Үлкен компаниялар сіз туралы ештеңе білмей-ақ сіз туралы көбірек біледі - мұнда қалай
Деректерді өңдеу - үлгілер мен білімді табу үшін үлкен көлемдегі деректерді талдау. Шын мәнінде, деректерді өндіріп алу деректерді табу немесе білім ашу сияқты белгілі.
Деректерді өндіру статистиканы, машина жасау қағидаларын ( жасанды интеллект ) және жасанды интеллектіні (AI) пайдаланады және үлгілерді мүмкіндігінше автоматтандырылған және пайдалы етіп анықтау үшін көп деректерді (деректер қорынан немесе деректер жиынтығынан) пайдаланады.
Деректерді жасау не істейді?
Деректерді өндірудің екі негізгі мақсаты бар: сипаттамасы және болжау. Біріншіден, деректерді өңдеу деректердегі үлгілерді талдаудан алынған түсініктерді және білімді сипаттайды. Екіншіден, деректерді өңдеуде болашақ үлгіні болжау үшін танылған деректер үлгілерінің сипаттамалары қолданылады.
Мысалы, сіз сауда сайттарында өсімдіктердің әртүрлі түрлерін анықтау туралы кітаптар үшін уақытты өткізген болсаңыз, осы веб-сайттағы сахналардың артында жұмыс істейтін деректерді өңдеу қызметтері сіздің профиліңізге байланысты іздеудің сипаттамасын тіркейді. Екі аптадан кейін қайтадан кіргенде, веб-сайттың деректерді өңдеу қызметі бұрынғы іздеулеріңізді ағымдағы мүдделеріңізді болжау үшін және өсімдіктерді анықтау туралы кітаптарды қамтитын жекеленген сатып алу ұсыныстарын ұсыну үшін пайдаланады.
Data Mining қалай жұмыс істейді
Деректерді өңдеу алгоритмдерді, компьютерді айқындайтын немесе тапсырманы қалай орындау керектігін түсіндіретін нұсқаулық жиынтығын пайдаланып, деректер ішіндегі әртүрлі үлгілерді табу үшін қолданылады. Деректерді өндіруде қолданылатын әртүрлі үлгіні тану әдістерінің кейбірі кластерді талдауды, аномалияны анықтауды, қауымдастықты оқытуды, деректерге тәуелділікті, шешім ағаштарын, регрессиялық үлгілерді, классификацияларды, шеткі анықтауды және нейрондық желілерді қамтиды.
Деректерді өндіру барлық деректер түрлеріндегі үлгілерді сипаттау және болжау үшін пайдаланылуы мүмкін, бірақ олар түсінбесе де, көптеген адамдар жиі кездеседі, бұл сатып алу таңдауыңыздағы үлгілерді сипаттау және ықтимал болашақ сатып алуды болжау үшін мінез-құлықты сипаттау шешімдер.
Мысал ретінде, сіз Facebook-та әрдайым желіде қарап отырған нәрселер туралы әрдайым білетіндігіңізді және сіз кірген басқа сайттарға немесе сіздің веб-іздеулеріңізге қатысты жаңалықтар арнаңыздағы жарнамаларды көрсететінін ойлайсыз ба? Facebook-да деректерді өңдеу сіздің браузеріңізде сақталған ақпаратты, мысалы, cookies файлдарын және өзіңіздің қызығушылығын тудыратын өнімдер мен ұсыныстарды табу және алдын-ала болжау үшін бұрынғы Facebook қызметіне негізделген сіздің үлгілеріңіз туралы білетін ақпаратты пайдаланады.
Қандай деректер дайындала алады?
Қызметке немесе дүкенге байланысты (физикалық дүкендерде деректерді өңдеуді пайдалану да), сізге және сіздің үлгілеріңізге қатысты деректердің таңғажайып мөлшері өндірілуі мүмкін. Сіз туралы жиналған деректер сіз өзіңіз жүргізген көлік түрін, сіз тұратын жеріңізді, сапарға шығып жатқан жерлеріңізді, жазылған журналдар мен газеттерді және некеге тұрмағаныңызға қарамастан, қамтуы мүмкін. Сондай-ақ, сізде балаларыңыз бар ма, жоқ па, сіздің хоббилеріңіз қандай, қандай топты ұнатасыз, сіздің саяси ұстанымыңыз, онлайн сатып алғаныңыз, физикалық дүкендерде не сатып алғаныңыз (көбінесе клиенттердің адалдығы бойынша сыйақы карталарынан) және сіз әлеуметтік медиада сіздің өміріңіз туралы.
Мәселен, жасөспірімдерге арналған бөлшек сауда және сән жарияланымдары Instagram және Facebook секілді әлеуметтік медиа қызметтеріндегі мәліметтерді түсіретін суреттерден жасөспірім сатып алушыларға немесе оқырмандарға әсер ететін сән үрдістерін болжауға көмектеседі. Деректерді өндіру арқылы анықталған түсініктер соншалықты дәл болуы мүмкін, кейбір сатушылар тіпті сатып алу мүмкіндіктері бойынша нақты өзгерістерге негізделген әйелдің жүкті болуы мүмкін бе деп болжай алады. Таратушы, Target, жүктілік туралы алдын-ала болжам жасай отырып, оның сатып алу тарихына негізделген, ол нәресте өнімдері үшін купондарды жас ханға жіберіп, отбасымен сөйлескенге дейін жүктілік құпиясын жібереді.
Деректерді өндіру барлық жерде, бірақ біздің сатып алу әдеттеріміз, жеке басымдылықтар, таңдаулар, қаржылар және онлайн-қызмет туралы анықталған ақпараттың көп бөлігі тұтынушылар тәжірибесін жақсарту мақсатында дүкендер мен қызметтер пайдаланылады.