7 passaggi chiave nel processo di data mining

Data Mining Process April 05, 2021

Insight Insight the Data Mining Process

Dopo la rivoluzione digitale, le aziende dovevano raccogliere e gestire grandi quantita di dati per mantenere un vantaggio competitivo. Sebbene la maggior parte dei proprietari sapesse che i big data erano importanti, non erano sempre abbastanza sicuri di come condurre analisi per rispondere alle domande aziendali.

L' analisi e la business intelligence si sono ora evolute in una scienza. Team di ingegneri, analisti di dati e altri specialisti aiutano le aziende a ordinare e aggregare i dati per estrarre informazioni dettagliate.

Poiche le aziende continuano ad avere bisogno di minatori di dati, il settore cresce e si evolve. Ma come funziona effettivamente il data mining? Leggi in anticipo per saperne di piu su come le aziende utilizzano i dati per sviluppare una migliore comprensione del business dei clienti, delle vendite e dei profitti.

Le 7 fasi delle

aziende del processo di data mining hanno cosi tanti nuovi dati disponibili per loro in questo mondo digitale. Puo essere complicato sapere esattamente quali origini dati raccogliere per allinearsi agli obiettivi aziendali. Le aziende utilizzano il data mining e l'intelligenza artificiale per migliorare gli sforzi di raccolta dei dati ed estrarre informazioni utili.

Se gli specialisti interni dei dati utilizzano i processi di estrazione appropriati, un'organizzazione impara di piu sulle esigenze dei clienti e sulle abitudini di acquisto. I leader aziendali utilizzano i risultati del data mining per imparare dagli errori passati, personalizzare le campagne di marketing e aumentare i profitti. Ma come funzionano i dati di estrazione?

Ecco i 7 passaggi chiave nel processo di data mining -

1. I

team di pulizia dei dati devono innanzitutto pulire tutti i dati di processo in modo che siano allineati con lo standard del settore. Dati sporchi o incompleti portano a scarsi approfondimenti e errori di sistema che costano tempo e denaro. Gli ingegneri rimuoveranno tutti i dati impuri dai dati acquisiti dall'organizzazione.

Utilizzano diversi metodi di pre-elaborazione e pulizia dei dati, a seconda delle risorse dell'azienda. Ad esempio, possono compilare manualmente i valori mancanti o utilizzare la media di altri dati per compilare un valore probabile. I team utilizzeranno anche metodi di binning per rimuovere i dati rumorosi, identificare anomali e risolvere eventuali incongruenze.

2. Integrazione dei dati

Quando i data miner combinano diversi set di dati e origini per eseguire analisi, si riferiscono a tali dati come integrazione dei dati. Questa e una delle migliori tecniche di estrazione per semplificare l'intero processo di estrazione, trasformazione e caricamento.

Molti specialisti eseguono una pulizia aggiuntiva dei dati all'interno di diversi database durante questa fase. Cio elimina ulteriormente le informazioni incoerenti e garantisce la qualita dei dati in modo che soddisfi i requisiti aziendali. Gli specialisti utilizzeranno strumenti di data mining come Microsoft SQL per integrare i dati.

3. Riduzione dei dati per la qualita dei dati

Questo processo standard estrae le informazioni rilevanti per l'analisi dei dati e la valutazione dei modelli. Gli ingegneri prendono dimensioni ridotte dei dati e mantengono la loro integrita durante la riduzione dei dati. I team possono utilizzare reti neurali o altre forme di apprendimento automatico durante questo processo di estrazione. Le strategie possono includere la riduzione della dimensionalita, la riduzione della numerosita o la compressione dei dati.

Nella riduzione della dimensionalita, gli ingegneri riducono la quantita di attributi nei dati analitici. In caso di riduzione della numerosita, i team sostituiscono la quantita originale di dati con una quantita minore di dati. Nella compressione dei dati, gli ingegneri forniscono una generalizzazione compressa dei dati raccolti.

4. Trasformazione dei dati

In questo processo standard di settore, gli ingegneri trasformano i dati in una forma accettabile per allinearsi agli obiettivi di estrazione. Consolidano i dati di preparazione per ottimizzare i processi di data mining e semplificare l'individuazione dei modelli nel set di dati finale.

La trasformazione dei dati comprende la mappatura dei dati e altre tecniche di data science. Le strategie includono l'attenuazione o l'eliminazione del rumore dai dati. Altre tecniche popolari includono l'aggregazione, la normalizzazione o la discretizzazione.

5.

Le organizzazioni di data mining utilizzano le applicazioni di data mining per estrarre tendenze utili e ottimizzare l'individuazione delle conoscenze per generare business intelligence. Questo e possibile solo se un'azienda sfrutta appieno i big data e raccoglie il tipo corretto di informazioni.

Gli ingegneri applicano modelli intelligenti ai dati disponibili prima di estrarli. Rappresentano quindi tutte le informazioni come modelli. Gli specialisti utilizzano il clustering, la classificazione o altre tecniche di modellazione per garantire l'accuratezza.

6. Pattern Evaluation

Questa e la fase in cui gli ingegneri smettono di lavorare dietro le quinte e portare approfondimenti nel mondo reale. Gli specialisti individueranno qualsiasi modello utile in grado di generare conoscenze commerciali.

Utilizzeranno i loro modelli, i dati storici e le informazioni in tempo reale per saperne di piu su clienti, dipendenti e vendite. I team potranno inoltre riassumere i dati delle informazioni o utilizzare tecniche di data mining di visualizzazione per renderli piu facili da comprendere.

7. Rappresentazione delle conoscenze in data mining

Infine, gli analisti dei dati utilizzano una combinazione di visualizzazione dei dati, report e altri strumenti di mining per condividere le informazioni con altri. Prima ancora che il processo di data mining iniziasse, i leader aziendali hanno comunicato i dati comprendendo obiettivi e obiettivi in modo che gli ingegneri sapessero cosa cercare.

Ora, gli analisti possono condividere le loro scoperte con questi leader sotto forma di rapporti. La maggior parte delle aziende utilizza dashboard o altri strumenti di business intelligence per generare report ed estrarre informazioni dai data miner interni. I proprietari utilizzano queste informazioni per ottimizzare il processo decisionale, generare nuove attivita, eliminare gli sprechi e creare campagne pubblicitarie migliori.

Takeaways chiave del processo di data mining

key takeaways of the data mining process 1617121112 7952

In conclusione, ecco cosa sapere sul processo di data mining -

In primo luogo, gli specialisti devono pulire i dati per rimuovere informazioni duplicate o sporche. Quindi integrano le informazioni o combinano diverse fonti per ottimizzare i risultati del mining. L'integrazione dei dati aiuta anche a ridurre la quantita di dati rumorosi o non necessari.
Nella riduzione dei dati, gli ingegneri estraggono le informazioni pertinenti per identificare i modelli e rispondere alle domande aziendali. Trasformano anche i dati in modo che si allinei agli obiettivi di mining. Questo processo e chiamato trasformazione dei dati.
Nel data mining, gli ingegneri assegnano modelli rilevanti a ciascun set di dati prima di estrarlo. Vengono quindi generati modelli con tecniche di clustering o classificazione.
Gli ingegneri poi portano le informazioni nel mondo reale durante la fase di valutazione del modello. Estrarre modelli, identificare le tendenze e renderlo comprensibile per gli utenti. Infine, preparano le informazioni da presentare alle parti interessate interessate. I titolari di aziende utilizzano le informazioni dettagliate sul data mining per ottimizzare il processo decisionale, aumentare le vendite e saperne di piu sui clienti.