Pastaraisiais metais, nat\u016braliai atsi\u017evelgiant \u012f informacinio am\u017eiaus poreikius, buvo i\u0161pl\u0117sta jo, kaip \u012frankio, pl\u0117tra. Ji paplito ne tik verslo srityje, bet ir tokiose srityse kaip mokslini\u0173 duomen\u0173 gavyba mokslini\u0173 tyrim\u0173 tikslais. Ap\u017evelkime, k\u0105 ji si\u016blo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Duomen\u0173 gavyba verslo analizei<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Duomen\u0173 gavybos procesai gali b\u016bti labai naudingi \u012fvairioje verslo veikloje. Ta\u010diau pirmiausia reikia suprasti, kad duomen\u0173 gavyba, kaip s\u0105voka, apima daugyb\u0119 metod\u0173. Toliau pateikiame kelet\u0105 pagrindini\u0173 kategorij\u0173 ir tai, kaip \u012fmon\u0117s jas \u012fgyvendina.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Klasifikacija<\/strong>: Kaip matyti i\u0161 pavadinimo, tai procesas, kurio metu imami duomenys ir jiems suteikiamos atskiros kategorijos tolesniam naudojimui. Pavyzd\u017eiui, mados preki\u0173 ma\u017emenininkas gali r\u016b\u0161iuoti savo produktai<\/a> \u012f mar\u0161kin\u0117lius, mar\u0161kin\u0117lius, apatinius drabu\u017eius ir kt. Tai padeda jiems daugiau su\u017einoti apie kiekvien\u0105 pirk\u0117j\u0105.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Klasterizavimas<\/strong>: Klasterizavimas pana\u0161us \u012f ankstesn\u012f metod\u0105, ta\u010diau kategorijos yra bendresn\u0117s. Pavyzd\u017eiui, ma\u017emenin\u0117s prekybos parduotuv\u0117s gal\u0117t\u0173 grupuoti savo duomenis \u012f vyri\u0161kus ir moteri\u0161kus drabu\u017eius. Po to atliekama faktorin\u0117 ir klasterin\u0117 analiz\u0117.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Asociacijos taisykl\u0117s<\/strong>: steb\u0117jimo modeliai, pagr\u012fsti susietais kintamaisiais. Prekybos centruose tai b\u016bt\u0173 pana\u0161u \u012f tai, kad kas nors perka 2 maisto produktus, kurie tinka kartu, pvz., makaronus ir s\u016br\u012f. Parduotuv\u0117 \u017einos, k\u0105 daryti su \u0161iais produktais, sud\u0117ti juos ar\u010diau, kartu i\u0161parduoti ir pan.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Regresin\u0117 analiz\u0117<\/strong>: tai padeda atlikti statistin\u0119 analiz\u0119 ir duomen\u0173 gavybos praktik\u0105 nustatant kintamuosius, kurie atsiranda kartu. Jis padeda nustatyti tikimybes, nustatyti 2 kintam\u0173j\u0173 ry\u0161ius. Pavyzdys: jei padid\u0117ja prek\u0117s A paklausa, tai padid\u0117s ir prek\u0117s B paklausa.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Anomalij\u0173 arba nukrypim\u0173 aptikimas<\/strong>: \u0160iame straipsnyje nagrin\u0117jamas keistas duomen\u0173 rinkinys tarp \u012fprast\u0173. Neu\u017etenka nustatyti tendencij\u0105, reikia i\u0161tirti ir daugumos tendencij\u0173 vidurk\u012f. Jis tiria nukrypimus ir supranta, kas juos suk\u0117l\u0117. Pavyzd\u017eiui, labai padaug\u0117jo vyr\u0173, perkan\u010di\u0173 saldumynus, kuriuos paprastai perka moterys. Galima daryti klaiding\u0105 i\u0161vad\u0105, kad tai l\u0117m\u0117 besikei\u010dianti nuolatin\u0117 tendencija, arba galima pripa\u017einti, kad dabar vasaris ir u\u017e kampo - Valentino diena.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Duomen\u0173 gavyba ir duomen\u0173 analiz\u0117<\/h2>\r\n\r\n\r\n
\r\n![\"Duomen\u0173](\"https:\/\/promoguy.nl\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/Data-mining-1-700x700.png\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\nNors duomen\u0173 gavyba naudojama duomen\u0173 analitikoje, tai n\u0117ra tarpusavyje pakei\u010diamos s\u0105vokos. Duomen\u0173 gavyba yra \u017eingsnis prie\u0161 tai. Jos esm\u0117 - naudoti sistem\u0105, kad duomenys tapt\u0173 tinkami naudoti. Tai procesas, kurio metu imamos did\u017eiul\u0117s neapdorot\u0173 duomen\u0173 ta\u0161k\u0173 apimtys ir joms suteikiama strukt\u016bra. Duomen\u0173 analiz\u0117 turi taisykles ir modelius, kuriais vadovaujasi, o duomen\u0173 gavyba (i\u0161 prad\u017ei\u0173) toki\u0173 taisykli\u0173 ar i\u0161 anksto egzistuojan\u010di\u0173 modeli\u0173 neturi.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Pavyzd\u017eiui, socialini\u0173 tinkl\u0173 duomen\u0173 gavyba ir socialin\u0117s \u017einiasklaidos duomen\u0173 analiz\u0117. Pirmuoju atveju duomenys renkami masi\u0161kai. Duomenys da\u017enai saugomi arba gaunami i\u0161 pa\u017eangi\u0173 duomen\u0173 saugykl\u0173.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Verslo \u017evalgyba ir prognozavimo analiz\u0117<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Nors \u0161iais laikais prognozuojamoji \u017einiatinklio analiz\u0117 yra labai populiari, \u012fmon\u0117s gali j\u0105 pranokti naudodamos gavybos metod\u0105. Pavyzd\u017eiui, \u012fmon\u0117 gali sukurti geresn\u0119 internete<\/a> ma\u017emenin\u0117s prekybos duomen\u0173 analiz\u0117, per\u017ei\u016brint katalogus su pirkimo informacija i\u0161 \u012fvairi\u0173 parduotuvi\u0173. \u0160i\u0105 informacij\u0105 galima suskirstyti \u012f kategorijas ir sukurti prognozuojam\u0173 duomen\u0173 rinkin\u012f, skirt\u0105 internetinei atrankai ir klientas<\/a> segmentavimo tikslais.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Prognozuojamosios duomen\u0173 analiz\u0117s naudojimas klientams pritraukti n\u0117ra naujiena. Tokios institucijos kaip Sidn\u0117jaus universitetas j\u0105 taiko \u012fvairiais tikslais. Ji pad\u0117jo atlikti pri\u0117mimo \u012f mokykl\u0105 proced\u016bras ir net nustatyti studentus, turin\u010dius dideles galimybes suteikti mokyklai dotacijas. Ir atvirk\u0161\u010diai, analizei gali b\u016bti naudojami tyrimai, kurie yra i\u0161 anksto suskirstyti \u012f kategorijas i\u0161 \"Google\"<\/a> arba \"Facebook\"<\/a> arba puslapio analiz\u0117.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Kai kurios duomen\u0173 gavybos savyb\u0117s, skirian\u010dios j\u0105 nuo analitikos, yra \u0161ios:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Did\u017eiuliai nekategorizuot\u0173 duomen\u0173 kiekiai.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Duomen\u0173 strukt\u016bros yra tokios sud\u0117tingos, kad ne\u012fmanoma atlikti \u012fprastin\u0117s statistin\u0117s analiz\u0117s.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Duomenys da\u017enai b\u016bna triuk\u0161mingi ir nei\u0161sam\u016bs.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Duomen\u0173 gavybos analiz\u0117 yra arba prognozavimo, arba apra\u0161omoji.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Duomen\u0173 gavybos pavyzd\u017eiai versle<\/h2>\r\n\r\n\r\n
\r\n![\"Duomen\u0173](\"https:\/\/promoguy.nl\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/stock-1863880_1920-700x467.jpg\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\nYra daug programos<\/a> \u0161i\u0173 proces\u0173. Duomen\u0173 gavybos ir segmentavimo metodus jau seniai taiko de\u0161imtys \u012fmoni\u0173. Tyrimai atskleid\u0117 j\u0173 taikym\u0105 keli\u0173 segment\u0173 rinkodarai ir ma\u017emeninei prekybai<\/a>. Pana\u0161iai ir dideli\u0173 duomen\u0173 klient\u0173 \u012f\u017evalgos da\u017enai remiasi daugeliu \u010dia i\u0161vardyt\u0173 metod\u0173. Labiausiai \u017einoma, kad tokios \u012fmon\u0117s kaip \"Cambridge Analytica\" naudojo juos prie\u0161taringai vertinamai rinkim\u0173 kampanijai.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Klasterin\u0117 analiz\u0117 rinkodara<\/a> da\u017enai remiasi tokio pob\u016bd\u017eio duomenimis, o be kategorizavimo, kur\u012f suteikia kasyba, da\u017enai gali b\u016bti labai sunku. Kartu \u0161ie procesai sudaro \u012fvairi\u0105 pa\u017eangi\u0105 rinkos segmentavimo praktik\u0105 vartotoj\u0173 pus\u0117je, kad b\u016bt\u0173 galima rasti daugiau pirk\u0117j\u0173. Ji gali tur\u0117ti net prognozavimo geb\u0117jim\u0173, susijusi\u0173 su klient\u0173 \u012fsigijimo duomen\u0173 analize ir rasti<\/a> pageidaujam\u0105 elges\u012f.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Kasybos proced\u016bros taip pat gali pad\u0117ti suteikti form\u0105 nestrukt\u016brizuotiems statistiniams duomenims i\u0161 greitos duomen\u0173 ta\u0161k\u0173 paie\u0161kos. Renkant duomenis realiuoju laiku, \u012f j\u016bs\u0173 rankas gali patekti daugyb\u0117 skai\u010di\u0173. Ta\u010diau \u012fprasminant dal\u012f j\u0173 galima patobulinti vykstant\u012f proces\u0105.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Taip pat, suk\u016br\u0119 socialin\u0117s \u017einiasklaidos priemon\u0117mis gaunam\u0173 duomen\u0173 klasterius, prireikus galite steb\u0117ti daugiau pana\u0161i\u0173 duomen\u0173 arba atlikti prognozuojam\u0105j\u0105 analiz\u0119. Tai gali b\u016bti geriau nei gauti atsitiktinius duomenis, jei ie\u0161kote konkre\u010di\u0173 kintam\u0173j\u0173, tikslini\u0173 grupi\u0173 ar elgsenos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Anomalij\u0173 arba nukrypim\u0173 aptikimas<\/strong>: \u0160iame straipsnyje nagrin\u0117jamas keistas duomen\u0173 rinkinys tarp \u012fprast\u0173. Neu\u017etenka nustatyti tendencij\u0105, reikia i\u0161tirti ir daugumos tendencij\u0173 vidurk\u012f. Jis tiria nukrypimus ir supranta, kas juos suk\u0117l\u0117. Pavyzd\u017eiui, labai padaug\u0117jo vyr\u0173, perkan\u010di\u0173 saldumynus, kuriuos paprastai perka moterys. Galima daryti klaiding\u0105 i\u0161vad\u0105, kad tai l\u0117m\u0117 besikei\u010dianti nuolatin\u0117 tendencija, arba galima pripa\u017einti, kad dabar vasaris ir u\u017e kampo - Valentino diena.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Regresin\u0117 analiz\u0117<\/strong>: tai padeda atlikti statistin\u0119 analiz\u0119 ir duomen\u0173 gavybos praktik\u0105 nustatant kintamuosius, kurie atsiranda kartu. Jis padeda nustatyti tikimybes, nustatyti 2 kintam\u0173j\u0173 ry\u0161ius. Pavyzdys: jei padid\u0117ja prek\u0117s A paklausa, tai padid\u0117s ir prek\u0117s B paklausa.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Asociacijos taisykl\u0117s<\/strong>: steb\u0117jimo modeliai, pagr\u012fsti susietais kintamaisiais. Prekybos centruose tai b\u016bt\u0173 pana\u0161u \u012f tai, kad kas nors perka 2 maisto produktus, kurie tinka kartu, pvz., makaronus ir s\u016br\u012f. Parduotuv\u0117 \u017einos, k\u0105 daryti su \u0161iais produktais, sud\u0117ti juos ar\u010diau, kartu i\u0161parduoti ir pan.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Klasterizavimas<\/strong>: Klasterizavimas pana\u0161us \u012f ankstesn\u012f metod\u0105, ta\u010diau kategorijos yra bendresn\u0117s. Pavyzd\u017eiui, ma\u017emenin\u0117s prekybos parduotuv\u0117s gal\u0117t\u0173 grupuoti savo duomenis \u012f vyri\u0161kus ir moteri\u0161kus drabu\u017eius. Po to atliekama faktorin\u0117 ir klasterin\u0117 analiz\u0117.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
![\""Orange](\"https:\/\/promoguy.nl\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/visual_programming_01_scaled.png\")
\r\n