Jakie są różne typy technik eksploracji danych?

Eksploracja danych ogólnie odnosi się do metody stosowanej do analizy danych ze źródła docelowego i łączenia tych informacji zwrotnych w przydatne informacje. Informacje te są zwykle używane, aby pomóc organizacji obniżyć koszty w danym obszarze, zwiększyć przychody lub jedno i drugie. Często ułatwiana przez aplikację do eksploracji danych, jej głównym celem jest identyfikacja i ekstrakcja wzorców zawartych w danym zbiorze danych.

Co najważniejsze, techniki eksploracji danych mają na celu zapewnienie wglądu, który pozwala na lepsze zrozumienie danych i ich podstawowych cech. Firmy i organizacje mogą stosować wiele różnych technik eksploracji danych. Chociaż mogą przyjmować podobne podejście, wszyscy zwykle dążą do osiągnięcia różnych celów.

Techniki predykcyjnej eksploracji danych prawie zawsze mają na celu identyfikację modeli lub wzorców statystycznych, które można wykorzystać do przewidywania interesującej odpowiedzi. Na przykład instytucja finansowa może użyć go do określenia, które transakcje mają największe prawdopodobieństwo oszustwa. Jest to najpopularniejsza technika eksploracji danych, która stała się skutecznym narzędziem decyzyjnym dla średnich i dużych firm. Okazało się również skuteczne w przewidywaniu zachowań klientów, kategoryzowaniu segmentów klientów i prognozowaniu różnych zdarzeń.

Modele podsumowujące opierają się na technikach eksploracji danych, które odpowiednio reagują na podsumowane dane. Na przykład organizacja może przypisać pasażerów linii lotniczych lub transakcje kartą kredytową do różnych grup na podstawie ich cech charakterystycznych pochodzących z procesu analitycznego. Ten model może również pomóc firmom w lepszym zrozumieniu bazy klientów.

Modele asocjacyjne uwzględniają fakt, że pewne zdarzenia mogą występować razem regularnie. Może to być równoczesny zakup przedmiotów, takich jak mysz i klawiatura, lub sekwencja zdarzeń, które doprowadziły do ​​awarii określonego urządzenia sprzętowego. Modele asocjacji reprezentują techniki eksploracji danych używane do identyfikowania i charakteryzowania tych powiązanych zdarzeń.

Modele sieciowe wykorzystują techniki eksploracji danych w celu ujawnienia struktur danych w postaci węzłów i łączy. Na przykład zorganizowany pierścień oszustwa może sporządzić listę skradzionych numerów kart kredytowych, a następnie odwrócić się i użyć ich do zakupu przedmiotów online. Na tej ilustracji karty kredytowe i sprzedawcy internetowi reprezentują węzły, podczas gdy rzeczywiste transakcje działają jak łącza.

Eksploracja danych ma wiele celów i może być wykorzystywana zarówno w celu uzyskania pozytywnych, jak i złośliwych korzyści. Coraz więcej organizacji odkryje zalety połączenia technik eksploracji danych w celu stworzenia modeli hybrydowych. Te potężne kombinacje często dają aplikacje o doskonałej wydajności. Dzięki integracji kluczowych cech różnych metod w pojedyncze rozwiązania hybrydowe organizacje zwykle mogą pokonać ograniczenia poszczególnych systemów strategii.