Extras din seminar

Data mining sau minarea datelor este o analiza automată a datelor, în general a bazelor de date de dimensiuni mari, cu scopul de a descoperi tendințe, șabloane, tipare necunoscute anterior, uneori neașteptate, în date și care ar putea oferi informații utile. Tehnicile data mining pot face preziceri despre viitoarele comportamente și trend-uri, permițând afacerilor sa ia decizii bazate pe cunostințe.

Data mining este un proces folosit de companii pentru a transforma datele brute în informații utile. Folosind software-ul pentru a căuta modele în loturi mari de date, întreprinderile pot afla mai multe despre clienții lor pentru a dezvolta strategii de marketing mai eficiente, pentru a crește vânzările și pentru a reduce costurile. Mai mult decât atât, data mining depinde de colectarea eficientă a datelor, depozitare și procesarea computerului. Procesele de extragere a datelor sunt utilizate pentru a construi modele de învățare automată care pot lansa aplicații, inclusiv tehnologia motoarelor de căutare și programe de recomandare a site-urilor web. Aceste procese descompun modelele și conexiunile în date pe baza informațiilor pe care utilizatorii le solicită sau le furnizează.

Data mining este așadar un process de analiză a unui lot mare de informații pentru a distinge tendințele și tiparele, și poate fi utilizat de corporații pentru diverse scopuri, inclusiv aflarea lucrurilor de care clienții sunt interesați sau pe care doresc să le cumpere dar și detectarea fraudei și filtrarea spamului.

Data mining oferă multe tehnici de extragere a datelor pe care organizațiile le pot utiliza pentru a transforma datele brute în perspective acționabile. Acestea implică totul, de la inteligența artificială de ultimă oră până la elementele de bază ale pregătirii datelor, ambele fiind chei pentru maximizarea valorii investițiilor în date. Bazându-se pe tehnici și tehnologii aflate la intersecția dintre gestionarea bazelor de date, a statisticii și a învățării automate, specialiștii în minerit de date și-au dedicat intreaga cariera pentru a înțelege mai bine cum sa proceseze efectiv și sa traga concluzii pertinente din cantități vaste de informații.

Tehnicile inteigente folosite în domeniul data mining

Modele de urmărire

Una dintre cele mai de bază tehnici de extragere a datelor este învățarea să recunoaștem tiparele din seturile de date. Aceasta este, de obicei, o recunoaștere a unei anumite aberații în datele dvs. care se întâmplă la intervale regulate sau a unui debit și a unei anumite variabile în timp. De exemplu, s-ar putea să vedeți că vânzările unui anumit produs par să crească chiar înainte de sărbători sau să observați că vremea mai caldă conduce mai multe persoane pe site-ul dvs.

Clasificare

Clasificarea este o tehnică mai complexă de extragere a datelor care vă obligă să colectați diverse atribute împreună în categorii perceptibile, pe care le puteți folosi apoi pentru a trage concluzii suplimentare sau pentru a servi unele funcții. De exemplu, dacă evaluați datele privind fondurile financiare ale clienților individuali și istoricul achizițiilor, este posibil să le puteți clasifica drept riscuri de credit „scăzute”, „medii” sau „mari”. Apoi, puteți utiliza aceste clasificări pentru a afla și mai multe despre acești clienți.