Istraživanje podataka rad je na izdvajanju korisnih informacija iz velikih podataka. Može se definirati i kao traženje korelacija koje nam mogu omogućiti predviđanje budućnosti na temelju velikih gomila podataka pomoću računalnog programa.
Danas se razvojem tehnologije vrijeme provedeno na internetu, sigurnosnim kopijama dokumenata, e-mailova, videozapisa i fotografija također povećava, a koncept velikih podataka dobiva na važnosti. To znači da se broj podataka povećava iz dana u dan. Dakle, znači li činjenica da ima toliko podataka išta bez obrade tih podataka?
Da bismo bolje razumjeli koncept rudarenja podataka i imali ideju o ovoj temi, prije svega, bilo bi ispravno sjetiti se značenja riječi podaci, podaci i informacije i definirati rudarenje podataka u tom okviru.
Podaci, u svojoj najopćenitijoj definiciji, znače sirovi, neprerađeni zapis. Na ove se zapise mogu davati komentari, ali nije moguće doći do jasnih podataka. Na primjer; Pojmovi poput imena osoba, telefonskih brojeva, prosjeka ocjena sami su podaci.
Informacije se, s druge strane, mogu izraziti kao podaci dobiveni kao rezultat organiziranja i klasificiranja podataka. Drugim riječima, može se reći da se podacima daje značenje, a informacije pojavljuju. Na primjer; Pojmovi kao što su imena beba rođenih u posljednjih pet godina i prosjek ocjena u prošloj godini su informacije.
Stjecanje značenja kao rezultat analize i sinteze podataka koji su pretvoreni u informacije definira se kao znanje. Informacije su učinkovite u procesu donošenja odluka. Na primjer; U posljednje tri godine izjava da su se bebe po imenu Ayşe udvostručile u odnosu na prethodne godine smatra se informacijom.
Što je Data Mining?
Čak se i u samo jednom danu dobije puno podataka širom svijeta. Iako neki od tih podataka imaju smisla u trenutku transformacije u informacije i znanje, neki od njih ne funkcioniraju. Drugim riječima, podaci se moraju obraditi kako bi ih učinili smislenima i iskoristili. Rad softverskih sustava s milijunima podataka za dobivanje vrijednih podataka naziva se rudarenje podataka. Moguće je uspostaviti vezu između rudarenja podataka i podataka koji se nalaze u njima i prognozirati te podatke u sljedećim procesima.
Glavna svrha pretraživanja podataka je odvojiti podatke koji mogu biti korisni institucijama i pojedincima i pružiti poboljšanje od nefunkcionalnih podataka, obraditi i učiniti upotrebljivim određenim metodama.
Kako funkcionira postupak rudarenja podataka?
Iako se istraživanje podataka razlikuje ovisno o veličini informacija kojima se treba pristupiti i procesima potrebnim za to, obično se odvija na sljedeći način:
- Prvo se otkriva skup podataka i osigurava sigurnost tog stoga.
- Čiste se beskorisni i besmisleni podaci.
- Preostali podaci integriraju se i transformiraju.
- Rudari podataka grupiraju podatke metodama kao što su klasteriranje, stablo potpore odlukama, klasifikacija itd., Koje su prikladne za podatke o kojima se radi.
- Dobiveni rezultati se ispituju i rezultati se vrednuju.
U kojim se područjima primjenjuje?
Danas je korištenjem tehnološke infrastrukture u gotovo svim sektorima rudarstvo podataka dobilo na vrijednosti i područja njegove uporabe su se znatno razvila. Posljednjih se godina miniranje podataka provodi u gotovo svim poljima i sektorima kako u svijetu tako i kod nas. Živimo život u kojem smo gotovo uvijek isprepleteni s našim računalima, tabletima ili telefonima. I na poslu i u privatnom životu često provodimo vrijeme na internetu i istražujemo s mnogo ključnih riječi putem tražilica. Sva ta pretraživanja analiziraju se pomoću alata za obradu podataka. U sljedećem procesu, strategije prodaje poput onih koji će se izrađivati, koji će vam se proizvodi prikazivati ili u njih ući u promocije kreiraju se zahvaljujući tim podacima koje marketinške tvrtke ispituju.
Kao i u svakom sektoru, i bankarski sektor ima koristi od moći podataka. Zahvaljujući pretraživanju podataka; Analizom ponašanja ili navika korisnika mogu se stvoriti alati gdje korisnici mogu izvršiti plaćanja lakše i brže. Klijenti banke; Mogu se ponuditi kvalitetne usluge kao što su učinkovite metode uštede, brže transakcije za manje vremena i iskustvo odnosa s kupcima koje trenutno odgovaraju na potrebe.
Koje su prednosti data mininga?
- Transakcije izvršene na Internetu, koje same po sebi ne znače, mogu se protumačiti i pretvoriti u dragocjene informacije, a u budućnosti se mogu stvarati proizvodi i usluge koji zadovoljavaju potrebe ljudi na mnogim poljima.
- Moguće je imati ideju o kupovnim navikama korisnika interneta, a kada se stvori novi proizvod ili usluga, formira se predviđanje kojoj će se publici dopasti. Dakle, kada lansirate novi proizvod na tržište, analizirate ciljanu publiku prije koje ćete ovaj proizvod plasirati na tržište.
- Razvija se kvalitetnije razumijevanje usluga usmjereno na kupca. Može se doživjeti prodajni postupak u kojem su i prodavač i kupac zadovoljni.
- Na temelju trenutne analize ciljne publike mogu se napraviti prognoze prodaje. To može smanjiti rizik.- U bankarskom sektoru kupci se mogu grupirati prema navikama korištenja kreditne kartice ispitivanjem troškova kreditne kartice.
Koje su značajke potrebne za miniranje podataka?
Da biste postali rudar podataka, vrlo je važno naučiti potrebnu opremu za uspostavljanje tehnološke infrastrukture, a ne slijediti tehnologiju ili je samo koristiti. Također je potrebno imati interesa za područja poput softvera, matematike, statistike, analitički razmišljati i imati vještine rješavanja problema. Usavršavajući se u tim područjima, možete se specijalizirati za rudarenje podacima, jednu od profesija u usponu u budućnosti.
Budite prvi koji će komentirati