Претрага података
Ископавање података је процес који компаније користе да би сирове податке претвориле у корисне информације. Користећи софтвер за тражење образаца у великим серијама података, предузећа могу сазнати више о својим купцима како би развили ефикасније маркетиншке стратегије, повећали продају и смањили трошкове. Ископавање података зависи од ефикасног прикупљања података, складиштења и рачунарске обраде.
Процеси вађења података користе се за израду модела машинског учења који покрећу апликације, укључујући технологију претраживача и препоручене програме за веб странице.
Како функционира Дата Мининг
Ископавање података укључује истраживање и анализу великих блокова информација ради проналаска смислених образаца и трендова. Може се користити на различите начине, као што су маркетинг базе података, управљање кредитним ризиком, откривање преваре, филтрирање нежељене поште или чак препознавање осећања или мишљења корисника.
Процес рударјења података рашчлањује се на пет корака. Прво, организације прикупљају податке и уносе их у своја складишта података. Затим похрањују и управљају подацима, било на интерним серверима или у облаку. Пословни аналитичари, менаџерски тимови и професионалци у области информационих технологија приступају подацима и одређују како их желе организовати. Затим апликативни софтвер сортира податке на основу резултата корисника, и коначно, крајњи корисник представља податке у лако доступном формату, као што је граф или табела.
Софтвер за складиштење података и рударство
Програми за рударјење података анализирају односе и обрасце у подацима на основу онога што корисници захтевају. На пример, компанија може да користи софтвер за вађење података за креирање класа информација. За илустрацију, замислите да ресторан жели да користи дата мининг како би одредио када треба да понуди одређене специјалитете. Гледа информације које је прикупио и креира класе на основу тренутка када купци посећују и на основу чега наручују.
У осталим случајевима, рудари података проналазе групе информација заснованих на логичким односима или гледају асоцијације и узастопне обрасце како би извукли закључке о трендовима у понашању потрошача.
Складиштење је важан аспект вађења података. Складиштење је када компаније централишу своје податке у једној бази података или програму. Са складиштем података, организација може одвојити сегменте података за одређене кориснике да би их анализирали и користили.
Међутим, у другим случајевима аналитичари могу започети с подацима које желе и створити складиште података на основу тих спецификација. Без обзира на то како предузећа и други субјекти организују своје податке, они га користе за подршку у процесима доношења одлука руководства.
Пример Дата Мининг-а
Прехрамбене продавнице су познати корисници технике вађења података. Многи супермаркети нуде купцима бесплатне картице лојалности које им нуде приступ сниженим ценама које нису доступне нечлановима. Картице продавницама олакшавају праћење ког шта купује, када купује и по којој цени. Након анализе података, продавнице могу помоћу ових података понудити купцима купоне усмерене на њихове куповне навике и одлучити када да продају ствари на продају или када да их продају по пуној цени.
Ископавање података може бити разлог за забринутост када компанија користи само одабране информације, које нису репрезентативне за укупну групу узорака, да би доказао одређену хипотезу.
Кључне Такеаваис
- Ископавање података је процес анализе великог броја информација како би се уочили трендови и обрасци.
- Кориштење података могу корпорације користити за све, од учења о томе шта купце занима или жели купити до откривања превара и филтрирања нежељене поште.
- Програми за рударјење података рашчлањују обрасце и везе у подацима на основу онога што подаци корисници захтевају или пружају.