Gdy kupujesz za pośrednictwem linków afiliacyjnych zawartych w naszych treściach, możemy otrzymać prowizję, co nie wiąże się dla Ciebie z żadnymi dodatkowymi kosztami. Dowiedz się, jak działa nasz 
Czym jest data mining?
Data mining to proces, który z różnych perspektyw analizuje ukryte zależności między danymi. Jego głównym celem jest przekształcenie danych w użyteczne i praktyczne informacje. Data mining pozwala odkrywać trendy, wzorce i korelacje w dużych zestawach danych, co dostarcza cennej wiedzy dla firm.
Dane są zbierane i gromadzone w hurtowniach danych. Następnie, algorytmy data mining przeszukują te zbiory w poszukiwaniu wzorców, które mogą pomóc organizacjom podejmować dobre decyzje biznesowe. Mogą one prowadzić do obniżenia kosztów, zwiększenia przychodów lub poprawy obsługi klientów.
Eksploracja danych, znana również jako proces odkrywania danych (ang. Knowledge Discovery in Databases – KDD) lub odkrywanie wiedzy, ma szerokie zastosowanie w analityce biznesowej.
Firmy wykorzystują data mining do podejmowania decyzji opartych na danych, co jest niezbędne dla ich sukcesu. Dzięki temu procesowi, przedsiębiorstwa mogą lepiej zrozumieć swoje działania, zachowania klientów i otoczenie rynkowe.
Techopedia wyjaśnia pojęcie „data mining”
Eksploracja danych ma liczne zastosowania w świecie biznesu. Umożliwia prognozowanie trendów oraz ułatwia zrozumienie rynku i podejmowanie lepszych decyzji.
Żyjemy w czasach, w których mamy do czynienia z ogromem informacji. Ich rzetelna analiza i klasyfikacja pozwala firmom na uzyskanie przewagi nad konkurencją.
Główne kroki w procesie data mining to:
- Przygotowanie danych: ekstrakcja, transformacja i ładowanie ich do hurtowni danych.
- Przechowywanie i zarządzanie danymi w wielowymiarowych bazach danych.
- Umożliwienie analitykom biznesowym dostępu do informacji za pomocą oprogramowania aplikacyjnego.
- Prezentowanie analizowanych danych w łatwo zrozumiałych formach, na przykład w postaci wykresów.
Cały proces eksploracji danych zaczyna się od gromadzenia odpowiednich informacji kluczowych dla biznesu. Dane firmowe dzielą się na trzy rodzaje: transakcyjne, nietransakcyjne oraz metadane.
Dane transakcyjne dotyczą codziennych operacji, takich jak sprzedaż, inwentaryzacja i koszty. Dane nietransakcyjne są wykorzystywane do prognozowania przyszłych wartości, natomiast metadane dotyczą logicznego projektu bazy danych.
Wykrywanie wzorców i relacji między elementami danych często dostarcza istotnych informacji i wniosków, które mogą przyczynić się do poprawy procesów biznesowych.
Organizacje z silnym naciskiem na klienta stosują techniki eksploracji danych, aby uzyskać jasny obraz sprzedawanych produktów, cen, konkurencji i demografii konsumentów.
Przykładowo, gigant handlu detalicznego Walmart przesyła wszystkie swoje istotne informacje do hurtowni danych zawierającej terabajty danych. Są one łatwo dostępne dla dostawców, co umożliwia im identyfikację wzorców zakupowych klientów.
Za pomocą technik data mining generują wzorce dotyczące nawyków zakupowych, najczęściej odwiedzanych dni, najbardziej poszukiwanych produktów i innych informacji.
Drugim krokiem w procesie data mining jest wybór odpowiedniego algorytmu, który tworzy modele eksploracji danych. Jego ogólne działanie polega na identyfikacji trendów w zbiorze danych i wykorzystaniu wyników do definiowania parametrów.
Najpopularniejsze algorytmy używane w procesie data mining to algorytmy klasyfikacyjne i regresyjne. Służą do identyfikacji relacji między elementami danych.
Wiodący dostawcy baz danych, między innymi Oracle i SQL, oferują algorytmy eksploracji danych, takie jak grupowanie, regresja i drzewa decyzyjne, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na zaawansowaną eksplorację danych.
