T\u0101 k\u0101 inform\u0101cijas laikmeta pras\u012bbas ir dabisks turpin\u0101jums, p\u0113d\u0113jos gados t\u0101s k\u0101 r\u012bka att\u012bst\u012bba ir papla\u0161in\u0101jusies. T\u0101 ir izplat\u012bjusies ar\u012b \u0101rpus uz\u0146\u0113m\u0113jdarb\u012bbas jomas, paverot t\u0101das jomas k\u0101 zin\u0101tnisko datu ieguve p\u0113tniec\u012bbas vajadz\u012bb\u0101m. Apskat\u012bsim, ko t\u0101 pied\u0101v\u0101.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Datu ieguve biznesa anal\u012btikai<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Datu ieguves procesi var b\u016bt \u013coti noder\u012bgi da\u017e\u0101d\u0101m uz\u0146\u0113m\u0113jdarb\u012bbas darb\u012bb\u0101m. Tom\u0113r vispirms ir j\u0101saprot, ka datu ieguve k\u0101 j\u0113dziens ietver vair\u0101kas metodes. \u0160eit ir uzskait\u012btas da\u017eas no galvenaj\u0101m kategorij\u0101m un to, k\u0101 uz\u0146\u0113mumi t\u0101s \u012bsteno.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Klasifik\u0101cija<\/strong>: K\u0101 liecina nosaukums, tas ir process, kur\u0101 dati tiek \u0146emti un iedal\u012bti atsevi\u0161\u0137\u0101s kategorij\u0101s turpm\u0101kai izmanto\u0161anai. Piem\u0113ram, modes pre\u010du mazumtirgot\u0101js var \u0161\u0137irot savas preces. produkti<\/a> kreklos, T-kreklos, apak\u0161ve\u013c\u0101 utt. Tas pal\u012bdz vi\u0146iem uzzin\u0101t vair\u0101k par katru pirc\u0113ju.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Klasteru veido\u0161ana<\/strong>: Grup\u0113\u0161ana ir l\u012bdz\u012bga iepriek\u0161\u0113jai metodei, ta\u010du kategorijas ir visp\u0101r\u012bg\u0101kas. Mazumtirdzniec\u012bbas veikali var\u0113tu grup\u0113t savus datus, piem\u0113ram, v\u012brie\u0161u un sievie\u0161u ap\u0123\u0113rbos. Tam seko faktoru un klasteru anal\u012bze.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Asoci\u0101cijas noteikumi<\/strong>: izseko\u0161anas mode\u013ci, pamatojoties uz saist\u012btiem main\u012bgajiem. Attiec\u012bb\u0101 uz lielveikaliem tas b\u016btu, piem\u0113ram, ja k\u0101ds p\u0113rk 2 p\u0101rtikas produktus, kas der kop\u0101, piem\u0113ram, makaronus un sieru. Veikals zin\u0101s, ko dar\u012bt ar \u0161\u012bm prec\u0113m, likt t\u0101s tuv\u0101k, kop\u0101 izlikt p\u0101rdo\u0161an\u0101 utt.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Regresijas anal\u012bze<\/strong>: tas pal\u012bdz statistiskaj\u0101 anal\u012bz\u0113 un datu ieguves praks\u0113, identific\u0113jot main\u012bgos lielumus, kas sastopami kop\u0101. Tas pal\u012bdz prec\u012bzi noteikt varb\u016bt\u012bbas, nosakot attiec\u012bbas starp 2 main\u012bgajiem. Piem\u0113rs: ja palielin\u0101s piepras\u012bjums p\u0113c preces A, tad palielin\u0101sies ar\u012b piepras\u012bjums p\u0113c preces B.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Anom\u0101liju vai novir\u017eu atkl\u0101\u0161ana<\/strong>: \u0160aj\u0101 sada\u013c\u0101 apl\u016bkots nep\u0101ra datu kopums starp norm\u0101m. Nepietiek tikai noteikt tendenci, bet ir j\u0101izp\u0113ta ar\u012b vid\u0113jais liel\u0101k\u0101s da\u013cas tenden\u010du r\u0101d\u012bt\u0101js. T\u0101 p\u0113ta novirzes un saprot, kas t\u0101s izrais\u012bja. Piem\u0113ram, ir v\u0113rojams masveida pieaugums v\u012brie\u0161u, kas iep\u0113rkas saldumus, kurus parasti p\u0113rk sievietes. Var k\u013c\u016bdaini secin\u0101t, ka tas ir main\u012bgas past\u0101v\u012bgas tendences rezult\u0101ts, vai ar\u012b atz\u012bt, ka ir febru\u0101ris un Valent\u012bna diena ir aiz st\u016bra.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Datu ieguve pret datu anal\u012bzi<\/h2>\r\n\r\n\r\n
\r\n![\"Datu](\"https:\/\/promoguy.nl\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/Data-mining-1-700x700.png\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\nLai gan datu ieguvi izmanto datu anal\u012bz\u0113, tie nav savstarp\u0113ji aizvietojami termini. Datu ieguve ir solis pirms t\u0101s. T\u0101 ir saist\u012bta ar sist\u0113mas izmanto\u0161anu, lai padar\u012btu datus izmantojamus. Tas ir process, kur\u0101 tiek izmantoti milz\u012bgi neapstr\u0101d\u0101tu datu mas\u012bvi un tiem tiek pie\u0161\u0137irta strukt\u016bra. Datu anal\u012bzei ir noteikumi un mode\u013ci, p\u0113c kuriem t\u0101 vad\u0101s, savuk\u0101rt datu ieguvei (s\u0101kotn\u0113ji) \u0161\u0101du noteikumu vai iepriek\u0161 past\u0101vo\u0161u mode\u013cu nav.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Piem\u0113ram, soci\u0101lo t\u012bklu datu ieguve sal\u012bdzin\u0101jum\u0101 ar soci\u0101lo mediju datu anal\u012bzi. Pirmaj\u0101 gad\u012bjum\u0101 datu v\u0101k\u0161ana notiek masveid\u0101. Dati bie\u017ei tiek glab\u0101ti vai ieg\u016bti no modern\u0101m datu noliktav\u0101m.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Biznesa izl\u016bko\u0161ana un prognoz\u0113jo\u0161\u0101 anal\u012btika<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Lai gan prognoz\u0113jo\u0161\u0101 t\u012bmek\u013ca anal\u012bze m\u016bsdien\u0101s ir \u013coti popul\u0101ra, uz\u0146\u0113mumi var uzlabot \u0161os centienus ar datu ieguvi. Piem\u0113ram, uz\u0146\u0113mums var\u0113tu izveidot lab\u0101ku tie\u0161saist\u0113<\/a> mazumtirdzniec\u012bbas datu anal\u012bzi, apl\u016bkojot da\u017e\u0101du veikalu pirkumu inform\u0101cijas katalogus. \u0160o inform\u0101ciju var iedal\u012bt kategorij\u0101s, lai izveidotu prognoz\u0113jamu datu kopu tie\u0161saistes m\u0113r\u0137auditorijas noteik\u0161anai un klients<\/a> segment\u0113\u0161anas nol\u016bkos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Prognozes datu anal\u012btikas izmanto\u0161ana klientu piesaist\u0113 nav nekas jauns. T\u0101das iest\u0101des k\u0101 Sidnejas Universit\u0101te ir izmantoju\u0161as to da\u017e\u0101diem m\u0113r\u0137iem. T\u0101 ir pal\u012bdz\u0113jusi uz\u0146em\u0161anas proced\u016br\u0101s un pat identific\u0113t studentus, kuriem ir lielas izredzes sniegt skolai dot\u0101cijas. Un otr\u0101di, anal\u012bz\u0113 var izmantot p\u0113t\u012bjumus, kas ir iepriek\u0161 klasific\u0113ti no Google<\/a> vai Facebook<\/a> vai lapas anal\u012btika.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Da\u017eas no datu ieguves iez\u012bm\u0113m, kas to at\u0161\u0137ir no anal\u012btikas, ir \u0161\u0101das:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Milz\u012bgs neklasific\u0113tu datu apjoms.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Datu strukt\u016bras ir tik sare\u017e\u0123\u012btas, ka nav iesp\u0113jama parasta statistisk\u0101 anal\u012bze.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Dati bie\u017ei vien ir trok\u0161\u0146aini un nepiln\u012bgi.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Datu ieguves anal\u012bzes ir vai nu prognoz\u0113jo\u0161as, vai apraksto\u0161as.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Datu ieguves piem\u0113ri uz\u0146\u0113m\u0113jdarb\u012bb\u0101<\/h2>\r\n\r\n\r\n
\r\n![\"Datu](\"https:\/\/promoguy.nl\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/stock-1863880_1920-700x467.jpg\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\nIr daudz lietojumprogrammas<\/a> \u0161ajos procesos. Datu ieguves un segment\u0113\u0161anas metodes jau sen izmanto desmitiem uz\u0146\u0113mumu. P\u0113t\u012bjumos ir izkl\u0101st\u012bti to pielietojumi vair\u0101ku segmentu tirgved\u012bbai un mazumtirdzniec\u012bbai<\/a>. L\u012bdz\u012bgi ar\u012b lielo datu klientu ieskats bie\u017ei vien balst\u0101s uz daudz\u0101m no \u0161eit uzskait\u012btaj\u0101m metod\u0113m. Paz\u012bstam\u0101kie ir t\u0101di uz\u0146\u0113mumi k\u0101 Cambridge Analytica, kas tos izmantoja pretrun\u012bgi v\u0113rt\u0113t\u0101s v\u0113l\u0113\u0161anu kampa\u0146\u0101s.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Klasteru anal\u012bze m\u0101rketings<\/a> bie\u017ei pa\u013caujas uz \u0161\u0101da veida datiem, un bez kategoriz\u0101cijas, ko nodro\u0161ina datu ieguve, to bie\u017ei vien var b\u016bt \u013coti gr\u016bti izdar\u012bt. Kop\u0101 \u0161ie procesi veido virkni progres\u012bvu tirgus segment\u0101cijas prak\u0161u pat\u0113r\u0113t\u0101ju pus\u0113, lai atrastu vair\u0101k pirc\u0113ju. Tai var b\u016bt pat prognoz\u0113\u0161anas sp\u0113jas attiec\u012bb\u0101 uz klientu piesaistes datu anal\u012bzi un atrast<\/a> v\u0113lam\u0101 uzved\u012bba.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ieguves proced\u016bras var ar\u012b pal\u012bdz\u0113t pie\u0161\u0137irt formu nestruktur\u0113tai statistikai no \u0101tras datu punktu mekl\u0113\u0161anas. Re\u0101llaika datu v\u0101k\u0161ana var nodot j\u016bsu rok\u0101s daudz skait\u013cu. Tom\u0113r, padarot j\u0113gu da\u013cai no tiem, var uzlabot procesu t\u0101 norises gait\u0101.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L\u012bdz\u012bg\u0101 veid\u0101, izveidojot klasterus datiem, ko sa\u0146emat, izmantojot soci\u0101los pla\u0161sazi\u0146as l\u012bdzek\u013cus, varat izsekot vair\u0101k l\u012bdz\u012bgu datu, ja nepiecie\u0161ams, vai veikt prognoz\u0113\u0161anas anal\u012bzi. Tas var b\u016bt izdev\u012bg\u0101k nek\u0101 sa\u0146emt nejau\u0161us datus, ja mekl\u0113jat konkr\u0113tus main\u012bgos lielumus, m\u0113r\u0137a grupas vai uzved\u012bbu.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Anom\u0101liju vai novir\u017eu atkl\u0101\u0161ana<\/strong>: \u0160aj\u0101 sada\u013c\u0101 apl\u016bkots nep\u0101ra datu kopums starp norm\u0101m. Nepietiek tikai noteikt tendenci, bet ir j\u0101izp\u0113ta ar\u012b vid\u0113jais liel\u0101k\u0101s da\u013cas tenden\u010du r\u0101d\u012bt\u0101js. T\u0101 p\u0113ta novirzes un saprot, kas t\u0101s izrais\u012bja. Piem\u0113ram, ir v\u0113rojams masveida pieaugums v\u012brie\u0161u, kas iep\u0113rkas saldumus, kurus parasti p\u0113rk sievietes. Var k\u013c\u016bdaini secin\u0101t, ka tas ir main\u012bgas past\u0101v\u012bgas tendences rezult\u0101ts, vai ar\u012b atz\u012bt, ka ir febru\u0101ris un Valent\u012bna diena ir aiz st\u016bra.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Regresijas anal\u012bze<\/strong>: tas pal\u012bdz statistiskaj\u0101 anal\u012bz\u0113 un datu ieguves praks\u0113, identific\u0113jot main\u012bgos lielumus, kas sastopami kop\u0101. Tas pal\u012bdz prec\u012bzi noteikt varb\u016bt\u012bbas, nosakot attiec\u012bbas starp 2 main\u012bgajiem. Piem\u0113rs: ja palielin\u0101s piepras\u012bjums p\u0113c preces A, tad palielin\u0101sies ar\u012b piepras\u012bjums p\u0113c preces B.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Asoci\u0101cijas noteikumi<\/strong>: izseko\u0161anas mode\u013ci, pamatojoties uz saist\u012btiem main\u012bgajiem. Attiec\u012bb\u0101 uz lielveikaliem tas b\u016btu, piem\u0113ram, ja k\u0101ds p\u0113rk 2 p\u0101rtikas produktus, kas der kop\u0101, piem\u0113ram, makaronus un sieru. Veikals zin\u0101s, ko dar\u012bt ar \u0161\u012bm prec\u0113m, likt t\u0101s tuv\u0101k, kop\u0101 izlikt p\u0101rdo\u0161an\u0101 utt.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
- Klasteru veido\u0161ana<\/strong>: Grup\u0113\u0161ana ir l\u012bdz\u012bga iepriek\u0161\u0113jai metodei, ta\u010du kategorijas ir visp\u0101r\u012bg\u0101kas. Mazumtirdzniec\u012bbas veikali var\u0113tu grup\u0113t savus datus, piem\u0113ram, v\u012brie\u0161u un sievie\u0161u ap\u0123\u0113rbos. Tam seko faktoru un klasteru anal\u012bze.<\/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