Duomenų gavybos mokymo programoje pateikiamos pagrindinės ir išplėstinės duomenų gavybos sąvokos. Mūsų duomenų gavybos mokymo programa skirta besimokantiesiems ir ekspertams.
Duomenų gavyba yra vienas iš naudingiausių metodų, padedančių verslininkams, tyrėjams ir asmenims gauti vertingos informacijos iš didžiulių duomenų rinkinių. Duomenų gavyba taip pat vadinama Žinių atradimas duomenų bazėje (KDD) . Žinių atradimo procesas apima duomenų valymą, duomenų integravimą, duomenų pasirinkimą, duomenų transformavimą, duomenų gavybą, modelio įvertinimą ir žinių pateikimą.
Mūsų duomenų gavybos pamoka apima visas duomenų gavybos temas, pvz., programas, duomenų gavybą ir mašininį mokymąsi, duomenų gavybos įrankius, socialinės medijos duomenų gavybą, duomenų gavybos metodus, duomenų gavybos grupavimą, duomenų gavybos iššūkius ir kt.
Kas yra duomenų gavyba?
Informacijos gavimo procesas, siekiant nustatyti modelius, tendencijas ir naudingus duomenis, kurie leistų verslui priimti duomenimis pagrįstą sprendimą iš didžiulių duomenų rinkinių, vadinamas duomenų gavyba.
Kitaip tariant, galime sakyti, kad duomenų gavyba yra paslėptų informacijos modelių tyrimo procesas įvairiomis perspektyvomis, siekiant suskirstyti juos į naudingus duomenis, kurie renkami ir surenkami tam tikrose srityse, tokiose kaip duomenų saugyklos, efektyvi analizė, duomenų gavybos algoritmas, pagalbinis sprendimas. rengimas ir kiti duomenų reikalavimai, siekiant galiausiai sumažinti išlaidas ir gauti pajamų.
Duomenų gavyba – tai automatinė didelės informacijos saugyklų paieška, siekiant rasti tendencijas ir modelius, kurie neapsiriboja paprastomis analizės procedūromis. Duomenų gavyba naudoja sudėtingus matematinius duomenų segmentų algoritmus ir įvertina būsimų įvykių tikimybę. Duomenų gavyba taip pat vadinama žinių atradimu duomenų (KDD).
Duomenų gavyba – tai procesas, kurį organizacijos naudoja siekdamos išskirti konkrečius duomenis iš didžiulių duomenų bazių, kad išspręstų verslo problemas. Tai pirmiausia neapdorotus duomenis paverčia naudinga informacija.
Duomenų gavyba yra panaši į duomenų mokslą, kurį atlieka asmuo konkrečioje situacijoje, naudodamas tam tikrą duomenų rinkinį, turėdamas tikslą. Šis procesas apima įvairių tipų paslaugas, tokias kaip teksto gavyba, žiniatinklio gavyba, garso ir vaizdo gavyba, vaizdinių duomenų gavyba ir socialinės žiniasklaidos gavyba. Tai atliekama naudojant paprastą arba labai specifinę programinę įrangą. Perdavus duomenų gavimą iš išorės, visi darbai gali būti atliekami greičiau su mažomis eksploatacijos sąnaudomis. Specializuotos įmonės taip pat gali naudoti naujas technologijas duomenims, kurių neįmanoma rasti rankiniu būdu, rinkti. Įvairiose platformose yra daugybė informacijos, tačiau prieinama labai mažai žinių. Didžiausias iššūkis – analizuoti duomenis, siekiant išgauti svarbią informaciją, kurią būtų galima panaudoti sprendžiant problemą ar įmonės plėtrai. Yra daug galingų priemonių ir metodų, leidžiančių išgauti duomenis ir gauti geresnę jų įžvalgą.
Duomenų gavybos tipai
Duomenų gavyba gali būti atliekama naudojant šių tipų duomenis:
Reliacinė duomenų bazė:
Reliacinė duomenų bazė yra kelių duomenų rinkinių rinkinys, formaliai suskirstytas į lenteles, įrašus ir stulpelius, iš kurių duomenis galima pasiekti įvairiais būdais, neatpažįstant duomenų bazės lentelių. Lentelės perduoda ir dalijasi informacija, o tai palengvina duomenų paiešką, ataskaitų teikimą ir organizavimą.
Java trukmė
Duomenų saugyklos:
Duomenų saugykla yra technologija, kuri renka duomenis iš įvairių organizacijos šaltinių, kad būtų galima gauti reikšmingų verslo įžvalgų. Didžiulis duomenų kiekis gaunamas iš kelių vietų, tokių kaip rinkodara ir finansai. Išgauti duomenys naudojami analitiniais tikslais ir padeda priimti verslo organizacijos sprendimus. Duomenų saugykla yra skirta duomenų analizei, o ne operacijų apdorojimui.
Duomenų saugyklos:
Duomenų saugykla paprastai nurodo duomenų saugojimo vietą. Tačiau daugelis IT specialistų šį terminą vartoja aiškiau, norėdami nurodyti tam tikrą IT struktūros sąranką. Pavyzdžiui, duomenų bazių grupė, kurioje organizacija saugo įvairią informaciją.
Objektų ir santykių duomenų bazė:
Objektinio duomenų bazės modelio ir reliacinio duomenų bazės modelio derinys vadinamas objektų reliaciniu modeliu. Tai palaiko klases, objektus, paveldėjimą ir kt.
Vienas iš pagrindinių objekto santykio duomenų modelio tikslų yra panaikinti atotrūkį tarp Reliacinės duomenų bazės ir objektinio modelio praktikos, dažnai naudojamos daugelyje programavimo kalbų, pavyzdžiui, C++, Java, C# ir pan.
Sandorių duomenų bazė:
Operacijų duomenų bazė reiškia duomenų bazių valdymo sistemą (DBVS), kuri gali anuliuoti duomenų bazės operaciją, jei ji nėra tinkamai atlikta. Nors tai buvo unikali galimybė labai seniai, šiandien dauguma reliacinių duomenų bazių sistemų palaiko operacijų duomenų bazių veiklą.
Duomenų gavybos pranašumai
- Duomenų gavybos technika leidžia organizacijoms gauti žiniomis pagrįstus duomenis.
- Duomenų gavyba leidžia organizacijoms atlikti pelningus veiklos ir gamybos pakeitimus.
- Palyginti su kitomis statistinių duomenų programomis, duomenų gavyba yra ekonomiškai efektyvi.
- Duomenų gavyba padeda organizacijos sprendimų priėmimo procesui.
- Tai palengvina automatinį paslėptų modelių atradimą, taip pat tendencijų ir elgesio numatymą.
- Tai gali būti sukelta naujoje sistemoje ir esamose platformose.
- Tai greitas procesas, leidžiantis naujiems vartotojams per trumpą laiką išanalizuoti didžiulį duomenų kiekį.
Duomenų gavybos trūkumai
- Yra tikimybė, kad organizacijos už pinigus gali parduoti naudingus klientų duomenis kitoms organizacijoms. Remiantis ataskaita, „American Express“ pardavė savo klientų pirkinius kredito kortelėmis kitoms organizacijoms.
- Daugelį duomenų gavybos analizės programinės įrangos sunku valdyti, todėl norint dirbti su ja reikia išankstinio mokymo.
- Įvairūs duomenų gavybos instrumentai veikia skirtingais būdais dėl skirtingų jų projektavimui naudojamų algoritmų. Todėl tinkamų duomenų gavybos įrankių pasirinkimas yra labai sudėtinga užduotis.
- Duomenų gavybos metodai nėra tikslūs, todėl tam tikromis sąlygomis tai gali sukelti rimtų pasekmių.
Duomenų gavybos programos
Duomenų gavybą pirmiausia naudoja organizacijos, turinčios didelių vartotojų poreikių – mažmeninės prekybos, komunikacijos, finansų, rinkodaros įmonės, nustatančios kainą, vartotojų pageidavimus, produkto pozicionavimą ir poveikį pardavimui, klientų pasitenkinimui ir įmonės pelnui. Duomenų gavyba leidžia mažmenininkui naudoti klientų pirkimo pardavimo vietos įrašus, kad sukurtų produktus ir reklamas, padedančias organizacijai pritraukti klientus.
Tai yra šios sritys, kuriose duomenų gavyba plačiai naudojama:
Duomenų gavyba sveikatos priežiūros srityje:
Duomenų gavyba sveikatos priežiūros srityje turi puikų potencialą pagerinti sveikatos sistemą. Ji naudoja duomenis ir analizę, kad gautų geresnes įžvalgas ir nustatytų geriausią praktiką, kuri pagerins sveikatos priežiūros paslaugas ir sumažins išlaidas. Analitikai naudoja duomenų gavybos metodus, tokius kaip mašininis mokymasis, daugiamatė duomenų bazė, duomenų vizualizacija, minkštasis skaičiavimas ir statistika. Duomenų gavyba gali būti naudojama prognozuojant kiekvienos kategorijos pacientus. Procedūros užtikrina, kad pacientai intensyvią priežiūrą gautų reikiamoje vietoje ir tinkamu laiku. Duomenų gavyba taip pat leidžia sveikatos priežiūros draudikams atpažinti sukčiavimą ir piktnaudžiavimą.
Duomenų gavyba rinkos krepšelio analizėje:
Rinkos krepšelio analizė yra modeliavimo metodas, pagrįstas hipoteze. Jei perkate konkrečią prekių grupę, didesnė tikimybė, kad įsigysite kitos grupės gaminius. Šis metodas gali padėti mažmenininkui suprasti pirkėjo pirkimo elgseną. Šie duomenys gali padėti mažmenininkui suprasti pirkėjo reikalavimus ir atitinkamai pakeisti parduotuvės išdėstymą. Naudojant skirtingą analitinį rezultatų palyginimą tarp įvairių parduotuvių, tarp skirtingų demografinių grupių klientų galima atlikti.
Duomenų gavyba švietime:
Švietimo duomenų gavyba yra naujai besiformuojanti sritis, susijusi su technikų, kurios tiria žinias iš švietimo aplinkos duomenų, kūrimo. EDM tikslai pripažįstami kaip studento būsimo mokymosi elgesio patvirtinimas, švietimo pagalbos poveikio tyrimas ir mokslo mokymosi skatinimas. Organizacija gali naudoti duomenų gavybą, kad priimtų tikslius sprendimus ir prognozuotų studento rezultatus. Turėdama rezultatus, įstaiga gali sutelkti dėmesį į tai, ko ir kaip mokyti.
Duomenų gavyba gamybos inžinerijoje:
Žinios yra geriausias gamybos įmonės turtas. Duomenų gavybos įrankiai gali būti naudingi ieškant modelių sudėtingame gamybos procese. Duomenų gavyba gali būti naudojama projektuojant sistemos lygiu, kad būtų galima nustatyti ryšį tarp produkto architektūros, produktų portfelio ir klientų duomenų poreikių. Jis taip pat gali būti naudojamas produkto kūrimo laikotarpiui, sąnaudoms ir lūkesčiams prognozuoti, be kitų užduočių.
Duomenų gavyba naudojant CRM (ryšių su klientais valdymas):
Ryšių su klientais valdymas (CRM) yra susijęs su klientų gavimu ir išlaikymu, taip pat klientų lojalumo didinimu ir į klientus orientuotų strategijų įgyvendinimu. Norėdama užmegzti tinkamus santykius su klientu, verslo organizacija turi rinkti duomenis ir juos analizuoti. Naudojant duomenų gavybos technologijas, surinkti duomenys gali būti naudojami analizei.
Duomenų gavyba nustatant sukčiavimą:
Dėl sukčiavimo veiksmų prarandama milijardai dolerių. Tradiciniai sukčiavimo nustatymo metodai užima šiek tiek laiko ir yra sudėtingi. Duomenų gavyba suteikia prasmingus modelius ir duomenis paverčia informacija. Ideali sukčiavimo aptikimo sistema turėtų apsaugoti visų vartotojų duomenis. Prižiūrimi metodai susideda iš pavyzdinių įrašų rinkinio, o šie įrašai klasifikuojami kaip apgaulingi arba nesąžiningi. Naudojant šiuos duomenis sukuriamas modelis ir sukurta technika, leidžianti nustatyti, ar dokumentas yra apgaulingas, ar ne.
Duomenų gavyba melo aptikimo metu:
string.compareto c#
Sulaikyti nusikaltėlį nėra didelis dalykas, tačiau atskleisti iš jo tiesą yra labai sudėtinga užduotis. Teisėsauga gali naudoti duomenų gavybos metodus, kad ištirtų nusikaltimus, stebėtų įtariamus teroristinius ryšius ir pan. Ši technika taip pat apima teksto gavybą ir ieško prasmingų duomenų, kurie dažniausiai yra nestruktūrizuotas tekstas, modelių. Lyginama ankstesnių tyrimų metu surinkta informacija, sukonstruotas melo atpažinimo modelis.
Duomenų gavybos finansinė bankininkystė:
Manoma, kad bankų sistemos skaitmeninimas su kiekviena nauja operacija sugeneruos didžiulį duomenų kiekį. Duomenų gavybos technika gali padėti bankininkams sprendžiant su verslu susijusias bankininkystės ir finansų problemas, nustatant tendencijas, aukas ir verslo informacijos bei rinkos sąnaudų koreliacijas, kurios nėra iš karto akivaizdžios vadovams ar vadovams, nes duomenų kiekis yra per didelis arba gaunamas. ekspertai per greitai pasirodo ekrane. Vadovas gali rasti šiuos duomenis, kad galėtų geriau nukreipti, įgyti, išlaikyti, segmentuoti ir išlaikyti pelningą klientą.
Duomenų gavybos diegimo iššūkiai
Nors duomenų gavyba yra labai galinga, vykdydama ji susiduria su daugybe iššūkių. Įvairūs iššūkiai gali būti susiję su našumu, duomenimis, metodais ir technikomis ir kt. Duomenų gavybos procesas tampa efektyvus, kai iššūkiai ar problemos yra teisingai atpažįstami ir tinkamai išsprendžiami.
Neišsamūs ir triukšmingi duomenys:
Naudingų duomenų išgavimo iš didelių duomenų kiekių procesas yra duomenų gavyba. Duomenys realiame pasaulyje yra nevienalyčiai, neišsamūs ir triukšmingi. Dideliais kiekiais pateikti duomenys paprastai bus netikslūs arba nepatikimi. Šios problemos gali kilti dėl duomenų matavimo prietaiso arba dėl žmogiškųjų klaidų. Tarkime, mažmeninės prekybos tinklas renka klientų, išleidžiančių daugiau nei 500 USD, telefono numerius, o buhalterijos darbuotojai įkelia informaciją į savo sistemą. Įvesdamas telefono numerį asmuo gali padaryti skaitmens klaidą, dėl ko pateikiami neteisingi duomenys. Net kai kurie klientai gali nenorėti atskleisti savo telefono numerių, todėl duomenys neišsamūs. Duomenys gali būti pakeisti dėl žmogaus ar sistemos klaidų. Dėl visų šių padarinių (triukšmingi ir neišsamūs duomenys) duomenų gavyba tampa sudėtinga.
Duomenų paskirstymas:
Realaus pasaulio duomenys dažniausiai saugomi įvairiose platformose paskirstytoje skaičiavimo aplinkoje. Tai gali būti duomenų bazėje, atskirose sistemose ar net internete. Praktiškai gana sudėtinga užduotis perkelti visus duomenis į centralizuotą duomenų saugyklą, daugiausia dėl organizacinių ir techninių problemų. Pavyzdžiui, įvairūs regioniniai biurai gali turėti savo serverius duomenims saugoti. Neįmanoma saugoti visų duomenų iš visų biurų centriniame serveryje. Todėl duomenų gavybai reikia sukurti įrankius ir algoritmus, leidžiančius išgauti paskirstytus duomenis.
Sudėtingi duomenys:
Realaus pasaulio duomenys yra nevienalyčiai ir gali būti daugialypės terpės duomenys, įskaitant garso ir vaizdo įrašus, vaizdus, sudėtingus duomenis, erdvinius duomenis, laiko eilutes ir pan. Šių įvairių tipų duomenų tvarkymas ir naudingos informacijos ištraukimas yra sunki užduotis. Norint gauti konkrečią informaciją, dažniausiai reikėtų tobulinti naujas technologijas, naujas priemones ir metodikas.
keitiklio eilutė iki šiol
Spektaklis:
Duomenų gavybos sistemos veikimas visų pirma priklauso nuo naudojamų algoritmų ir metodų efektyvumo. Jei sukurtas algoritmas ir metodai neatitinka nustatytų reikalavimų, duomenų gavybos proceso efektyvumas bus neigiamai paveiktas.
Duomenų privatumas ir saugumas:
Duomenų gavyba paprastai sukelia rimtų problemų, susijusių su duomenų saugumu, valdymu ir privatumu. Pavyzdžiui, jei mažmenininkas analizuoja įsigytų prekių detales, tada jis atskleidžia duomenis apie pirkėjų pirkimo įpročius ir pageidavimus be jų leidimo.
Duomenų vizualizacija:
Duomenų gavybos srityje duomenų vizualizavimas yra labai svarbus procesas, nes tai yra pagrindinis metodas, kuris vartotojui parodo išvestį reprezentatyviu būdu. Išgauti duomenys turėtų tiksliai perteikti tai, ką jais ketinama išreikšti. Tačiau dažnai sunku tiksliai ir paprastai pateikti informaciją galutiniam vartotojui. Įvesties duomenys ir išvesties informacija yra sudėtingi, labai efektyvūs ir sėkmingi duomenų vizualizavimo procesai, kad jie būtų sėkmingi.
Be pirmiau minėtų problemų, duomenų gavybos srityje yra daug daugiau iššūkių. Prasidėjus faktiniam duomenų gavybos procesui atskleidžiama daugiau problemų, o duomenų gavybos sėkmė priklauso nuo visų šių sunkumų.
Būtinos sąlygos
Prieš išmokdami duomenų gavybos sąvokas, turėtumėte turėti pagrindinius statistikos, duomenų bazių žinių ir pagrindinės programavimo kalbos supratimą.
Publika
Mūsų duomenų gavybos vadovėlis yra paruoštas visiems pradedantiesiems arba baigusiems kompiuterių mokslus, kad padėtų jiems išmokti pažangių metodų, susijusių su duomenų gavyba, pagrindus.
Problemos
Užtikriname, kad mokydamiesi mūsų duomenų gavybos mokymo programos neturėsite jokių sunkumų. Bet jei šioje mokymo programoje yra klaidų, pateikite problemą arba klaidą kontaktinėje formoje, kad galėtume ją patobulinti.