Eksploracja danych
Teoria i praktyka
Data Mining (eksploracja danych) to proces znajdowania wzorców, anomalii i korelacji w ogromnych zbiorach danych, aby na tej podstawie przewidywać wyniki. Przy użyciu szeregu różnych technik możesz dzięki uzyskanym informacjom zwiększać przychody, redukować koszty, poprawiać relacje z klientami, obniżać ryzyko i nie tylko.
Historia
Proces przeszukiwania danych na potrzeby znajdowania ukrytych zależności i przewidywania przyszłych trendów ma długą historię. Termin „eksploracja danych”, zastępowany czasem określeniem „odkrywanie wiedzy zawartej w bazach danych”, powstał dopiero w latach 90. XX wieku, natomiast u podstaw tego zjawiska leżą trzy powiązane ze sobą dyscypliny naukowe: statystyka (liczbowa analiza zależności między danymi), sztuczna inteligencja (podobna do ludzkiej inteligencja wykazywana przez oprogramowanie i/lub maszyny) i uczenie maszynowe (algorytmy potrafiące uczyć się na podstawie danych w celu formułowania prognoz). To, co było stare, staje się znów nowe – a to dlatego, że technologia eksploracji danych stale się rozwija, chcąc dotrzymać kroku nieograniczonym możliwościom danych big data i coraz dostępniejszej mocy obliczeniowej.
W ciągu ostatniej dekady postęp w dziedzinie mocy i szybkości przetwarzania danych pozwolił nam odejść od żmudnych i czasochłonnych metod ręcznych na rzecz szybkiej, prostej i zautomatyzowanej analizy danych. Im większa złożoność posiadanych zbiorów danych, tym większa szansa na odkrycie drzemiących w nich istotnych informacji. Firmy z różnych branż – od handlu detalicznego i bankowości po produkcję, telekomunikację i ubezpieczenia – wykorzystują eksplorację danych do odkrywania zależności między wieloma różnymi czynnikami, jak choćby optymalizacja cen, promocje czy dane demograficzne, oraz analizowania wpływu gospodarki, ryzyka, konkurencji i mediów społecznościowych na ich modele biznesowe, przychody, działalność operacyjną i relacje z klientami.
Dlaczego eksploracja danych jest ważna?
Dlaczego więc eksploracja danych jest ważna? Liczby mówią za siebie – ilość generowanych danych co dwa lata ulega podwojeniu, a same dane nieustrukturyzowane stanowią aż 90% całego cyfrowego świata. Większa ilość informacji nie przekłada się jednak automatycznie na większą wiedzę.
Eksploracja danych umożliwia:
- odsianie chaosu i powtarzalnego szumu z posiadanych danych
- zrozumienie, co jest istotne, a następnie właściwe wykorzystanie uzyskanych informacji do przewidywania prawdopodobnych wyników
- szybsze podejmowanie świadomych decyzji
- czerpanie nowych informacji z danych dzięki analizie predykcyjnej.
Eksploracja danych w dzisiejszym świecie
Eksploracja danych stanowi fundament analityki, umożliwiający tworzenie modeli zdolnych odkrywać zależności wśród milionów, a nawet miliardów różnych rekordów. Sprawdź, jak koncepcja ta kształtuje naszą codzienność.
Kto z tego korzysta?
Eksploracja danych stanowi trzon procesów analitycznych realizowanych w wielu branżach i dziedzinach.
Na przeładowanym rynku, na którym panuje silna konkurencja, odpowiedzi często kryją się w danych o konsumentach. Firmy z branży telekomunikacyjnej, mediowej i technologicznej mogą przy użyciu modeli analitycznych wydobywać sens z ogromnych ilości danych dotyczących klientów – to pomaga przewidywać ich zachowania oraz tworzyć precyzyjne kampanie dopasowane do potrzeb odbiorców.
Analityczny know-how pozwala firmom ubezpieczeniowym rozwiązywać złożone problemy w takich obszarach jak oszustwa, zgodność z przepisami, zarządzanie ryzykiem czy odpływ klientów. Przedsiębiorstwa korzystają z technik eksploracji danych, aby dokonywać bardziej efektywnej wyceny elementów swojej oferty w różnych liniach biznesowych oraz znajdować nowe sposoby oferowania konkurencyjnych produktów obecnym klientom.
Dysponując spójnym, opartym na danych obrazem postępów osiąganych przez ucznia, pedagog jest w stanie przewidzieć jego wyniki jeszcze zanim przekroczy on próg klasy – i na tej podstawie opracować właściwe strategie wsparcia, które pomogą podopiecznemu utrzymać właściwy kurs na ścieżce kształcenia. Eksploracja danych ułatwia nauczycielom dostęp do danych dotyczących uczniów, przewidywanie poziomu osiąganych przez nich wyników i rozpoznawanie jednostek lub grup wymagających dodatkowej uwagi.
Harmonizacja planów zaopatrzenia z prognozami popytu to rzecz niezbędna, podobnie jak wczesne wykrywanie problemów, kontrola jakości czy inwestowanie w kapitał marki. Producenci są w stanie przewidzieć zużycie zasobów produkcyjnych oraz z wyprzedzeniem zaplanować prace konserwacyjne, co pozwala maksymalizować czas pracy urządzeń i realizować produkcję zgodnie z harmonogramem.
Zautomatyzowane algorytmy pomagają bankom zrozumieć zarówno klientów, jak i miliardy transakcji stanowiących podstawę systemu finansowego. Dzięki eksploracji danych instytucje finansowe mogą uzyskać pełniejszy obraz ryzyka rynkowego, szybko wykrywać i zapobiegać oszustwom, skutecznie zarządzać kwestiami zgodności z obowiązującymi regulacjami oraz maksymalizować zwrot z inwestycji w marketing.
W obszernych bazach danych klientów kryje się dotycząca ich wiedza, dzięki której może Ci być łatwiej doskonalić relacje, optymalizować kampanie marketingowe i prognozować sprzedaż. Korzystając z bardziej precyzyjnych modeli danych i analiz marketingowych, sprzedawcy detaliczni są w stanie prowadzić lepiej ukierunkowane kampanie i kształtować swoją ofertę w taki sposób, by jak najlepiej trafiała w gusta klientów.
Które branże korzystają z tej technologii?
Jak to działa
Eksploracja danych – jako dziedzina wieloelementowa – obejmuje całą gamę metod i technik, które wykorzystuje się w różnych obszarach analityki odpowiadających na szeroką gamę potrzeb organizacyjnych, stawiających różnego rodzaju pytania i podejmujących decyzje przy określonym udziale człowieka lub na podstawie ustalonych reguł.
Modelowanie opisowe rozpoznaje podobieństwa lub grupy w obrębie danych historycznych, aby na ich podstawie określać przyczyny sukcesów lub niepowodzeń. Przykładem takiego zastosowania jest kategoryzacja klientów według preferencji produktowych lub nastawienia. Lista wykorzystywanych technik obejmuje między innymi poniższe:
Klasteryzacja | Grupowanie podobnych rekordów danych. |
Wykrywanie anomalii
| Rozpoznawanie wielowymiarowych wartości odstających.
|
Uczenie reguł asocjacji
| Wykrywanie zależności między rekordami.
|
Analiza składowych głównych
| Wykrywanie zależności między zmiennymi. |
Grupowanie według podobieństwa | Grupowanie osób o wspólnych zainteresowaniach lub podobnych celach (np. osoby, które kupują X, często kupują także Y, a czasem Z). |
Modelowanie prognostyczne idzie o krok dalej i polega na klasyfikacji przyszłych zdarzeń lub szacowaniu nieznanych wyników. Do przykładów możemy zaliczyć scoring kredytowy, którego celem jest określenie prawdopodobieństwa, z jakim dana osoba spłaci zaciągniętą pożyczkę. Modelowanie prognostyczne pomaga również gromadzić spostrzeżenia dotyczące takich kwestii jak odchodzenie klientów, reakcja na kampanie czy ryzyko niewypłacalności. Lista wykorzystywanych technik obejmuje między innymi poniższe:
Regresja | Miara siły związku pomiędzy jedną zmienną zależną a szeregiem zmiennych niezależnych. |
Sieci neuronowe | Programy komputerowe wykrywające wzorce, tworzące prognozy i uczące się. |
Drzewa decyzyjne | Wykresy w kształcie drzew, których poszczególne gałęzie reprezentują prawdopodobne zdarzenia. |
Maszyny wektorów nośnych | Modele uczenia nadzorowanego wraz z powiązanymi algorytmami uczenia. |
Modelowanie prognostyczne. Wraz ze wzrostem ilości nieustrukturyzowanych danych pochodzących z internetu, pól komentarzy, książek, e-maili, plików PDF, nagrań audio i innych źródeł tekstowych znacząco wzrosła także popularność eksploracji tekstu jako dziedziny powiązanej z eksploracją danych. Ważne jest, by umieć skutecznie analizować składnię, filtrować i przekształcać dane nieustrukturyzowane z zamiarem wykorzystania ich w modelach prognostycznych w celu zwiększenia dokładności przewidywania.
Nie należy postrzegać eksploracji danych jako odrębnego, samodzielnego elementu, ponieważ zarówno wstępne przetwarzanie danych (przygotowanie danych, analiza eksploracyjna), jak i końcowe przetwarzanie (walidacja modeli, ocena punktowa, monitorowanie wydajności modeli) to etapy równie istotne. Modelowanie prognostyczne bierze pod uwagę wewnętrzne i zewnętrzne zmienne oraz ograniczenia, aby na tej podstawie zalecić jedno lub więcej działań – może to być na przykład określenie najlepszej oferty marketingowej dla poszczególnych klientów. Lista wykorzystywanych technik obejmuje między innymi poniższe:
Analiza predykcyjna z wykorzystaniem reguł | Formułowanie reguł „jeśli X, to Y” na podstawie wzorców oraz przewidywanie wyników. |
Optymalizacja marketingowa | Symulowanie w czasie rzeczywistym najbardziej efektywnego mixu mediowego umożliwiającego uzyskanie maksymalnego zwrotu z inwestycji (ROI). |
Polecane materiały
-
Przeciwdziałaj oszustwom związanym z wnioskami ubezpieczeniowymi!Oszuści uwielbiają łatwość prowadzenia handlu w kanałach cyfrowych. Inteligentne firmy ubezpieczeniowe wykorzystują dane z tych kanałów (certyfikat urządzenia, adres IP, geolokalizacja itp.) w połączeniu z analityką i uczeniem maszynowym do wykrywania oszustw związanych z wnioskami ubezpieczeniowymi popełnianymi przez agentów, klientów i grupy oszustów.
-
4 strategies that will change your approach to fraud detectionAs fraudulent activity grows and fighting fraud becomes more costly, financial institutions are turning to anti-fraud technology to build better arsenals for fraud detection. Discover four ways to improve your organization's risk posture.
-
A guide to machine learning algorithms and their applicationsDo you know the difference between supervised and unsupervised learning? How about the difference between decision trees and forests? Or when to use a support vector algorithm? Get all the answers here.
-
5 machine learning mistakes and how to avoid themMachine learning is not magic. It presents many of the same challenges as other analytics methods. Learn how to overcome those challenges and incorporate new techniques into your analytics strategy.