Этапы и средства анализа данных в Data Mining

Крупные корпорации и диджитал-бизнес в своем развитии полагаются на Data Mining: он позволяет через анализ вытаскивать информацию, которой можно управлять потребительским спросом. Тем, кто еще не пробовал, необходимо задуматься: всего несколько этапов и средств анализа данных в Data Mining поднимают бизнес на ступень выше.

 

Data Mining — это современный подход к анализу данных, позволяющий из массива информации выделять закономерности, последовательности и другие незаметные ранее процессы для дальнейшего использования в своих целях. Этапы анализа данных в Data Mining и средства анализа данных отчасти повторяют классические, отчасти состоят из качественно новых этапов и средств.

Рассмотрим этапы анализа данных в Data Mining:

• постановка задачи перед аналитической программой,
• сбор необходимой информации и их подготовка (фильтрация, дополнение, кодирование и др.),
• выбор модели или алгоритма анализа данных,
• обучение программы алгоритму,
• анализ выявленных закономерностей.

Средства анализа данных в Data Mining

В качестве средств анализа данных в Data Mining также используются несколько другие инструменты. Это не Excel, CRM или нечто подобное, хотя такие программы используются как вспомогательные для сбора информации, это профессиональные отчетно-аналитические системы. 

В сфере BI уже много лет лидерами являются три сервиса: Tableau, Power BI и Qlik. Эти средства анализа данных отличаются своим подходом к представлению данных (в визуальном или более сложном цифровом выражении) и к юзабилити в целом. Наиболее удобным среди них можно назвать программу Tableau: 

• ее легко устанавливать, для этого не требуется длительной разработки дополнений,
• ее легко начать использовать, так как работа с ней не нуждается в профессиональных технических знаниях,
• информацию программа представляет в графическом виде, а поэтому ее легко считывать.

Зачастую совместно с Tableau компании приобретают такое средство анализа данных как хранилище, например, Vertica. Это программа, собирающая, структурирующая и анализирующая по выбранным алгоритмам всю необходимую информацию. Tableau в таком дуэте выступает как средство для визуализации полученных выводов, которые потом можно представить на совещании или в отчете в удобном формате.

Правила проведения анализа Data Mining

Время не стоит на месте: современные средства анализа данных нуждаются в целых хранилищах информации, все остальное — почти музейный экспонат:

Как и любой сложный процесс, особенно если он касается интеллектуальной составляющей, Data Mining обладает рядом правил, которые желательно соблюдать для получения достоверного результата. Можно еще назвать это особенностями процесса Data Mining:

• необходимо использовать достаточно большую базу информации,
• предположительно в ней должны храниться скрытые знания (ранее неизвестные, нетривиальные, практически полезные и доступные для интерпретации данные),
• данные до Data Mining необходимо подготавливать, иначе результат может быть испорчен.

Этапы и big data для анализа больших данных в Data Mining также можно отнести к его особенностям, как как часто они носят несколько иной, более сложный характер по отношению к стандартному анализу и требуют использования профессиональных инструментов.