Kompanitë e mëdha di më shumë rreth jush sesa mund të imagjinoni ndonjëherë - këtu është se si
Miniera e të dhënave është analiza e sasive të mëdha të të dhënave për të zbuluar modelet dhe njohuritë. Në fakt, nxjerrja e të dhënave është e njohur edhe si zbulimi i të dhënave ose zbulimi i njohurive.
Mjetet e të dhënave përdorin statistika, parimet e të mësuarit të makinës (ML), inteligjencën artificiale (AI) dhe sasi të mëdha të të dhënave (shpesh nga bazat e të dhënave ose grupeve të të dhënave) për të identifikuar modelet në një mënyrë sa më të automatizuar dhe të dobishme.
Çfarë bën bërja e të dhënave?
Minierat e të dhënave kanë dy objektiva kryesore: përshkrimin dhe parashikimin. Së pari, minierat e të dhënave përshkruajnë njohuritë dhe njohuritë e marra nga analizimi i modeleve në të dhëna. Së dyti, nxjerrja e të dhënave përdor përshkrimet e modeleve të të dhënave të njohura për të parashikuar modelet e ardhshme.
Për shembull, nëse keni shpenzuar kohë për të shfletuar në një faqe interneti për blerje për libra rreth mënyrës së identifikimit të llojeve të ndryshme të bimëve, shërbimet e minierave të të dhënave që punojnë prapa skenave në atë faqe interneti regjistrojnë një përshkrim të kërkimeve tuaja në lidhje me profilin tuaj. Kur futesh përsëri dy javë më vonë, shërbimet e minierave të të dhënave të internetit përdorin përshkrimet e kërkimeve të mëparshme për të parashikuar interesat e tanishme dhe ofrojnë rekomandime të personalizuara të blerjeve që përfshijnë libra për identifikimin e bimëve.
Si Punon Miniera e të Dhënave
Minierat e të dhënave punojnë duke përdorur algoritme, grupe udhëzimesh që tregojnë një kompjuter ose proces si të bëjnë një detyrë, për të zbuluar lloje të ndryshme të modeleve brenda të dhënave. Disa nga metodat e njohjes së modeleve të përdorura në nxjerrjen e të dhënave përfshijnë analizën e klasterit, zbulimin e anomalisë, mësimin e shoqatave, varësitë e të dhënave, pemët e vendimeve, modelet e regresionit, klasifikimet, zbulimin e jashtëm dhe rrjetet nervore.
Ndërsa nxjerrja e të dhënave mund të përdoret për të përshkruar dhe parashikuar modele në të gjitha llojet e ndryshme të të dhënave, përdorimi i të cilëve shumë njerëz ndeshen më shpesh, edhe nëse nuk e kuptojnë atë, është të përshkruani modelet në zgjedhjet dhe sjelljet tuaja blerëse për të parashikuar blerjet e ardhshme të mundshme vendimet.
Si shembull, a keni menduar ndonjëherë se si Facebook gjithmonë duket se e di se çfarë keni shikuar në internet dhe ju tregon reklama në lajmet tuaja në lidhje me faqet e tjera që keni vizituar ose kërkimet tuaja në internet? Mjetet e të dhënave të Facebook përdorin informacionin e ruajtur në shfletuesin tënd që gjurmon aktivitetet tuaja, të tilla si cookies , së bashku me njohuritë e veta të modeleve tuaja bazuar në përdorimin tuaj të mëparshëm të shërbimit të Facebook për të zbuluar dhe parashikuar produkte ose oferta që mund të jenë të interesuara.
Çfarë Tipash të të Dhënave mund të Minierohen?
Në varësi të shërbimit ose të dyqanit (dyqanet fizike përdorin edhe minierat e të dhënave), një sasi befasuese e të dhënave për ju dhe modelet tuaja mund të minohen. Të dhënat e grumbulluara për ju mund të përfshijnë llojin e automjetit që ju drejtoheni, ku jetoni, vendet ku keni udhëtuar, revistat dhe gazetat që ju regjistroheni, dhe nëse jeni martuar apo jo. Gjithashtu mund të përcaktojë nëse keni fëmijë, cilat janë hobet tuaja, grupin që ju pëlqen, prirjet tuaja politike, atë që bleni në internet, atë që bleni në dyqanet fizike (shpesh përmes kartave të shpërblimit të besnikërisë së klientit) dhe çdo hollësi që ju ndajnë për jetën tuaj në mediat sociale.
Për shembull, shitësit me pakicë dhe botimet e modës në shënjestër të adoleshentëve përdorin njohuri nga fotografitë e minierave të të dhënave në shërbimet e mediave sociale si Instagram dhe Facebook për të parashikuar trendet e modës që do të joshin në blerësit e rinj apo lexuesit. Vështrimet e zbuluara përmes nxjerrjes së të dhënave mund të jenë aq të sakta sa që disa shitës me pakicë mund të parashikojnë edhe nëse një grua mund të jetë shtatzënë, bazuar në ndryshime shumë specifike në zgjedhjet e saj për blerje. Shitësi i shitjes, Target, raportohet të jetë kaq i saktë me parashikimin e shtatzënisë bazuar në modelet në blerjen e historisë, që i ka dërguar kuponat për prodhimet e foshnjës tek një zonjë e re, duke i dhënë asaj sekretin e saj të shtatzënisë para se ajo t'i thoshte familjes së saj.
Manaxhimi i të dhënave është kudo, megjithatë, shumica e informacionit të zbuluar dhe analizuar në lidhje me zakonet tona blerëse, preferencat personale, zgjedhjet, financat dhe aktivitetet online përdoren nga dyqanet dhe shërbimet me qëllim të rritjes së përvojës së klientit.