Co to jest proces eksploracji danych?

Proces eksploracji danych jest narzędziem do odkrywania statystycznie istotnych wzorców w dużej ilości danych. Zazwyczaj obejmuje pięć głównych kroków, które obejmują przygotowanie, eksplorację danych, budowę modelu, wdrożenie i przegląd. Każdy etap procesu wymaga innego zestawu technik, ale większość z nich korzysta z jakiejś formy analizy statystycznej.

Zanim rozpocznie się proces eksploracji danych, naukowcy zazwyczaj ustalają cele badawcze. Ten etap przygotowania zwykle określa, jakie typy danych należy badać, jakie techniki eksploracji danych powinny być stosowane i jaką formę przyjmą wyniki. Ten wstępny etap tego procesu może być kluczowy dla zebrania przydatnych informacji.

Kolejnym krokiem w procesie eksploracji danych jest eksploracja. Ten krok zwykle obejmuje zebranie wymaganych danych z hurtowni informacji lub podmiotu gromadzącego. Następnie eksperci od wydobycia zwykle przygotowują nieprzetworzone zestawy danych do analizy. Ten krok zwykle polega na gromadzeniu, czyszczeniu, organizowaniu i sprawdzaniu wszystkich danych pod kątem błędów.

Tak przygotowane dane zwykle wchodzą następnie w trzeci etap procesu eksploracji danych, budowania modelu. Aby to osiągnąć, badacze zwykle pobierają małe próbki danych i stosują do nich różne techniki eksploracji danych. Etap modelowania jest często wykorzystywany do określenia najlepszej metody analizy statystycznej wymaganej do osiągnięcia pożądanych wyników.

Istnieją cztery główne techniki, które można zastosować w procesie eksploracji danych. Pierwszą jest klasyfikacja, która porządkuje dane w predefiniowanych grupach lub kategoriach. W drugiej technice, zwanej klastrowaniem, badacze pozwalają komputerowi organizować dane w grupy według własnego uznania. Trzecia technika eksploracji danych szuka powiązań między zmiennymi. Czwarty typowo szuka w danych wzorców sekwencyjnych, które można wykorzystać do przewidywania przyszłych trendów.

Ostatnim krokiem w procesie eksploracji danych jest wdrożenie. Aby to zrobić, techniki wybrane w modelu są stosowane do większego zestawu danych, a wyniki są analizowane. Raport pochodzący z tego kroku zwykle pokazuje wzorce znalezione w całym procesie, w tym wszelkie klasyfikacje, klastry, powiązania lub wzorce sekwencyjne istniejące w zbiorze danych.

Przegląd jest często ważnym końcowym krokiem. Ta faza procesu zwykle obejmuje powtarzanie modeli wyszukiwania z nowym zestawem danych, aby upewnić się, że główny zestaw był reprezentatywny dla całej populacji danych. Wyniki nie mogą przewidzieć trendów w większej populacji, jeśli próbka danych nie oddaje jej dokładnie.