Andmekaevandamine on kasuliku teabe ammutamine suuremahulistest andmetest. Seda saab määratleda ka seoste otsimisena, mis võimaldavad meil arvutiprogrammi abil tuleviku prognoose teha suurtest andmekuhjadest.
Tänapäeval on tehnoloogia arenguga kasvamas ka internetis veedetud aeg, dokumentide, e-kirjade, videote ja fotode varundamine ning suurandmete mõiste muutub üha olulisemaks. See tähendab, et andmete hulk kasvab iga päevaga. Niisiis, kas see, et andmeid on nii palju, tähendab midagi ilma neid andmeid töötlemata?
Andmekaevanduse mõiste paremaks mõistmiseks ja selle teema kohta ettekujutuse loomiseks oleks kõigepealt õige meelde jätta sõnade andmed, teave ja teave tähendused ning määratleda selles raamistikus andmete kaevandamine.
Andmed tähendavad kõige üldisemas määratluses töötlemata töötlemata kirjet. Neid kirjeid saab kommenteerida, kuid selget teavet pole võimalik saavutada. Näiteks; Mõisted nagu isikute nimed, telefoninumbrid, hindepunktide keskmine on andmed iseenesest.
Informatsiooni saab seevastu väljendada infokildudena, mis on saadud andmete korrastamise ja klassifitseerimise tulemusena. Teisisõnu võib öelda, et andmetele antakse tähendus ja teave tekib. Näiteks; Informatsiooniks on sellised mõisted nagu viimase viie aasta jooksul sündinud beebide nimed ja eelmise aasta hindepunktide keskmine.
Teadmiseks defineeritakse tähenduse omandamist teabeks muudetud andmete analüüsi ja sünteesi tulemusena. Teave on otsustusprotsessis tõhus. Näiteks; Viimase kolme aasta jooksul loetakse teabeks väide, et Ayşe-nimeliste beebide arv on varasemate aastatega võrreldes kahekordistunud.
Mis on andmekaevandus?
Isegi ühe päevaga saadakse kogu maailmas palju andmeid. Kui mõnel neist andmetest on mõte muutuda informatsiooniks ja teadmisteks, siis mõned neist on düsfunktsionaalsed. Teisisõnu, andmeid tuleb töödelda, et neid sisukaks muuta ja neid kasutada. Miljonite andmetega tarkvarasüsteemide tööd väärtuslike andmete saamiseks nimetatakse andmekaevanduseks. Järgnevates protsessides on võimalik luua ühendus andmekaevanduse ja olemasolevate andmete vahel ning teha nende andmete kohta prognoose.
Andmekaevandamise peamine eesmärk on eraldada andmed, mis võivad olla kasulikud asutustele ja üksikisikutele ning pakkuda paremat funktsionaalsetest andmetest, töödelda ja muuta teatud meetoditega kasutatavaks.
Kuidas andmete kaevandamise protsess töötab?
Ehkki andmete kaevandamine erineb juurdepääsetava teabe suuruse ja selleks vajalike protsesside järgi, toimub see üldiselt järgmiselt:
- Esiteks tuvastatakse andmekogum ja tagatakse selle korstna turvalisus.
- Kasutud ja mõttetud andmed puhastatakse.
- Ülejäänud andmed integreeritakse ja teisendatakse.
- Andmekaevurid rühmitavad andmed selliste meetoditega nagu klastrite moodustamine, otsuste tugipuu, klassifikatsioon jne, mis sobivad käepärast olevate andmete jaoks.
- Saadud tulemusi testitakse ja tulemusi hinnatakse.
Millistel väljadel seda rakendatakse?
Tänapäeval, mil tehnoloogilisi infrastruktuure kasutavad peaaegu kõik sektorid, on andmekaeve väärtust kogunud ja selle kasutusvaldkonnad on oluliselt arenenud. Viimastel aastatel on andmekaevega tegeletud pea igas valdkonnas ja sektoris nii maailmas kui ka meil. Me elame elu, kus oleme peaaegu alati läbi põimunud oma arvutite, tahvelarvutite või telefonidega. Nii tööl kui ka eraelus veedame sageli aega internetis ja teeme otsingumootorite kaudu paljude märksõnadega uurimistööd. Kõiki neid otsinguid analüüsitakse andmekaevandaja kaudu. Järgmises protsessis luuakse müügistrateegiad, näiteks milliseid reklaame tehakse, milliseid tooteid teile näidatakse või kampaaniatesse sisestatakse, tänu nendele andmetele, mida turundusettevõtted uurivad.
Nagu igas sektoris, on ka andmete võimsusest kasu pangandussektoril. Tänu andmekaevandusele; Kasutajate käitumist või harjumusi analüüsides saab luua tööriistu, kus kasutajad saavad makseid teha lihtsamalt ja kiiremini. Panga kliendid; Pakkuda saab kvaliteetseid teenuseid, nagu tõhusad säästumeetodid, kiiremad tehingud lühema ajaga ja vajadustele vastavad kliendisuhete kogemused.
Mis on andmekaevandamise eelised?
- Internetis tehtud tehinguid, mis iseenesest ei tähenda midagi, saab tõlgendada ja neist saab väärtuslikku teavet ning tulevikus saab teha tooteid ja teenuseid, mis vastavad paljude valdkondade inimeste vajadustele.
- Interneti-kasutajate ostuharjumustest on võimalik aimu saada ja uue toote või teenuse loomisel moodustatakse ennustus, millisele vaatajaskonnale nad pöörduvad. Seega, kui lansseerite turule uue toote, analüüsite sihtgruppi, enne mida seda toodet turustate.
- Areneb parema kvaliteediga ja kliendile orienteeritud teenuse mõistmine. Võib kogeda müügiprotsessi, milles nii müüja kui ka ostja on rahul.
- Praeguse sihtrühma analüüsi põhjal saab koostada müügiprognoose. See võib riski vähendada. - Pangandussektoris saab kliente grupeerida vastavalt nende krediitkaardi kasutamise harjumustele, uurides krediitkaardikulusid.
Mis on andmekaevandamiseks vajalikud funktsioonid?
Andmekaevuriks saamiseks on väga oluline õppida tehnoloogia infrastruktuuri loomiseks vajalikke seadmeid, mitte järgida tehnoloogiat või isegi lihtsalt kasutada seda. Samuti on vaja huvi selliste valdkondade vastu nagu tarkvara, matemaatika, statistika, mõelda analüütiliselt ja omada probleemide lahendamise oskusi. Nendes valdkondades ennast täiendades saate spetsialiseeruda andmekaevandamisele, mis on üks tuleviku tõusvaid elukutseid.
Ole esimene, kes kommenteerib