Какво е извличане на данни

   Всеки бизнес се нуждае от богатство от данни, за да бъде успешен на съвременния пазар. Те трябва да събират, анализират и разбират данни за своите целеви аудитории, по-широкия икономически пазар и дори тяхното представяне, за да вземат мъдри решения, да избягват капани и да носят повече приходи.

Но събирането на необработени данни , дори в изумително големи количества, не е достатъчно. Вместо това тези данни трябва да се трансформират в полезна информация чрез процес, наречен извличане на данни.

Извличането на данни е отделен процес, който превръща необработените точки от данни в информативни. Извличането на данни включва намиране на различни модели, корелации или аномалии в рамките на големи набори от данни, за да се предвидят резултати или да се разбере по-добре източникът на споменатите точки от данни.

Как работи извличането на данни

Извличането на данни е, когато анализатори на данни или учени:

• Събиране на данни,

• След това компилирайте тези данни в голям набор от данни

• Изпълнявайте различни анализи или използвайте различни алгоритми, за да извлечете важна информация от набора от данни, което може да бъде трудно само от разглеждането на точките от данни „сурови“.

В зависимост от нуждите на даден бизнес или клиент, специалистите по данни могат да извършват извличане на данни, използвайки различни техники за моделиране, като например:

• Описателно моделиране, което може да помогне да се разкрият прилики или групи и исторически данни, за да се обяснят провалите или успехите.

• Прогнозно моделиране, което помага за класифициране или прогнозиране на събития в бъдещето или оценка на резултатите.

• Предписващо моделиране, което помага на организациите да филтрират и трансформират неструктурирани данни и да ги използват за прогнозни модели. Това моделиране може да помогне за подобряване на точността на прогнозирането и вземане на мъдри решения за бъдещето.

Имайте предвид, че извличането на данни не е същото като крипто копаене, въпреки че и двата процеса разчитат на групи от хора, които понякога извършват сложни изчисления.

Процесът на извличане на данни

Процесът на извличане на данни протича през цялото време на събиране и анализ на данни. Той включва първоначално събиране на данни и след това преминава към визуализация на данни. В стъпката на визуализацията анализаторите на данни извличат информация от големи набори от данни. Те могат да използват различни техники за генериране на прогнози, описания или друга информация за целеви набор от данни.

Освен това специалистите по данни могат да опишат данните, които събират и добиват, като използват наблюдения на корелации, асоциации или модели. Те могат също да класифицират или групират данни чрез различни регресионни или класификационни методи.

Процесът на извличане на данни обикновено включва четири основни стъпки:

• Поставяне на цели

Повечето организации първо решават какво искат да научат за набора от данни, какви въпроси трябва да зададат и какви параметри трябва да зададат за проекта. По време на тази стъпка анализаторите на данни може да извършат допълнително проучване, за да могат да разберат бизнес контекста на своите усилия.

• Подготовка на данни

След като специалистите по данни знаят какво търсят, те могат да идентифицират правилния набор от данни за копаене или анализ. След това те събират подходящи данни и ги „почистват“, като премахват „шума“ от данни, като извънредни стойности , липсващи стойности и дублирани точки от данни, които са въведени случайно.

• Изграждане на модели и копаене на модели

Учените по данни изследват интересни или забележителни връзки между данни, като корелации или последователни модели. Високочестотните модели на данни обикновено имат по-широки приложения за бизнеса. Но в много случаи отклоненията от наборите от данни могат да бъдат интересни. Например, извънредна точка на финансовите данни може да показва възможността за измама. По време на етапа на копаене на модели учените могат да използват алгоритми за дълбоко обучение, за да класифицират, групират или организират набори от данни.

• Оценка на данните и прилагане на заключение

Веднага след като извлечените данни бъдат обобщени, резултатите се оценяват, интерпретират и използват за изготвяне на заключения. След това тези заключения могат да бъдат използвани за повлияване на политики, бизнес решения или други действия в зависимост от първоначалните цели, очертани по-рано.

Техники за извличане на данни

Учените по данни могат да използват различни техники за извличане на данни , както и алгоритми, за да извличат големи количества данни и да извличат полезна информация. Няколко от най-често срещаните техники за извличане на данни са:

• Правила за асоцииране , които използват различни правила за намиране на връзки между точки от данни в набор от данни. Правилата за асоцииране често се използват за „анализ на пазарната кошница“, така че компаниите да могат да разберат връзките между различните продукти, потребителските навици на потребителите и т.н.

• Невронни мрежи , които се използват за алгоритми за дълбоко обучение. Те обработват данни за обучение и имитират как работи човешкият мозък, използвайки различни слоеве от цифрови възли.

• Анализ на дървото на решенията . Тази техника използва регресионни методи или класификация за прогнозиране на резултатите въз основа на предварително определени решения. Той предоставя своите заключения с дървовидна визуализация, така че неспециалистите да могат да разберат резултатите от различни решения.

• K-най-близък съсед или KNN алгоритми . Това са алгоритми, които класифицират точки от данни въз основа на близостта и връзката с други подходящи и налични точки от данни. Те могат да бъдат полезни за изчисляване на разстоянието или разликата между точки от данни (като евклидово разстояние).

Докато всички горепосочени техники за извличане на данни могат да бъдат полезни, анализаторите на данни трябва да определят кои техники, алгоритми или модели да използват, които най-добре ще отговарят на техните нужди или нуждите на техните клиенти.

Извличането на данни е невероятно важна практика и няма да изчезне скоро. Конкурентните предприятия ще продължат да използват извличане на данни, за да осигурят своето господство в своите ниши и да вземат интелигентни решения в турбулентни икономически условия. Извличането на данни ще стане още по-точно и усъвършенствано с въвеждането на нови алгоритми и техники.