Minarea datelor

Are scopul de a utiliza metode statistice și matematice pentru a extrage tipare, corelații sau tendințe.

Articole recomandate:

Informațiile sunt apoi transformate într-o structură inteligibilă pentru o utilizare ulterioară.

Minarea datelor reprezintă etapa de analiză în cadrul unui proces numit „Knowledge Discovery in Database”.

Zonele de aplicare în minarea datelor

Text mining este o aplicație de extragere a datelor care utilizează metode statistice și lingvistice.

În acest mod, se pot capta și prelucra vizual informațiile din limbajul natural și surse nestructurate.

O altă aplicație este analiza datelor financiare.

Se poate prezice probabilitatea de rambursare a împrumuturilor sau analizarea bonității de credit.

Mai mult decât atât, poate detecta spălarea banilor și ale infracțiuni financiare.

În marketing digital, minarea de date este utilizată pentru a evalua cantități mari de date.

Ne referim aici la vânzări, istoricul achizițiilor, transportul de mărfuri, consumul și serviciile.

Minarea ajută la identificarea tiparelor și a tendințelor de cumpărare ale clienților.

Analiza multidimensională a vânzărilor, clienților, produselor, timpului și regiunii ajută în acest sens.

Informațiile pot fi utilizate și pentru a îmbunătăți serviciul pentru clienți.

În acest mod, puteți consolida loialitatea și satisfacția clienților.

Minarea datelor este utilizată și în sistemele de detectare a intruziunilor în rețele.

Intruziunea e orice acțiune ce amenință integritatea, confidențialitatea sau disponibilitatea resurselor de rețea.

Se poate observa utilizarea tot mai sporită a internetului și riscul crescut pentru atacuri cibernetice.

Detectarea intruziunilor prin analiza unor cantități mari de date devine o temă importantă.

Metode utilizate pentru minarea datelor

Minarea utilizează diferite metode pentru analiza datelor, în funcție de baza de date și informațiile solicitate.

1. Modele de urmărire

Recunoașterea tiparelor în seturile de date este una dintre cele mai de bază tehnici în minarea datelor.

Recunoașterea modelului poate dezvălui repetări, regularități și, în special, abateri vizibile în seturile de date.

Acest lucru ajută la detectarea activităților frauduloase.

În cazul analizei unei infracțiuni, ajută la realizarea unor predicții despre următoarea „lovitură”.

2. Clasificare

Clasificarea înseamnă că articolele din colecțiile de date sunt clasificate.

Acest lucru este util, de exemplu, pentru a atribui riscuri de credit scăzute, medii sau mari clienților băncii.

Pe baza acestor informații, un institut de credit ar putea calcula rata dobânzii la un împrumut.

3. Asociere

Analiza de asociere vizează descoperirea relațiilor de date ascunse.

De exemplu, creșterea vânzărilor unui anumit produs înainte de sărbători sau în timpul unor evenimente.

4. Detectare anterioară

Detectarea anterioară este utilizată pentru depistarea anomaliilor din seturile de date.

Poate fi folosită pentru a afla de ce anumite produse sunt mai solicitate în anumite zile.

5. Clustering

Clustering în minarea datelor se referă la un proces ce creează clase cu obiecte similare dintr-un set abstract.

Prin clustering puteți să grupați clienți cu un comportament de cumpărare similar dintr-un magazin online.

6. Regresie

Analiza de regresie este o metodă utilizată în statistici.

Aceasta ajută la analizarea dependenței unei variabile de modificările din alte variabile.

De exemplu, analiza de regresie poate arăta dependența unui preț de disponibilitatea produsului.

7. Analize predictive

Analiza predictivă oferă o metodă pentru crearea de noi modele de date bazate pe informații istorice.

O utilizare a acestor modele ar putea prezice un comportament viitor de cumpărare.

Minarea datelor și big data

Big data se referă la volume foarte mari de date structurate, semi-structurate și nestructurate.

Volumele de date mai mari sau egale cu 1 TB sunt numite big data.

În general, trei caracteristici de bază (volum, viteză și varietate) sunt utilizate pentru identificarea big data.

Volumul descrie cantitatea de date, viteza e cea cu care sunt generate, iar varietatea e expresia diversității.

La fel ca în analiza seturilor de date mai mici, minarea datelor permite extragerea de informații utile din big data.

Posibile probleme cu minarea datelor

Informațiile obținute prin extragerea datelor sunt la fel de fiabile ca datele de bază.

Calitatea slabă a datelor, lipsite de sens, inexacte sau false pot duce la interpretări greșite.

Integrarea datelor contradictorii sau redundante din diferite surse pot duce la probleme în evaluarea acestora.

Protecția și securitatea datelor sunt, de asemenea, zone bine cunoscute.

De exemplu, dacă nu sunt îndeplinite cerințele legale, minarea datelor poate duce la probleme grave.

Atât cu privire la securitatea datelor, cât și la protecția și guvernanța acestora.

De asemenea, trebuie să vă asigurați că datele clienților dvs. sunt protejate de accesul neautorizat al terților.