Տվյալների արդյունահանումը ներառում է օգտակար օրինաչափությունների և գիտելիքների արդյունահանում մեծ տվյալների հավաքածուներից՝ օգտագործելով տարբեր տեխնիկա և հավելվածներ: Այս թեմատիկ կլաստերը ուսումնասիրում է, թե ինչպես է տվյալների հանքարդյունաբերությունը հատվում արհեստական ինտելեկտի, մեքենայական ուսուցման և կառավարման տեղեկատվական համակարգերի հետ՝ ընդգրկելով ալգորիթմներ, գործիքներ և իրական աշխարհի հավելվածներ:
Հասկանալով Data Mining
Տվյալների արդյունահանումը գործընթաց է, որը ներառում է տվյալների մեծ հավաքածուներից օրինաչափությունների, միտումների և պատկերացումների հայտնաբերում: Այն ներառում է մի շարք մեթոդներ և մեթոդաբանություններ, որոնք ուղղված են թաքնված տեղեկատվության բացահայտմանը, որը կարող է օգտագործվել որոշումների կայացման և ռազմավարական պլանավորման համար:
Տվյալների արդյունահանման տեխնիկա
Կան մի քանի հիմնական տեխնիկա, որոնք սովորաբար օգտագործվում են տվյալների արդյունահանման մեջ.
- Ասոցիացիայի կանոնների արդյունահանում. Այս տեխնիկան օգտագործվում է մեծ տվյալների հավաքածուներում փոփոխականների միջև հետաքրքիր հարաբերություններ հայտնաբերելու համար: Այն սովորաբար օգտագործվում է շուկայական զամբյուղի վերլուծության մեջ՝ հաճախորդների գնման վարքագծի օրինաչափությունները բացահայտելու համար:
- Դասակարգում. Դասակարգման ալգորիթմներն օգտագործվում են տվյալները նախապես սահմանված կատեգորիաների դասակարգելու համար: Օրինակները ներառում են որոշումների ծառեր, օժանդակ վեկտոր մեքենաներ և նեյրոնային ցանցեր:
- Կլաստերավորում. Կլաստերավորման տեխնիկան օգտագործվում է միանման տվյալների կետերը միասին խմբավորելու համար՝ հիմնվելով որոշակի բնութագրերի վրա: K-միջոցների կլաստերավորումը և հիերարխիկ կլաստերավորումը այս կատեգորիայի հանրաճանաչ մեթոդներն են:
- Ռեգրեսիա. Ռեգրեսիոն վերլուծությունն օգտագործվում է անկախ և կախված փոփոխականների միջև կապը հասկանալու համար: Այն սովորաբար օգտագործվում է պատմական տվյալների վրա հիմնված թվային արժեքների կանխատեսման համար:
- Outlier-ի հայտնաբերում. Այս տեխնիկան կենտրոնանում է տվյալների հավաքածուներում աննորմալ կամ անսովոր օրինաչափությունների հայտնաբերման վրա, որոնք զգալիորեն տարբերվում են մնացած տվյալներից:
- Հերթական օրինակների արդյունահանում. այս տեխնիկան օգտագործվում է տվյալների մեջ հաջորդական օրինաչափություններ կամ ժամանակավոր հարաբերություններ հայտնաբերելու համար, ինչպիսիք են հաճախորդի գործարքների հաջորդականությունը ժամանակի ընթացքում:
Տվյալների արդյունահանման հավելվածներ
Տվյալների արդյունահանման տեխնիկան գտնում է կիրառությունների լայն շրջանակ տարբեր տիրույթներում.
- Առողջապահություն. Տվյալների արդյունահանումն օգտագործվում է հիվանդների գրառումները վերլուծելու, հիվանդությունները ախտորոշելու և բուժման արդյունքները կանխատեսելու համար:
- Ֆինանսներ. Ֆինանսներում տվյալների արդյունահանումը կիրառվում է խարդախության հայտնաբերման, ռիսկերի գնահատման և արժեթղթերի շուկայի վերլուծության համար:
- Մանրածախ առևտուր. մանրածախ առևտրով զբաղվողներն օգտագործում են տվյալների արդյունահանումը շուկայական զամբյուղի վերլուծության, հաճախորդների սեգմենտավորման և պահանջարկի կանխատեսման համար:
- Արտադրություն. Տվյալների արդյունահանման տեխնիկան օգնում է գործընթացի օպտիմալացմանը, որակի վերահսկմանը և կանխատեսելի պահպանմանը:
- Մարքեթինգ. շուկայավարներն օգտագործում են տվյալների արդյունահանումը հաճախորդների վարքագծի վերլուծության, քարոզարշավի օպտիմալացման և անհատականացված առաջարկությունների համար:
- Մեքենայական ուսուցում. Տվյալների արդյունահանման շատ մեթոդներ ընկնում են մեքենայական ուսուցման հովանու ներքո, ինչպիսիք են դասակարգման և ռեգրեսիայի ալգորիթմները:
- Բնական լեզվի մշակում (NLP). AI-ով աշխատող NLP-ի տեխնիկան օգտագործվում է տեքստի մայնինգի հավելվածներում՝ պատկերացումներ կորզելու չկառուցված տվյալներից, ինչպիսիք են հաճախորդների կարծիքները, սոցիալական մեդիայի գրառումները և նորությունների հոդվածները:
- Խորը ուսուցում. Խորը ուսուցման մոդելները, մեքենայական ուսուցման ենթաբազմություն, օգտագործվում են բարդ օրինաչափությունների ճանաչման և առանձնահատկությունների արդյունահանման համար մեծ տվյալների հավաքածուներում:
- AI-ի վրա աշխատող ավտոմատացում. AI համակարգերը հնարավորություն են տալիս ավտոմատացված տվյալների արդյունահանման գործընթացներ՝ թույլ տալով հսկայական քանակությամբ տվյալների արդյունավետ և մասշտաբային վերլուծություն:
- Ռազմավարական պլանավորում. Տվյալների արդյունահանումն օգնում է բացահայտել շուկայի միտումները, հաճախորդների նախասիրությունները և մրցակցային հետախուզությունը՝ ապահովելով ռազմավարական պլանավորման արժեքավոր միջոցներ:
- Գործառնական որոշումների աջակցություն. Տվյալների արդյունահանման գործիքները պատկերացումներ են տալիս ամենօրյա գործառնական որոշումների համար, ինչպիսիք են գույքագրման կառավարումը, մատակարարման շղթայի օպտիմալացումը և ռեսուրսների բաշխումը:
- Բիզնես ինտելեկտ. MIS-ը օգտագործում է տվյալների արդյունահանումը տվյալների տարբեր աղբյուրներից գործնական պատկերացումներ ստեղծելու համար՝ հնարավորություն տալով կազմակերպություններին կայացնել տեղեկացված բիզնես որոշումներ:
- Ռիսկերի կառավարում. Տվյալների արդյունահանումը հնարավորություն է տալիս ակտիվորեն բացահայտել և մեղմել ռիսկերը՝ օգնելով կազմակերպություններին կանխատեսել և հաղթահարել հնարավոր սպառնալիքները:
Տվյալների արդյունահանում և արհեստական բանականություն
Տվյալների արդյունահանումը սերտորեն փոխկապակցված է արհեստական ինտելեկտի (AI) հետ մի քանի առումներով՝ օգտագործելով AI տեխնիկան տվյալների առաջադեմ վերլուծության համար.
Տվյալների արդյունահանումը կառավարման տեղեկատվական համակարգերում
Կառավարման տեղեկատվական համակարգերը (MIS) հիմնվում են տվյալների արդյունահանման տեխնիկայի վրա՝ աջակցելու որոշումների կայացմանը տարբեր կազմակերպչական մակարդակներում.
Եզրակացություն
Տվյալների արդյունահանման տեխնիկան և հավելվածները առանցքային դեր են խաղում արհեստական բանականության, մեքենայական ուսուցման և կառավարման տեղեկատվական համակարգերի ոլորտում: Հզոր ալգորիթմների և գործիքների կիրառմամբ՝ կազմակերպությունները կարող են արժեքավոր պատկերացումներ բացահայտել տվյալների մեծ հավաքածուներից՝ խթանելով տեղեկացված որոշումների կայացումը և խթանելով նորարարությունը տարբեր ոլորտներում: