Najczęstsze przykłady eksploracji danych

Mów o wydobywaniu wiedzy z dużych zbiorów danych, mów o eksploracji danych!

Eksploracja danych, odkrywanie wiedzy lub analiza predykcyjna – wszystkie te terminy oznaczają to samo. Rozbite na prostsze słowa, terminy te odnoszą się do zestawu technik wykrywania wzorców w dużym zbiorze danych. Te wzorce pomagają w tworzeniu modelu predykcyjnego, aby pozostać na bieżąco z przyszłymi zachowaniami w nauce danych.
Obecnie większość organizacji – niezależnie od swojej domeny – stara się wykorzystać swoje Big Data i dlatego korzysta z wyrafinowanych metod analitycznych. Wraz ze wzrostem zużycia Big Data rosła potrzeba eksploracji danych. Dziś wszędzie wokół nas widzimy przykłady eksploracji danych.

Przyjrzyjmy się takim przykładom Data Mining, z którymi często spotykasz się w swoim codziennym życiu:

1. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Zarówno sztuczna inteligencja, jak i uczenie maszynowe zyskują na znaczeniu w dzisiejszym świecie, a zasługa przypisywana jest eksploracji danych. Jak inaczej można uczynić system „sztucznie inteligentnym” bez zasilania go odpowiednimi danymi i wzorcami? A jak wyodrębnić odpowiednie wzorce, jeśli nie przez Data Mining?
Jednym z najczęstszych przykładów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, z którym najprawdopodobniej spotykasz się każdego dnia, są uwielbiane przez nas systemy rekomendacji. Czy zdarzyło Ci się kiedyś, że po zakupie produktu z Amazon wyświetla Ci się lista polecanych produktów, a Ty kupujesz jeden z nich w mgnieniu oka? Jak Amazon to osiągnął? Dogłębnie studiując i analizując Twoje przeszłe dane i zachowania. Korzystając z Twoich trendów behawioralnych, Amazon może kategoryzować produkty w zależności od prawdopodobieństwa zakupu produktu. Podczas gdy Amazon i inne witryny handlu elektronicznego wykorzystują sztuczną inteligencję do wyświetlania rekomendacji produktów, platformy strumieniowego przesyłania wideo i muzyki, takie jak Spotify i Netflix, używają tego samego, aby lepiej zarządzać Twoimi listami odtwarzania.

Wspomniane powyżej przykłady wykorzystują sztuczną inteligencję do wydobywanych danych. Jednak możliwe jest również odwrotne użycie, tj. możesz rozwijać teorie, a następnie użyć eksploracji danych, aby wzmocnić swoją teorię. Na przykład, jeśli samochód autonomiczny widzi, że czerwony Maruti przekracza prędkość dwukrotnie większą od dozwolonej prędkości, może rozwinąć teorię, że wszystkie czerwone Maruti przekraczają prędkość. Ta sztuczna inteligencja może następnie wykorzystać metody Data Mining do wzmocnienia lub osłabienia teorii.
Kim jest analityk danych, analityk danych i inżynier danych?

2. Usługodawcy

Dostawcy usług od bardzo dawna wykorzystują Data Mining do utrzymania klientów. Korzystanie z technik Business Intelligence i Data Mining pozwala tym usługodawcom przewidzieć „churn” – termin używany w przypadku, gdy klient odchodzi do innego usługodawcy.
Dziś każdy usługodawca ma terabajty danych o swoich klientach. Dane te obejmują informacje rozliczeniowe, interakcje z obsługą klienta, wizyty w witrynie i tym podobne. Korzystając z eksploracji i analizy tych danych, usługodawcy przypisują każdemu klientowi ocenę prawdopodobieństwa. Ten wynik prawdopodobieństwa odzwierciedla prawdopodobieństwo zmiany dostawcy. Następnie firmy te celują w osoby o wyższym ryzyku, zapewniając zachęty i spersonalizowaną uwagę, aby zatrzymać klientów.
Kluczowe koncepcje hurtowni danych: przegląd

3. Supermarkety i sklepy detaliczne

Eksploracja danych pozwala właścicielom supermarketów poznać Twoje wybory i preferencje jeszcze lepiej niż Ty. Jeśli nam nie wierzysz, zdziwisz się, co zrobił Target kilka lat temu.
Śledząc historię zakupów i zachowania jednej ze swoich klientek, Target słusznie doszedł do wniosku, że jest w ciąży. Aha, powiedzmy ci – to było, zanim sama kobieta się o tym dowiedziała. Taka jest moc danych, wzorców i analiz.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

Ogólnie rzecz biorąc, te sklepy detaliczne dzielą klientów na tak zwane grupy „aktualności, częstotliwości, monetarne” (RFM) i określone grupy z różnymi kampaniami i strategiami. Tak więc klient, który wydaje dużo, ale rzadko, będzie traktowany inaczej niż klient, który wydaje niewiele, ale często. Ten drugi rodzaj może otrzymywać oferty lojalnościowe, upsell lub cross-selling, podczas gdy ten pierwszy może otrzymać na przykład ofertę typu win-back.
Wizualizacja danych: co, dlaczego i jak!

4. Nauka, inżynieria i edukacja:

Dziedziny nauki i inżynierii przeszły ogromny remont od czasu zastosowania technik eksploracji danych. Przyjrzyjmy się niektórym konkretnym dziedzinom, które wykorzystują techniki Data Mining:

• • Eksploracja sekwencji znajduje szerokie zastosowanie w badaniach genetyki człowieka. Pomaga w zrozumieniu związku między zmiennością sekwencji DNA a zmiennością podatności na choroby. Mówiąc najprościej, ma on na celu ustalenie, w jaki sposób zmiany w DNA odpowiadają ryzyku rozwoju powszechnych chorób, co znacznie pomoże w udoskonaleniu metod diagnozowania, zapobiegania i leczenia tych chorób.

• • Eksploracja danych jest wykorzystywana w dziedzinie badań edukacyjnych, aby zrozumieć czynniki prowadzące uczniów do zachowań, które zmniejszają ich uczenie się i efektywność.

• W obszarze elektroenergetyki metody eksploracji danych są szeroko stosowane do monitorowania stanu urządzeń elektrycznych wysokiego napięcia. Celem tego jest uzyskanie cennych informacji na temat różnych parametrów związanych z bezpieczeństwem, takich jak stan izolacji, i tym podobnych, aby uniknąć wpadek.

5. Agencje zapobiegania przestępczości:

Wykorzystanie Data Mining i Analytics nie ogranicza się tylko do aplikacji korporacyjnych lub edukacji i technologii, a ostatni przykład z tej listy udowadnia to samo. Poza organizacjami korporacyjnymi agencje ds. zapobiegania przestępczości wykorzystują również analitykę danych do wykrywania trendów w niezliczonych ilościach danych. Dane te obejmują informacje, w tym szczegóły wszystkich głównych działań przestępczych, które miały miejsce.
Wydobywanie tych danych oraz dokładne badanie i zrozumienie wzorców i trendów pozwala tym agencjom zapobiegania przestępczości na przewidywanie przyszłych wydarzeń z dużo większą dokładnością. Z pomocą Data Mining i analityki, agencje te mogą dowiedzieć się wszystkiego, od czego rozmieścić maksymalną liczbę pracowników policji (gdzie jest następne przestępstwo, które jest najbardziej prawdopodobne i kiedy?), kogo szukać na przejściu granicznym (na podstawie typu lub wieku pojazdu, liczby lub wieku pasażerów lub historii przejścia granicznego), nawet do których danych wywiadowczych należy traktować poważnie w działaniach antyterrorystycznych.

Manipulacja danymi: jak rozpoznać kłamstwa w danych?

To, co omówiliśmy powyżej, to tylko kilka z wielu przykładów Data Mining. Jeśli ten artykuł sprawił, że jesteś zafascynowany i chcesz więcej, zalecamy zagłębienie się w takie pojęcia, jak eksploracja danych, analiza danych, inteligencja biznesowa i sztuczna inteligencja. To poszerzy twoją bazę wiedzy, a także pomoże ci dokonać bardziej świadomego wyboru kariery — jeśli chcesz przeskoczyć statki do danych.
Business Intelligence to teraźniejszość i przyszłość, a Data Mining stanowi do pewnego stopnia podstawę wszystkiego. Więc upewnij się, że znasz swoje podstawy, jeśli szukasz satysfakcjonującej i satysfakcjonującej kariery!

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.