Как работает Data Mining

Датамайнинг часто путают с другими дата-специальностями. Процесс интеллектуального анализа данных включает очистку данных и исследовательский анализ. Специалисты подготавливают информацию, создают модели, проверяют их на соответствие гипотезам и отдают в работу бизнес-аналитикам. Метод возник с появлением ЭВМ, в 60е годы прошлого века и сначала был полностью ручным. Сегодня Data Mining автоматизирован и использует технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.

Data Mining: определение

Датамайнинг — это совокупность технологий, процессов и аналитических подходов для извлечения информации из данных, которая может быть использована для принятия более эффективных решений. Он сочетает в себе статистику, искусственный интеллект и машинное обучение для поиска закономерностей, взаимосвязей и аномалий в больших наборах информации.

Что может Data Mining

Интеллектуальный анализ данных находит скрытые взаимосвязи и закономерности в данных, которые аналитики-люди и другие методы анализа, вероятно, не заметят. Выводы, которые он раскрывает, могут помочь бизнесу принимать более взвешенные решения. Например, увеличивать доходы или повышать эффективность маркетинга. Но важно понимать, что метод находит закономерности, а не причинно-следственные связи. Это не уменьшает потребности организации в аналитиках, которые знают бизнес и хорошо разбираются в процессах интеллектуального анализа информации. Только такие эксперты могут интерпретировать обнаруженные закономерности и использовать их для улучшения бизнеса.

5 вариантов использования интеллектуального анализа данных

Data Mining — эффективный метод прогнозирования продаж, сегментации рынка, выявления мошенничества и т.д. Поэтому его применяют в разных сферах, от здравоохранения до розничной торговли. Что дает анализ информации на основе данных?

Анализ корзины
Имеется в виду реальная либо виртуальная корзина для покупок, которую клиенты используют при покупке товаров. Аналитики изучают предпочтения покупателей и пытаются предсказать будущие приобретения на основе того, что уже куплено. Помимо отслеживания приобретенных товаров и услуг, анализ корзины полезен для отслеживания вариантов оплаты и бонусных карт.

Прогнозирование продаж
Похоже на анализ корзины, но это попытка предугадать, когда покупатели снова купят определенные товары в будущем (а не что они купят).

Маркетинг
Организация может создать линейку продуктов и услуг, которые продаются сами по себе. Вместо того, чтобы наблюдать за поведением конкретного покупателя, она изучит предпочтения определенной группы и создаст рекламные программы для нее.

Планирование запасов
Если магазин продавал не менее 2500 штук товара в течение каждого лета с 2003 года, то может планировать аналогичные объемы и следующим летом. Также довольно просто оценивать тенденции увеличения или уменьшения продаж из месяца в месяц или даже из недели в неделю и принимать обоснованные решения о том, какие продукты люди хотят покупать.

Лояльность клиентов
Компания может просмотреть данные о своих клиентах и увидеть, как изменения цен либо привлекают их, либо отбрасывают к конкурентам. Эта стратегия тесно связана с программой вознаграждений магазина. Это лишь некоторые популярные популярные использования data mining. Существует гораздо больше сценариев.

Процесс датамайнинга

Это повторяющийся процесс, который обычно начинается с заявленной бизнес-цели (повышение продаж, удержание клиентов, эффективность маркетинга и т.п.). Процесс работает путем сбора информации, разработки цели и применения методов интеллектуального анализа. Выбранная тактика может варьироваться в зависимости от цели, но эмпирический процесс интеллектуального анализа данных одинаков.

Определение цели. Хотите ли вы узнать больше о своих клиентах? Или сократить производственные затраты? Увеличить доход? Обнаружить мошенничество? Нужно четко определить желаемый результат, чтобы начать работу.

Сбор данных. Дата майнинг может ответить на все эти вопросы, но для каждого требуется свой набор данных. Часто они поступают из нескольких баз, например, клиенты и заказы.

Очистка данных. После выборки инфу обычно необходимо очистить, переформатировать и проверить.

Изучение данных. Необходимо выполнить базовый статистический анализ и построить наглядные графики и диаграммы. Именно здесь специалисты определяют переменные, которые являются наиболее важными для достижения цели, и начинают формировать гипотезы.

Построение модели. Это наиболее интерактивная часть процесса. Аналитики выбирают один или несколько технологических подходов и применяют к извлекаемым данным. Выясняют, который дает наиболее полезные результаты.

Подтверждение результатов. Какие бы методы ни использовались, важно изучить результаты и подтвердить их точность.

Внедрение модели. Этап, когда полученные выводы используют для достижения первоначальной бизнес-цели.

Преимущества и недостатки

Интеллектуальный анализ данных может принести компаниям большие преимущества, обнаружив закономерности и взаимосвязи:

оптимальное ценообразование
улучшенный маркетинг
повышение производительности сотрудников
удержание клиентов
повышение экономической эффективности
более высокое качество продукта/услуги

Главный недостаток — вопросы конфиденциальности. Ни одна организация не должна начинать инициативу по добыче данных, включающую информацию о клиентах и сотрудниках, без тщательного рассмотрения потенциальных проблем конфиденциальности и этических вопросов, которые могут возникнуть. Алгоритмы могут находить закономерности и взаимосвязи, которые приведут к идентификации людей. Даже если в процессе сбора информации принимаются меры для защиты их конфиденциальности. Поэтому любая организация, планирующая использовать data mining, должна включать экспертов по конфиденциальности и этике, которые помогут направлять их работу с самого начала проекта.

Компьютерная Академия Шаг предлагает курсы по аналитике данных, машинному интеллекту и другим востребованным специальностям в IT. Программа рассчитана на подготовку айти-специалистов с нуля. Академия помогает выпускникам с трудоустройством в компании-партнеры по всему миру, а лучшие студенты находят работу уже через несколько месяцев учебы.

Обучение построено на решении практических задач, с которыми будущие айтишники будут сталкиваться на работе. На выходе студенты получают международные сертификаты об окончании курсов и сформированное портфолио. Программа также включает HR-тренинг и индивидуальную консультацию для помощи в составлении успешного резюме.