Om du funderar på en karriär inom datavetenskap är chansen stor att du har stött på termen “data mining” åtminstone ett par gånger. För vissa är att lära sig hur man blir dataforskare ett steg mot att bli datautvinningsanalytiker. Förutom att vara en fascinerande roll har den en enorm potential för att driva ett företag framåt; ett gruvprojekt bör därför aldrig tas för givet.
Vad är data mining i enkla termer?
I sin enklaste form innebär datautvinning att ta en uppsättning data och dra ut mönster, anomalier eller korrelationer och använda dessa för att göra förutsägelser. Datautvinningsprojekt inkluderar att studera förhållandet mellan datapunkter och använda AI och maskininlärning för att skapa prediktiva modeller. Alla typer av företag kan dra nytta av datautvinning.
Vad är huvudmålet med datautvinning?
Huvudmålet med datautvinning är att försöka ligga steget före hela tiden. Data är helt värdelös om du inte vet vad du ska göra med den. Ännu värre, om det tolkas fel, kan det vara farligt för ett företag, varför datamängder alltid bör vara rena och metodiska.
Om du vet hur du hittar och utnyttjar de små mängderna av information från mängder av data, kan du göra utbildade förutsägelser (med hjälp av maskininlärning och AI) och till och med köra modeller för att se hur företagsbeslut kan påverka verksamheten.
Vilka är fördelarna med datautvinning?
Ett företag kommer att be en analytiker att utföra datautvinningsuppgifter av en myriad av skäl. Dessa kan vara att hitta sätt att:
Minska kostnaderna Minska riskerna Upptäck bedrägerier Bibehåll en konkurrensfördel Öka intäkterna Attrahera nya kunder och utnyttja nya marknader Lös problem med kundupplevelsen
Och mer.
Vad behövs för datautvinning?
De verktyg du använder för att utföra dina dagliga uppgifter kommer att variera beroende på vilket företag du arbetar för och deras preferenser. Att därför bekanta dig med en mängd olika programmeringsprogram och dataanalysverktyg kommer att öka din anställningsbarhet. Det inkluderar att veta hur man använder:
HadoopT-SQLNoSQLSQLPL/SQL
Etc.
Vi rekommenderar också att du lär dig en mängd olika programmeringsspråk som Python och Javascript. Dessutom kommer din roll att innebära att presentera och förklara dina resultat; därför bör du finslipa dina kommunikationsförmåga och träna på att förklara dina metoder utan jargong.
Hur går datautvinning till?
Den mest grundläggande formen av datautvinning inkluderar förbearbetning, datautvinning och resultatvalidering. Det finns andra varianter, men du kommer att få en bra start om du vet hur du gör dessa steg.
Förbearbetning – För det första måste du kontrollera data sweet-spot; det vill säga ha tillräckligt med data för att mönster kan retas ut, men inte så mycket att tidskostnaden förknippad med gruvdrift överväger fördelarna. Dina data måste också rengöras för att säkerställa att dina förutsägelser är korrekta.Data mining – Den faktiska gruvprocessen kan delas upp i sex steg:Undersöka anomalier i datamängden.Implementera associationsregeln att lära sig källrelationer mellan variablerIdentifiera datastrukturer eller grupper med likheter och gruppera dem tillsammans.Applicera ny data på kända strukturerExperimentera med modeller för att uppskatta relationer mellan datamängderRepresentera data med hjälp av visualiseringar och generering av relevanta rapporterResultatvalidering – När din data är utvunnen kan du testa vilken algoritm du bygger på ytterligare datamängder för att säkerställa att den gör korrekta förutsägelser. Om det lyckas kan programmet köras och mönster analyseras och användas för att vägleda affärsbeslut. Om testet misslyckas kan justeringar göras tills önskat resultat uppnås.
Om du är intresserad av en karriär inom data mining rekommenderar vi att du som utgångspunkt studerar datavetenskap. Härifrån kan du hitta anställningsmöjligheter inom området och fortsätta din utbildning, antingen som en del av din professionella utveckling genom ditt företag eller som en del av din privata studie.
