prediktivní modely a klasifikační modely v závislosti na typu přiváděných dat. Tréninkové body v datové sadě mohou být podrobeny porovnání, pokud datová sada není označena.
#5. Vyhodnocení změny
Je to klíčová fáze procesu, kdy je výsledek modelu vyhodnocen a interpretován, jakmile jsou data agregována. Výsledek může být rovněž předložen osobě s rozhodovací pravomocí pro proces hodnocení. Během této fáze zajistěte, aby se výsledek modelu shodoval s definovaným cílem.
#6. Implementace
Je to poslední fáze, kdy společnost ověří a pochopí, zda jsou informace pro organizaci užitečné nebo ne. Pokud tým zjistí, že informace mají dopad, použije je k dosažení svých cílů a navrhne novou strategii.
Informace se zobrazují ve formě tabulek a grafů, které se ukládají a používají k identifikaci nových problémů.
Výzvy v implementaci dolování dat
Jako každá jiná technologie, dolování dat také přináší některé problémy při implementaci, jako například:
- Složitost dat: Dolování dat může zjednodušit velký soubor dat, ale jejich zpracování zabere značné množství času a peněz. Extrahovat informace ze strukturovaných, nestrukturovaných fotografií, hudby, videa a textů v přirozeném jazyce je poměrně náročný úkol.
- Neúplná data: Ne každý soubor dat během těžby bude přesný. Můžete najít neúplná data, což může způsobit šum a selhání systému.
- Rizika ochrany osobních údajů: Rizika ochrany osobních údajů jsou hlavní výzvou při dolování dat. Existuje mnoho případů, kdy společnosti shromažďují osobní údaje zákazníků pro analýzu nákupních trendů, což může narušit jejich soukromí a vést k problémům s dodržováním předpisů.
- Vysoké provozní náklady: Data mining zahrnuje vysoké provozní náklady na nákup a údržbu serverů, softwaru a hardwaru. Kromě toho budete muset udržovat velké množství dat, což vyžaduje značné náklady.
- Problémy s výkonem: Výkon systému dolování dat může být snadno ovlivněn, když se použije nesprávná metoda nebo technika. K problémům s výkonem také přispívá nekonzistence v toku dat nebo objemu databáze.
Užitečný software a nástroje pro dolování dat
Data mining je vyvíjející se technologie. Mnoho softwarových organizací proto vytváří pokročilý software a nástroje pro dolování dat, které podnikům pomáhají efektivně dolovat data.
Počet funkcí se může podle toho lišit, ale hlavními funkcemi, které jsou společné ve většině z nich, jsou vestavěné algoritmy, příprava dat, prediktivní modely, platforma založená na grafickém uživatelském rozhraní a modely nasazení.
Mezi populární software pro dolování dat, který je široce používán, patří Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt a Apache Mahout. Kromě nich můžete využívat data mining Elki, Weka a sci-kit-learn, protože se jedná o bezplatné technologie s otevřeným zdrojovým kódem.
Závěr
Data mining usnadnil podnikání a pomohl jim výrazně růst. Mohou využívat různé techniky dolování dat ke shromažďování informací a prohlížení poznatků, které bylo dříve obtížné získat.
Doufám, že vám tento článek pomůže porozumět dolování dat a různým technikám dolování dat, abyste je mohli implementovat, abyste získali požadované poznatky a mohli dále rozvíjet své podnikání.
Dále si můžete přečíst o zjišťování dat a jeho nástrojích.