The dolovanie dát alebo tiež známy ako dolovanie dát, je proces, ktorý extrahuje dôležité informácie z významných databáz, tieto informácie určujú efektívnosť spoločnosti prostredníctvom trendov a faktorov, aby používateľ mohol vyriešiť akýkoľvek problém spoločnosti so získavaním konkurenčných výhod.
Nástroje v tomto procese možno použiť na predpoveď nové perspektívy a možné budúce situácie spoločnosti, čo je pri proaktívnom rozhodovaní veľmi dôležité.
Reklamy
The techniky dolovania dat Snažia sa automaticky objaviť všetok obsah informácií, ktorý je usporiadaným spôsobom uložený v významných databázach.
Cieľom týchto techník je objavovať profily, trendy a vzory prostredníctvom analýzy údajov pomocou technológie, ktorá rozpoznáva siete, logiku, vzorce a ďalšie pokročilé analytické techniky.
Reklamy
V tomto článku nájdete:
Hlavné fázy dolovania údajov
Aj keď sa v tomto type procesu môže každý prípad líšiť od predchádzajúceho, postup pre všetky má tieto hlavné fázy:
Reklamy
Určenie problémov alebo cieľov
Akýkoľvek projekt s týmto typom procesu začína znalosťou komerčného problému. Odborníci v dolovanie dát„V doménach a firmách spolupracujú s nasadením pri určovaní požiadaviek a cieľov projektov, ktoré ich komerčným spôsobom vizualizujú.
Cieľ projektu definuje problém, preto v tejto fáze nie sú potrebné nástroje tohto typu spracovania údajov.
Reklamy
Vyhľadávanie údajov
Odborníci na doménu vedia, že metadáta sú založené na zhromažďovaní, popise a vyhľadávaní údajov, rovnako ako môžu určiť problémy s údajmi. V tomto zmysle je veľmi dôležité, aby si obchodní odborníci a magisterské tituly v dolovaní dát vymieňali definície problému.
Vo fáze vyhľadávania údajov sa na vykonávanie vyhľadávania používajú nástroje štatistickej analýzy.
Reklamy
Organizácia údajov
Odborníci na doménu navrhnú dátový model na vykonanie procesu modelovania. Môžu zhromažďovať a formátovať údaje, pretože existujú funkcie na ťažbu, ktoré prijímajú údaje iba v konkrétnych formátoch.
V procese tejto fázy sa údaje niekoľkokrát upravujú. Organizácia údajov pre nástroj na modelovanie sa vyberá na základe záznamov, tabuliek a atribútov. Odborníci na ťažbu vyberú a pri rovnakom zbere údajov použijú na rovnaký problém rôzne funkcie.
Modelovanie
V tejto fáze môžu byť spolu s vyhodnotením niekoľkokrát opakované, aby sa mohli vykonať zmeny v meraniach až do dosiahnutia efektívnych hodnôt, preto na konci tejto fázy bude vypracovaný model kvalita.
Vyhodnotenie
Odborníci s majster v dolovaní dát vykonať hodnotenie modelu. V prípade, že model nespĺňa očakávania, je potrebné sa vrátiť do fázy modelovania a budete musieť prerobiť a robiť úpravy parametrov, kým nebudú dosiahnuté lepšie hodnoty. Po prispôsobení modelu môžu byť od spoločnosti poskytnuté vysvetlenia.
Proces
Nakoniec použijú všetky výsledky tak, že ich exportujú do rôznych databáz alebo do iných typov aplikácií.
Techniky dolovania dát
Tento typ procesu je založený na rôznych technikách, sú to:
- Pravidlo indukcie: Vzťahuje sa na odvodenie súboru pravidiel, ktoré môžu určiť problém. Tieto pravidlá sú úplne nezávislé a zvyčajne sú podobné rozhodovaciemu stromu, nemusia však byť jeho súčasťou.
- Zoskupenie: Jedná sa o typ techniky, ktorá sa snaží nájsť väzby medzi objektívnou premennou a popisnou premennou, ktorá nemá nijaké prepojenie.
- Umelé neurónové siete: Pozostáva z správania ľudských neurónov, čo naznačuje, že sú založené na mnohých faktoroch jednotky a umelé neuróny, ktoré navzájom súvisia za účelom prenosu rôznych znamenia.
- Hierarchický algoritmus: Toto je technika, ktorá sa snaží vytvoriť určitú hierarchiu skupín. Stratégie, ktoré sa používajú pre tento typ zoskupenia, sa určujú ako prístup zdola nahor alebo zhora nadol.
Výhody dolovania dát
Analýza dát, ktorá sa vykonáva prostredníctvom dolovania dát, môže priniesť veľké výhody spoločnostiam s s cieľom zlepšiť ich rozvoj, tiež prilákať a udržať si svojich zákazníkov, ktorí umožňujú zvýšenie počtu predaj. Medzi jeho najdôležitejšie výhody patria:
- Má schopnosť vykonávať databázovú analýzu prostredníctvom veľkého množstva údajov.
- Pomáha nájsť a tiež udržať si klientov.
- Pred použitím ľubovoľného modelu je možné ich skontrolovať pomocou rôznych štatistík, aby sa overila platnosť získaných predpovedí.
- Identifikácia vzorov umožňuje spoločnosti navrhnúť lepšie riešenia ponúkané na trhu, a to buď vytváraním inovatívnych výrobkov, alebo zlepšovaním existujúcich.
- Umožňuje získať neočakávané informácie, pretože pracuje s algoritmami kvôli vykonávaniu rôznych kombinácií.
- Poskytuje spoločnostiam príležitosť ponúknuť svojim zákazníkom produkty alebo služby, ktoré potrebujú.
- V spojení s nižšími nákladmi sa môžu konverzné pomery výrazne zvýšiť vďaka asertívnemu prispôsobovaniu ponúk, ktoré vedie k optimálnej návratnosti investícií.
- Výsledky sa dajú ľahko interpretovať a nevyžadujú si veľké počítačové znalosti.
The dolovanie dát Prezentuje sa ako technologický proces, ktorý prináša rôzne výhody, na jednej strane je výsledkom vzťahu, ktorý existuje medzi výskumníkmi a ľuďmi prepojený s obchodným systémom a na druhej strane umožňuje ukladanie veľkých súm peňazí v spoločnosti a pomáha generovať nové príležitosti pre podnikania.
Niet pochýb o tom, že vykonávanie práce s týmto typom technológie vyžaduje množstvo detailov, pretože rozhodovanie je spojené s konečným produktom.
