Jaké jsou různé typy analýzy dolování dat?
Analýza dolování dat může být užitečným procesem, který poskytuje různé výsledky v závislosti na konkrétním algoritmu použitém pro vyhodnocení dat. Mezi běžné typy analýzy dolování dat patří: průzkumná analýza dat (EDA), popisné modelování, prediktivní modelování a objevování vzorců a pravidel. Využití každého z těchto nástrojů pro dolování dat poskytuje jiný pohled na shromážděné informace. Odborníci používající tyto techniky mohou získat další nahlédnutí do problému nebo problému, který je předmětem zájmu, na základě konkrétního použitého nástroje analýzy.
Vzhledem k různým výsledkům, které poskytují nástroje pro analýzu dolování dat, když jsou použity, je vhodné zvážit základní přezkum každého z nich. Průzkumná analýza dat nebo EDA zahrnuje revizi datového souboru bez jasných výstupních cílů k posouzení. Proměnné, které definují data, se používají jako základ pro poskytování vizuálních reprezentací výzkumnému pracovníkovi. Se zvyšujícím se počtem proměnných může být tento nástroj pro analýzu dolování dat méně účinný pro vizualizaci dat.
Deskriptivní modelování je nástroj pro analýzu dolování dat používaný ke kolektivnímu popisu všech dat v daném datovém souboru. Konkrétně tento přístup syntetizuje všechna data, aby poskytl informace týkající se trendů, segmentů a klastrů, které jsou přítomny v hledaných informacích. Deskriptivní analýza dolování dat se běžně používá v reklamě. Příkladem je segmentace trhu, ve které obchodníci berou větší skupiny zákazníků a rozdělují je podle homogenních charakteristik.
Nástroje pro analýzu dolování dat zahrnují také prediktivní modelování. Prediktivní modelování zahrnuje vývoj modelu založeného na existujících datech. Model je pak použit jako základ pro predikci jiné proměnné, která je relevantní pro revidovaná data. Termín „prediktivní“ označuje, že tento nástroj pro dolování dat může uživateli umožnit předpovídat nějakou hodnotu na základě toho, co je v datové sadě známé. Prediktivní analýzu mohou obchodníci použít k určení toho, jaké produkty zákazníci hledají. Na základě současných nákupních trendů mohou být obchodníci schopni předpovídat, jaké nové produkty mohou být v budoucnu populární.
Objevující se vzory a pravidla se liší od popisných a prediktivních nástrojů pro dolování dat. Zatímco popisné a prediktivní nástroje využívají vytváření modelů jako základ pro analýzu, objevování vzorů a pravidel se zaměřuje na identifikaci vzorů v datech. Obchodníci pracující v obchodech s potravinami například často používají tento nástroj pro analýzu těžby dat jako prostředek ke stanovení vzorců nákupu. Určením toho, jaké produkty zákazníci neustále nakupují ve stejném pořadí, lze vyvinout cílené propagační akce.