Kas ir datu ieguve?

Tehnoloģiju attīstība un izplatība ir mainījusi arī mūsu paradumus. Mēs tagad darām daudzas no lietām, ko agrāk darījām fiziski, izmantojot datoru, mobilo tālruni vai planšetdatoru. Mēs varam veikt bankas maksājumus, iepirkties, norunāt tikšanos slimnīcā un daudzas citas lietas tikai ar dažiem tālruņa klikšķiem. Katra darījuma rezultātā, ko veicam internetā, izmantojot tālruni vai datoru, mēs nodrošinām, ka daļa datu tiek uzkrāta otrā pusē. Par "datu ieguvi" mēs saucam šo uzņēmumu serveros uzkrāto datu apkopošanas un analīzes darbu un no tiem "noderīgo" izgūšanu.

Kā tiek vākti dati?

Ir 2 pamata veidi, kā vākt datus. Pirmais no šiem veidiem ir “Atvērtās datu vākšanas” metode, kuras pamatā ir jūsu ievadītā informācija vai jūsu uzvedība vietnē, kas tiek veikta ar jūsu atļauju. Otra metode tiek saukta par "slēgtu datu vākšanu", un tie ir dati, kas tiek savākti tādās vietnēs kā sociālie tīkli, meklētājprogrammas. Šāda veida datu vākšanas metodes mērķis ir sekot līdzi visām uzvedībām šajā vietnē, noteikt lietotāja intereses un veikt mārketinga aktivitātes atbilstoši tām.

Kas ir datu ieguves procesi?

Datu filtrēšana: tas ir ieguvē izmantojamo datu noteikšanas posms.

Datu tīrīšana: tas ir solis, lai no savāktajiem datiem noņemtu nevajadzīgus, nekonsekventus vai trokšņainus.

Datu sapludināšana: šajā darbībā tiek apvienoti dati, kas iegūti no dažādiem avotiem un kuriem ir līdzīgas īpašības vai saistītie dati.

Datu atlase: šajā solī tiek veikts analīzei piemēroto atlases process no tīrītajiem un apvienotajiem datiem.

Datu konvertēšana: tas ir pieejamo datu pārveidošanas posms ieguvei piemērotā formātā.

Ieguves pētījums: šajā posmā iepriekš sagatavotajiem datiem tiek piemēroti mērķtiecīgi datu ieguves algoritmi.

Interpretācija un pārbaude: pēc datu ieguves lietojumprogrammas veikšanas iegūtie rezultāti tiek interpretēti un tiek veikta šo rezultātu precizitātes izpēte. Validācijas process tiek veikts, salīdzinot dažādu lietojumprogrammu rezultātus.

Kas ir datu ieguves metodes?

Klasifikācija: viena no visplašāk izmantotajām metodēm datu ieguvē ir klasifikācijas metode. Šajā metodē ir jāpārbauda pieejamo datu raksturlielumi un jāpārsūta tos uz atbilstošo no iepriekš noteiktajām klasēm.

Asociācijas noteikumi: tā ir vēl viena plaši izmantota metode datu ieguvē. Šīs metodes mērķis ir identificēt savstarpēji saistītus datus lielās datubāzēs un savienojumus starp tiem.

Klasterizācija: šīs datu ieguves metodes mērķis ir apakšklasēt datus atbilstoši to attiecībām.

Novērtējums: tā ir datu ieguves metode, kuras pamatā ir trūkstošo skaitlisko datu aplēse datu kopā.

Ārējo noviržu analīze: tā ir metode pārmērīgu datu noviržu noteikšanai. Ar šo metodi tiek atklāti neparasti tēriņi, kas veikti no kredītkartēm.

Kuros laukos tiek izmantota datu ieguve?

Datu ieguves izmantošanas apgabaliem nav ierobežojumu, un datu ieguvi var veikt visur, kur tiek uzkrāti dati. Ja aplūkojam jomas, kurās mūsdienās visbiežāk izmanto datu ieguvi;

Banku darbība:

Klientu identificēšana atbilstoši viņu kredītkaršu lietošanas paradumiem.

Aizdevuma pieprasījumu izvērtēšana.

Mārketings:

Personu pirkšanas paradumu noteikšana.

Pārdošanas prognozes.

Tirgus groza analīze

CRM:

Klientu lojalitātes palielināšana.

Mārketinga kampaņu maksimāla izmantošana.

E-komercija:

Uzbrukumu noteikšana serveriem.

Vietnes pārlūkošanas lietotāju uzvedības noteikšana.

Apdrošināšana

Apdrošināšanas riska grupu noteikšana.

Video

https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo

Avots

https://www.gtech.com.tr/veri-madenciligi-nedir-ve-nasil-yapilir/