דאַטאַ מיינינג: באַסיקס, עטיקס און צוקונפֿט ינסייץ

אין אַ תקופה ווו דאַטן זענען אומעטום, פארשטאנד די קאַמפּלעקסיטיז פון דאַטן מיינינג איז קיינמאָל געווען מער קריטיש. דער טראַנספאָרמאַטיוו פּראָצעס דעלוווז טיף אין וואַסט דאַטאַסעץ צו ופדעקן ווערטפול ינסייץ, רישאַפּינג ינדאַסטריז און ימפּאַוערינג אָרגאַנאַזיישאַנז צוזאַמען מיט אַקאַדעמיקס צו מאַכן דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז. ווייַטער פון זייַן טעכניש גוואַלד, דאַטן מיינינג רייזאַז וויכטיק עטישע פראגעס און טשאַלאַנדזשיז וואָס דאַרפן פאַרטראַכט באַטראַכטונג. ווען מיר צוגאַנג צוקונפֿט טעקנאַלאַדזשיקאַל אַדוואַנסיז, דער אַרטיקל ינווייץ איר אויף אַ נסיעה דורך די יקערדיק פּרינסאַפּאַלז פון דאַטן מיינינג, די עטישע ימפּלאַקיישאַנז און די יקסייטינג אַפּערטונאַטיז.

פאַרבינדן אונדז ווען מיר ויספאָרשן די קאַמפּלעקסיטיז פון דאַטן מיינינג, אַ שליסל צו ופשליסן די פּאָטענציעל פאַרבאָרגן אין אונדזער דיגיטאַל וועלט.

דעפֿיניציע פון ​​דאַטן מיינינג

דאַטאַ מיינינג שטייט בייַ די שיידוועג פון קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט און סטאַטיסטיק, ניצן אַלגערידאַמז און מאַשין לערנען טעקניקס צו דעלוו אין גרויס דאַטן רעזערוווואַרז. ווייַט פון בלויז קאַלעקטינג דאַטן, עס יימז צו ופדעקן פּאַטערנז און וויסן קריטיש פֿאַר באַשלוס-מאכן. דעם פעלד סינטאַסייזיז עלעמענטן פֿון סטאַטיסטיק און מאַשין לערנען צו:

• ידענטיפיצירן פאַרבאָרגן פּאַטערנז און באַציונגען אין די דאַטן.
• פאָרויסזאָגן צוקונפֿט טרענדס און ביכייוויערז.
• הילף אין באַשלוס-מאכן דורך יבערמאַכן דאַטן אין אַקטיאָנאַבלע ינסייץ.

דאַטאַ שאַפונג, אַ רעזולטאַט פון אונדזער אָנליין אַקטיוויטעטן, האט געפֿירט צו אַ מאַסיוו סומע פון ​​​​"גרויס דאַטן". די ריזיק סעץ פון דאַטן, ווייַטער פון מענטשלעך אַנאַליסיס פיייקייט, דאַרפן קאָמפּיוטער אַנאַליסיס צו מאַכן זינען פון זיי. די פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז פון דאַטאַ מיינינג שפּאַן פאַרשידן דאָומיינז, אַזאַ ווי:

• ימפּרוווינג קונה באַשטעלונג דורך נאַטור אַנאַליסיס.
• פּרידיקטינג טרענדס צו פּלאַן געשעפט סטראַטעגיעס.
• ידענטיפיצירן שווינדל דורך דיטעקטינג אַנאַמאַליז אין דאַטן פּאַטערנז.

ווען מיר נאַוויגירן דורך די דיגיטאַל עלטער, דאַטן מיינינג דינען ווי אַ ביקאַן, גיידינג געשעפטן און אַקאַדעמיקס צו נוצן די מאַכט פון דאַטן יפעקטיוולי.

עקספּלאָרינג דאַטן מיינינג טעקניקס

ווייל פארשטאנען די עסאַנס און ברייט אַפּלאַקיישאַנז פון דאַטן מיינינג, מיר איצט קער אונדזער ופמערקזאַמקייט צו די ספּעציפיש מעטהאָדס וואָס מאַכן עס אַלע מעגלעך. די טעקניקס, וואָס זענען די ווערקכאָרסעס פון דאַטן מיינינג, לאָזן אונדז צו ונטערטוקנ זיך דיפּער אין דאַטאַסעץ צו ציען אויס אַקטיאָנאַבלע ינסייץ. ונטער זענען עטלעכע פון ​​די שליסל מעטהאָדס געניצט אין דעם פעלד:

• קלאַססיפיקאַטיאָן. דעם טעכניק ינוואַלווז קאַטאַגערייזינג נייַע דאַטן אין באשטעטיקט גרופּעס. א פּראָסט נוצן איז E- בריוו פֿילטרירונג, ווו ימיילז זענען קלאַסאַפייד ווי "ספּאַם" אָדער "ניט ספּאַם."
• Clustering. ניט ענלעך קלאַסאַפאַקיישאַן, קלאַסטערינג גרופּעס דאַטן באזירט אויף שערד טרייץ אָן באַשטימט קאַטעגאָריעס, אַדינג אין מוסטער דערקענונג. דאָס איז נוציק פֿאַר מאַרק סעגמאַנטיישאַן, ווו קאַסטאַמערז זענען גרופּט דורך פּרעפֿערענצן אָדער ביכייוויערז.
• אַססאָסיאַטיאָן הערשן לערנען. דער אופֿן אַנטדעקן די שייכות צווישן וועריאַבאַלז אין אַ דאַטאַסעט. רעטאַילערס, למשל, קענען פונאַנדערקלייַבן קויפן דאַטן צו געפֿינען זאכן וואָס זענען אָפט געקויפט צוזאַמען פֿאַר טאַרגעטעד פּערמאָושאַנז.
• רעגרעססיאָן אַנאַליסיס. געוויינט צו טרעפן די ווערט פון אַ אָפענגיק וועריאַבאַלז פון פרייַ וועריאַבאַלז, ראַגרעשאַן אַנאַליסיס קענען אָפּשאַצן, פֿאַר בייַשפּיל, די פּרייַז פון אַ הויז באזירט אויף זייַן פֿעיִקייטן און אָרט.
• אַנאַמאַלי דיטעקשאַן. דער פּראָצעס יידענאַפייד דאַטן פונקטן וואָס זענען אַנדערש פון די קלאַל, וואָס קענען הויכפּונקט יינציק טרענדס אָדער פּאָטענציעל טשיטינג.
• רעדוקציע פון ​​דימענשאַנאַליטי. די טעכניק איז קריטיש פֿאַר סימפּלאַפייינג דאַטאַסעץ מיט אַ גרויס נומער פון וועריאַבאַלז (פֿעיִקייטן) דורך רידוסינג זייער דימענשאַנאַליטי, אָבער פּראַזערווינג די יקערדיק אינפֿאָרמאַציע. מעטהאָדס ווי הויפּט קאַמפּאָונאַנץ אַנאַליסיס (פּקאַ) און Singular Value Decomposition (SVD) זענען אָפט געניצט צו דערגרייכן דעם. דימענשאַנאַליטי רעדוקציע ניט בלויז העלפּס אין וויזשוואַלייזינג הויך-דימענשאַנאַל דאַטן אָבער אויך ימפּרוווז די עפעקטיווקייַט פון אנדערע דאַטן מיינינג אַלגערידאַמז דורך ילימאַנייטינג יבעריק אָדער ירעלאַוואַנט פֿעיִקייטן.

דורך אַפּלייינג די טעקניקס, געשעפטן, ריסערטשערז און סטודענטן קענען עקסטראַקט מינינגפאַל ינסייץ פון דאַטן, ימפּרוווינג באַשלוס-מאכן, אַקאַדעמיק פאָרשונג, און סטראַטידזשיק פּלאַנירונג. ווי דאַטן מיינינג יוואַלווז מיט נייַע אַלגערידאַמז און אַפּראָוטשיז, עס האלט צו פאָרשלאָגן דיפּער ינסייץ אין קאָמפּלעקס דאַטאַסעץ, באַרייַכערן ביידע פאַכמאַן און בילדונגקרייז לאַנדסקייפּס.

עטישע קאָנסידעראַטיאָנס אין דאַטן מיינינג

ווי דאַטן מיינינג ווערט מער ינגריינד אין אונדזער טעגלעך לעבן און געשעפט אַקטיוויטעטן, עס איז קריטיש צו מאַכנ די עטישע טשאַלאַנדזשיז וואָס קומען מיט די נוצן. די מאַכט פון דאַטן מיינינג צו אַנטדעקן אין-טיפקייַט ינסייץ פון ברייט דאַטאַסעץ ברענגט צו ליכט ערנסט קאַנסערנז וועגן יחיד פּריוואַטקייט און די פּאָטענציעל מיסיוז פון שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע. שליסל עטישע ענינים אַרייַננעמען:

• אַליינקייַט. צונויפקום, בעכעסקעם און לערנען פערזענלעכע דאַטן אָן קלאָר דערלויבעניש קענען פירן צו פּריוואַטקייט ישוז. אפילו מיט דאַטן וואָס טאָן ניט ווייַזן ווער עס איז וועגן, אַוואַנסירטע דאַטן מיינינג מכשירים קען שפּור עס צוריק צו ספּעציפיש מענטשן, ריזיקירן פּריוואַטקייט ליקס.
• Data security. די גרויס אַמאַונץ פון דאַטן געניצט אין מיינינג צוציען סייבער קרימאַנאַלז. בעכעסקעם די דאַטן זיכער פון אַנאָטערייזד אַקסעס איז קריטיש צו האַלטן מיסיוז.
• עטישע נוצן פון דאַטן. געפֿינען די רעכט וואָג צווישן ניצן דאַטן פֿאַר לאַדזשיטאַמאַט סיבות און ויסמיידן ינטרוסיוו אָדער ומיוישערדיק פּראַקטיסיז איז שווער. דאַטאַ מיינינג קען אַקסאַדענאַלי פירן צו בייאַסט אַוטקאַמז אויב די ערשט דאַטן איז נישט באַלאַנסט.

צו מאַכנ די עטישע דילעמאַז, היסכייַוועס צו רעגולאַטאָרי פראַמעוואָרקס ווי די GDPR אין די אי.יו, וואָס דיקטייץ שטרענג דאַטן האַנדלינג און פּריוואַטקייט נאָרמז, איז פארלאנגט. דערצו, די רופן פֿאַר עטישע גיידליינז וואָס יקסיד לעגאַל אַבלאַגיישאַנז - כיילייטינג דורכזעיקייַט, אַקאַונטאַביליטי און יוישער - איז וואַקסנדיקער.

דורך קערפאַלי טראכטן וועגן די עטישע פונקטן, אָרגאַנאַזיישאַנז קענען האַלטן דעם צוטרוי פון דעם ציבור און מאַך צו מער עטישע און פאַראַנטוואָרטלעך דאַטן מיינינג, און מאַכן זיכער צו רעספּעקט יחיד רעכט און קהל וואַלועס. דעם אָפּגעהיט צוגאַנג ניט בלויז פּראַטעקץ פּריוואַטקייט און זיכערקייַט, אָבער אויך קריייץ אַ פּלאַץ ווו דאַטן מיינינג קענען זיין געוויינט אין נוציק און בלייַביק וועגן.

פֿאַר סטודענטן דילינג אין די מעלוכע פון ​​דאַטן מיינינג און דאַטן וויסנשאַפֿט, פארשטאנד די עטישע קאַנסידעריישאַנז איז ניט נאָר וועגן אַקאַדעמיק אָרנטלעכקייַט; עס איז וועגן פּריפּערינג פֿאַר פאַראַנטוואָרטלעך בירגערשאַפט אין די דיגיטאַל וועלט. ווי צוקונפֿט פּראָפעססיאָנאַלס, סטודענטן וועלן זיין אין די פאָרפראַנט פון פּריפּערינג און ימפּלאַמענינג דאַטן-געטריבן סאַלושאַנז. עמברייסינג עטישע פּראַקטיסיז פון די אָנהייב ינקעראַדזשאַז אַ קולטור פון אַקאַונטאַביליטי און רעספּעקט פֿאַר פּריוואַטקייט וואָס איז יקערדיק אין הייַנט ס דאַטן-סענטריק געזעלשאַפט.

פארשטאנד די דאַטן מיינינג פּראָצעס

מאָווינג פון די עטישע לאַנדשאַפט, לאָזן ס ונטערטוקנ זיך אין ווי דאַטן מיינינג אַקשלי אַרבעט. דער פּראָצעס ניצט סטאַטיסטיש טעקניקס און מאַשין לערנען צו געפֿינען פּאַטערנז אין וואַסט אַמאַונץ פון דאַטן, לאַרגעלי אָטאַמייטיד דורך הייַנט ס שטאַרק קאָמפּיוטערס.

ונטער איר וועט געפֿינען זעקס קריטיש דאַטן מיינינג סטאַגעס:

1. ביזנעס פארשטאנד

דער בינע אַנדערקאָרז די וויכטיקייט פון דיפיינינג קלאָר אַבדזשעקטיווז און פארשטאנד דעם קאָנטעקסט איידער דייווינג אין דאַטן אַנאַליסיס, אַ קריטיש בקיעס אין ביידע אַקאַדעמיק פּראַדזשעקס און די פאַכמאַן וועלט. עס ינקעראַדזשאַז טראכטן וועגן ווי דאַטן קענען סאָלווע פאַקטיש פּראָבלעמס אָדער נעמען נייַע אַפּערטונאַטיז, צי אין אַ געשעפט סצענאַר, אַ פאָרשונג פּרויעקט אָדער אַ קלאַס אַסיינמאַנט.

פֿאַר בייַשפּיל:

• אין אַ קלאַסצימער באַשטעטיקן, סטודענטן קענען אַרבעטן אויף אַ פּרויעקט צו פונאַנדערקלייַבן קאַמפּאַס דיינינג באַדינונגס דאַטן. די אַרויסרופן קען זיין פריימד ווי, "ווי קענען מיר פֿאַרבעסערן די צופֿרידנקייט פון די מאָלצייַט פּלאַן באזירט אויף תּלמיד באַמערקונגען און באַניץ פּאַטערנז?" דאָס וואָלט אַרייַנציען די ידענטיפיצירן שליסל דאַטן פונקטן, אַזאַ ווי יבערבליק רעספּאָנסעס און מאָלצייַט באַניץ סטאַץ, און באַשטעטיקן קלאָר גאָולז פֿאַר די אַנאַליסיס, אַזאַ ווי ינקריסינג צופֿרידנקייט סקאָרז אָדער מאָלצייַט פּלאַן סאַבסקריפּשאַנז.

אין עסאַנס, דעם בינע איז וועגן ינשורינג אַז דאַטן-געטריבן פּראַדזשעקס, צי פֿאַר אַ געשעפט אָדער אַן אַקאַדעמיק אַסיינמאַנט, זענען גראָונדעד אין קלאָר, סטראַטידזשיק אַבדזשעקטיווז, פּייווינג דעם וועג פֿאַר מינינגפאַל און אַקטיאָנאַבלע ינסייץ.

2. דאַטאַ פארשטאנד

אַמאָל איר האָט באַשטימט די אַבדזשעקטיווז פֿאַר דיין פּרויעקט, דער ווייַטער קריטיש שריט איז צו פֿאַרשטיין די דאַטן צו דיין באַזייַטיקונג. די קוואַליטעט פון די דאַטן באטייטיק ינפלואַנסיז די ינסייץ איר וועט באַקומען. צו ענשור אַז די דאַטן זענען אַרויף צו די אַרבעט, דאָ זענען די יקערדיק סטעפּס איר זאָל נעמען:

• קאַלעקטינג דאַטן. אָנהייב דורך קאַלעקטינג אַלע די באַטייַטיק דאַטן. פֿאַר אַ קאַמפּאַס פּרויעקט, דאָס קען מיינען צוציען די דיינינג זאַל פּאָזיציע דאַטן, מאָלצייַט קויפן רעקאָרדס און תּלמיד באַמערקונגען פון סערווייז.
• ויספאָרשן די דאַטן. ווייַטער, באקענען זיך מיט די דאַטן. קוק אין פּאַטערנז אין מאָלצייַט פּרעפֿערענצן, שפּיץ דיינינג צייט און באַמערקונגען טעמעס. ערשט וויזשוואַלאַזיישאַנז ווי טשאַרץ אָדער גראַפס קענען זיין זייער נוציק דאָ.
• קאָנטראָלירונג די דאַטן. פאַרזיכערן די רילייאַבילאַטי פון די דאַטן דורך קאָנטראָלירן פֿאַר קאַמפּליטנאַס און קאָנסיסטענסי. אַדרעס קיין דיפעראַנסיז אָדער פעלנדיק אינפֿאָרמאַציע איר קען געפֿינען, ווייַל דאָס קען פאַרשאַפן דיין אַנאַליסיס.

פֿאַר בייַשפּיל:

• קאַנטיניוינג מיט די קאַמפּאַס דיינינג באַדינונגס פּרויעקט, סטודענטן וואָלט אַנאַלייז מער ווי בלויז מאָלצייַט קויפן קוואַנטאַטיז. זיי וועלן ונטערזוכן ווי פאַרשידענע מאָלצייַט פּלאַנז קאָראַלייט מיט תּלמיד צופֿרידנקייט, דייווינג אין באַמערקונגען אויף מאָלצייַט פאַרשיידנקייַט, דיינינג זאַל שעה און נוטרישאַנאַל אָפּציעס. דער פולשטענדיק צוגאַנג אַלאַוז סטודענטן צו געפֿינען שליסל געביטן פֿאַר פֿאַרבעסערונג, אַזאַ ווי יקספּאַנדינג מאָלצייַט ברירות אָדער טשאַנגינג דיינינג זאַל שעה צו בעסער טרעפן סטודענטן באדערפענישן.

אין קיצער, דעם שריט ינשורז איר האָבן די נייטיק דאַטן און אַז עס איז פון הויך קאַליבער, ארויפלייגן אַ האַרט יסוד פֿאַר די ווייַטער סטאַגעס פון טיף אַנאַליסיס און אַפּלאַקיישאַן.

3. דאַטאַ צוגרייטונג

מיט אַ קלאָר אָנכאַפּן פון די אַבדזשעקטיווז און אַ גרונטיק פארשטאנד פון די דאַטן, דער ווייַטער קריטיש שריט איז פּריפּערינג די דאַטן פֿאַר אַנאַליסיס. דעם בינע איז ווו די דאַטן זענען ראַפינירט און פארוואנדלען, ינשורינג עס איז גרייט פֿאַר דיטיילד דורכקוק און מאָדעלינג. יקערדיק טאַסקס אין דעם פאַסע אַרייַננעמען:

• דאַטן רייניקונג. דאָס ינוואַלווז קערעקטינג קיין ינאַקיעראַסיז אָדער ינגקאַנסיסטענסיז אין די דאַטן. פֿאַר די קאַמפּאַס דיינינג פּרויעקט, דאָס קען מיינען סאַלווינג דיפעראַנסיז אין מאָלצייַט פּאָזיציע לאָגס אָדער אַדרעסינג פעלנדיק באַמערקונגען פון זיכער מאָלצייַט פּיריאַדז.
• דאַטן ינטאַגריישאַן. אויב דאַטן קומען פון קייפל קוואלן, אַזאַ ווי יבערבליק רעספּאָנסעס און עלעקטראָניש מאָלצייַט קאָרט סוויפּס, עס איז קריטיש צו צונויפגיסן די דאַטאַסעץ קאָוכיסייוולי, ינשורינג אַ כאַרמאָוניאַס מיינונג פון דיינינג געוווינהייטן און פּרעפֿערענצן.
• דאַטאַ טראַנספאָרמאַציע. מאל, דאַטן דאַרף זיין פארוואנדלען אָדער ריסטראַקטשערד צו זיין מער נוציק. דאָס קען אַרייַננעמען קאַטאַגערייזינג אָפֿן-געענדיקט יבערבליק רעספּאָנסעס אין טעמעס אָדער קאַנווערטינג מאָלצייַט לאַקכענען צייט אין שפּיץ דיינינג פּיריאַדז.
• דאַטאַ רעדוקציע. אין קאַסעס ווו עס איז אַ אָוווערוועלמינג סומע פון ​​דאַטן, רידוסינג די דאַטאַסעט צו אַ מער מאַנידזשאַבאַל גרייס אָן לוזינג יקערדיק אינפֿאָרמאַציע קען זיין נייטיק. דאָס קען אַרייַנציען פאָוקיסינג אויף ספּעציפיש מאָלצייַט פּיריאַדז אָדער פאָלקס דיינינג לאָוקיישאַנז פֿאַר מער טאַרגעטעד אַנאַליסיס.

פֿאַר בייַשפּיל:

• איר וואָלט דאַרפֿן צו ריין די געזאמלט דאַטן, ינשורינג אַז אַלע מאָלצייַט איינסן זענען אַקיעראַטלי רעקאָרדעד און אַז יבערבליק רעספּאָנסעס זענען גאַנץ. ינטאַגרייטינג די אינפֿאָרמאַציע אַלאַוז אַ פולשטענדיק אַנאַליסיס פון ווי די אָפּציעס פֿאַר די מאָלצייַט פּלאַן קאָראַלייטיד מיט תּלמיד צופֿרידנקייט און דיינינג פּאַטערנז. דורך קאַטאַגערייזינג באַמערקונגען און ידענטיפיצירן שפּיץ דיינינג צייט, איר קענען פאָקוס דיין אַנאַליסיס אויף די מערסט ימפּרעסיוו געביטן פֿאַר ימפּרוווינג די צופֿרידנקייט פון די מאָלצייַט פּלאַן.

אין עסאַנס, דעם בינע איז וועגן טראַנספאָרמינג רוי דאַטן אין אַ סטראַקטשערד פֿאָרמאַט וואָס איז גרייט פֿאַר טיף אַנאַליסיס. די מאַטיקיאַלאַס צוגרייטונג איז קריטיש פֿאַר ופדעקן אַקטיאָנאַבלע ינסייץ וואָס קענען פירן צו מינינגפאַל ימפּרווומאַנץ אין די דיינינג באַדינונגס געפֿינט אויף קאַמפּאַס.

4. דאַטאַ מאָדעלינג

אין די דאַטן מאָדעלינג פאַסע, די צוגעגרייט און סטראַקטשערד דאַטן פון די קאַמפּאַס דיינינג פּרויעקט זענען אַנאַלייזד מיט פאַרשידן סטאַטיסטיש מאָדעלס. דער וויכטיק שריט קאַמביינז טעכניש סקילז מיט אַ פארשטאנד פון די גאָולז פון דיינינג באַדינונגס, אַפּלייינג מאַטאַמאַטיקאַל טעקניקס צו ופדעקן טרענדס און מאַכן פֿאָרויסזאָגן. שליסל אַספּעקץ פון דאַטן מאָדעלינג אַרייַננעמען:

• סעלעקטינג צונעמען מאָדעלס. די ספּעציפיש פֿראגן וועגן דיינינג באַדינונגס פירן די ברירה פון מאָדעלס. צום ביישפּיל, צו פאָרויסזאָגן שפּיץ דיינינג צייט, ראַגרעשאַן מאָדעלס קען זיין געוויינט, בשעת גרופּינג טעקניקס קענען העלפֿן קאַטאַגערייז סטודענטן לויט זייער פּרעפֿערענצן.
• מאָדעל טריינינג. אין דעם בינע, די אויסדערוויילטע מאָדעלס זענען קאַלאַברייטיד מיט די קאַמפּאַס דיינינג דאַטן, אַלאַוינג זיי צו לערנען און ידענטיפיצירן פּאַטערנז אַזאַ ווי פּראָסט מאָלצייַט צייט אָדער פאָלקס מעניו זאכן.
• מאָדעל וואַלאַדיישאַן. די מאָדעלס זענען דערנאָך טעסטעד מיט אַ סכום פון דאַטן וואָס זענען נישט געניצט אין טריינינג צו באַשטעטיקן זייער אַקיעראַסי און פּרידיקטיוונאַס, צו ענשור אַז זיי זענען פאַרלאָזלעך פֿאַר דיסיזשאַנז וועגן דיינינג באַדינונגס.
• שריט-דורך-שריט פֿאַרבעסערונג. מאָדעלס זענען צוגעפאסט באזירט אויף פּראָבע רעזולטאַטן, ענכאַנסינג זייער אַקיעראַסי און אָנווענדלעך צו די דיינינג באַדינונגס פּרויעקט.

פֿאַר בייַשפּיל:

• אין דעם קאָנטעקסט פון די קאַמפּאַס דיינינג באַדינונגס פּרויעקט, איר קען נוצן גרופּינג טעקניקס צו פֿאַרשטיין די פּרעפֿערענצן פון תּלמיד מאָלצייַט אָדער ראַגרעשאַן אַנאַליסיס צו פאָרויסזאָגן פאַרנומען דיינינג פּיריאַדז. ערשט פיינדינגז קען אַנטדעקן בוילעט סטודענטן גרופּעס מיט וועריינג דייאַטערי פּרעפֿערענצן אָדער ספּעציפיש צייט ווען דיינינג האַללס זענען מערסט ענג. די ינסייץ וואָלט דעמאָלט זיין ראַפינירט און וואַלאַדייטאַד צו ענשור אַז זיי אַקיעראַטלי פאַרטראַכטנ זיך תּלמיד נאַטור און קענען מיטטיילן דיסיזשאַנז צו פֿאַרבעסערן דיינינג באַדינונגס.

לעסאָף, די דאַטן מאָדעלינג פאַסע בריקן די ריס צווישן רוי דאַטן און אַקטיאָנאַבלע ינסייץ, אַלאַוינג דאַטן-געטריבן סטראַטעגיעס צו פֿאַרבעסערן קאַמפּאַס דיינינג יקספּיריאַנסיז באזירט אויף תּלמיד באדערפענישן און פּרעפֿערענצן.

5. אפשאצונג

אין דער עוואַלואַטיאָן בינע, די יפעקטיוונאַס פון די מאָדעלס דעוועלאָפּעד פֿאַר די קאַמפּאַס דיינינג באַדינונגס פּרויעקט איז ונ דורך יגזאַמאַנד. דער קריטיש פאַסע טשעק אויב די מאָדעלס זענען נישט בלויז סטאַטיסטיש געזונט, אָבער אויך אויב זיי ייַנרייען זיך מיט די גאָולז פון די פּרויעקט צו פֿאַרבעסערן דיינינג באַדינונגס. דאָ זענען די קאַמפּאָונאַנץ פון דעם בינע:

• טשאָאָסינג באַטייַטיק מעטריקס. די מעטריקס פֿאַר יוואַליויישאַן פון די מאָדעלס זענען אַליינד מיט די אַבדזשעקטיווז פון די פּרויעקט. פֿאַר בייַשפּיל, די אַקיעראַסי פון פּרידיקטינג שפּיץ דיינינג צייט אָדער די יפעקטיוונאַס פון גרופּינג סטודענטן דורך דיינינג פּרעפֿערענצן קען זיין שליסל מעטריקס.
• קרייז-וואַלאַדיישאַן. דער פּראָצעס ינוואַלווז טעסטינג די מאָדעל מיט פאַרשידענע דאַטן סעגמאַנץ צו ענשור זייַן רילייאַבילאַטי און יפעקטיוונאַס אין פאַרשידן סיטואַטיאָנס, קאַנפערמינג אַז די פיינדינגז זענען קאָנסיסטענט.
• קאַלקיאַלייטינג פּראַל אויף דיינינג באַדינונגס. עס איז וויכטיק צו קוקן ווייַטער פון די נומערן און זען ווי די ינסייץ פון די מאָדעל קענען פֿאַרבעסערן דיינינג באַדינונגס. דאָס קען מיינען עוואַלואַטינג ענדערונגען אין תּלמיד צופֿרידנקייט, אַפּטייק פון מאָלצייַט פּלאַן אָדער עפעקטיווקייַט פון די דיינינג זאַל באזירט אויף די רעקאַמאַנדיישאַנז פון די מאָדעל.
• ראַפינירן באזירט אויף באַמערקונגען. די אפשאצונג זאל הויכפּונקט געביטן פֿאַר פֿאַרבעסערונג, לידינג צו ענדערונגען אין די מאָדעלס אָדער אפילו אַ ריקאַנסידערינג פון די דאַטן זאַמלונג מעטהאָדס צו בעסער טרעפן די גאָולז פון די פּרויעקט.

פֿאַר בייַשפּיל:

• די הצלחה פון די מאָדעלס איז ניט בלויז קאַלקיאַלייטיד דורך זייער סטאַטיסטיש אַקיעראַסי אָבער דורך זייער פאַקטיש פּראַל. אויב ימפּלאַמענאַד ענדערונגען באזירט אויף די מאָדעלס פירן צו העכער תּלמיד צופֿרידנקייט מיט מאָלצייַט פּלאַנז און געוואקסן עפעקטיווקייַט אין דיינינג זאַל אַפּעריישאַנז, די מאָדעלס זענען גערעכנט ווי געראָטן. קאָנווערסעלי, אויב די דערוואַרט ימפּרווומאַנץ זענען נישט באמערקט, די מאָדעלס קען זיין ראַפינירט, אָדער נייַע אַספּעקץ פון דיינינג באַדינונגס קען זיין יקספּלאָרד.

דער בינע איז אַ שליסל אין ינשורינג אַז די ינסייץ ערנד פון דאַטן מאָדעלינג יפעקטיוולי מיטטיילן דיסיזשאַנז און אַקשאַנז וואָס פֿאַרבעסערן קאַמפּאַס דיינינג באַדינונגס, ענג לינגקט צו די פּרויעקט ס לעצט ציל פון ימפּרוווינג די דיינינג דערפאַרונג פֿאַר סטודענטן.

6. דיפּלוימאַנט

די לעצטע בינע איז קריטיש אין די דאַטן מיינינג פּראָצעס, מאַרקינג די יבערגאַנג פון טעאָרעטיש מאָדעלס און ינסייץ צו זייער פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַן אין די קאַמפּאַס דיינינג באַדינונגס. דעם פאַסע איז וועגן ימפּלאַמענינג דאַטן-געטריבן ימפּרווומאַנץ וואָס האָבן אַ דירעקט און positive פּראַל אויף די דיינינג דערפאַרונג. שליסל אַקטיוויטעטן בעשאַס דיפּלוימאַנט אַרייַננעמען:

• ינטאַגרייטינג ינסייץ. די ינסייץ און מאָדעלס זענען ינקאָרפּערייטיד אין די אַפּעריישאַנאַל סטראַטעגיעס פון די דיינינג באַדינונגס, און ינשורינג זיי ייַנרייען און פֿאַרבעסערן די יגזיסטינג פּראַסעסאַז.
• פּראָצעס לויפט. ערשט ימפּלאַמענטיישאַן פון קליין-וואָג, אָדער פּראָצעס לויפט, זענען דורכגעקאָכט צו זען ווי די ענדערונגען אַרבעט אין פאַקטיש דיינינג סעטטינגס, וואָס מאכט עס מעגלעך צו קוועטשן טינגז ווי דארף באזירט אויף באַמערקונגען פון די פאַקטיש וועלט.
• אָנגאָינג מאָניטאָרינג. נאָך דיפּלוימאַנט, אָנגאָינג אפשאצונג ינשורז אַז די ימפּלאַמענאַד ענדערונגען פאָרזעצן צו טרעפן די באדערפענישן פון דער תּלמיד יפעקטיוולי, אַדאַפּטינג צו קיין נייַע טרענדס אָדער באַמערקונגען.
• קעסיידערדיק באַמערקונגען און פֿאַרבעסערונג. ינסייץ פון די דיפּלוימאַנט בינע זענען געניצט צו ראַפינירן די דאַטן מיינינג פּראָצעס, ינקעראַדזשינג אָנגאָינג ימפּרווומאַנץ און טוויקס אין ענטפער צו תּלמיד באַמערקונגען און יוואַלווינג דיינינג טרענדס.

פֿאַר בייַשפּיל:

• דיפּלויינג ימפּרווומאַנץ קען אָנהייבן מיט ינטראָודוסינג נייַ מאָלצייַט אָפּציעס אָדער אַדזשאַסטינג דיינינג זאַל שעה באזירט אויף די דאַטן אַנאַליסיס. די ענדערונגען וואָלט זיין טכילעס טעסטעד אין סעלעקטעד דיינינג לאָוקיישאַנז צו מעסטן תּלמיד ענטפער. קעסיידערדיק מאָניטאָרינג וואָלט שפּור צופֿרידנקייט לעוועלס און באַניץ פּאַטערנז, ינשורינג אַז די ענדערונגען האָבן אַ positive פּראַל אויף תּלמיד דיינינג יקספּיריאַנסיז. באַזירט אויף באַמערקונגען, די סערוויסעס קענען זיין ווייַטער דעוועלאָפּעד, געראַנטיד אַז די דיינינג אָפרינגז בלייבן אַליינד מיט תּלמיד פּרעפֿערענצן און דאַרף.

דיפּלוימאַנט אין דעם קאָנטעקסט איז צו ברענגען אַקטיאָנאַבלע ינסייץ צו לעבן, קעסיידער ימפּרוווינג די קאַמפּאַס דיינינג דערפאַרונג דורך ינפאָרמד, דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז, און פּראַמאָוטינג אַ סוויווע פון ​​כידעש און ריספּאַנסיוונאַס צו תּלמיד דאַרף.

טשאַלאַנדזשיז און לימיטיישאַנז פון דאַטן מיינינג

בשעת דאַטן מיינינג אָפפערס באַטייטיק אַפּערטונאַטיז פֿאַר ופדעקן ווערטפול ינסייץ, עס איז נישט אָן זיין טשאַלאַנדזשיז. פארשטאנד די טשאַלאַנדזשיז און לימיטיישאַנז פון דאַטן מיינינג יקסטענדז ווייַטער פון אָרגאַנאַזיישאַנאַל ימפּלאַקיישאַנז צו די אַקאַדעמיק מעלוכע, ווו די כערדאַלז קענען אויך פּראַל אויף פאָרשונג און פּרויעקט אַרבעט:

• דאַטע קוואַליטעט. פּונקט ווי אין פאַכמאַן סעטטינגס, די קוואַליטעט פון דאַטן אין אַקאַדעמיק פּראַדזשעקס איז שליסל. ומפּינקטלעך, דערענדיקט אָדער סתירה דאַטן קענען פירן צו בייאַסט אַנאַליזעס, מאכן דאַטן וועראַפאַקיישאַן און רייניקונג אַ קריטיש שריט אין קיין פאָרשונג אָדער פּרויעקט אַרבעט.
• סקאַלאַביליטי. ארבעטן מיט גרויס דאַטאַסעץ, צי פֿאַר אַ טעזיס אָדער אַ קלאַס פּרויעקט, קען אויך האָבן סקאַלאַביליטי טשאַלאַנדזשיז, לימיטעד דורך בנימצא קאַמפּיוטינג רעסורסן אָדער ווייכווארג קייפּאַבילאַטיז אין אַקאַדעמיק אינסטיטוציעס.
• "קללה פון דימענשאַנאַליטי." ווען דיין דאַטן האָבן צו פילע פֿעיִקייטן, עס קען ווערן דין - וואָס מאכט עס שווער צו געפֿינען נוציק פּאַטערנז. דעם אַרויסגעבן קען פירן צו מאָדעלס וואָס טאָן ניט דורכפירן גוט אויף נייַע, ומבאַמערקט דאַטן ווייַל זיי זענען אָוווערפיטעד צו די טריינינג דאַטן.
• פּריוואַטקייט און זיכערהייַט. ווי דאַטן מיינינג אָפט ינוואַלווז פערזענלעכע דאַטן, באַוואָרעניש פּריוואַטקייט און ינשורינג דאַטן זיכערהייט איז וויכטיק. נאָכגיין געזעצן און עטישע סטאַנדאַרדס איז קריטיש אָבער קענען זיין טשאַלאַנדזשינג, ספּעציעל ווען שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע איז ינוואַלווד.
• פאָרורטייל און יוישער. אַקאַדעמיק פּראַדזשעקס זענען נישט ימיון קעגן די ריסקס פון טאָכיק בייאַסאַז אין דאַטן, וואָס קענען יבעררוק פאָרשונג אַוטקאַמז און פירן צו קאַנקלוזשאַנז וואָס קען ינאַדווערטאַנטלי פאַרשטאַרקן יגזיסטינג בייאַסאַז.
• קאַמפּלעקסיטי און קלעריטי. די קאַמפּלעקסיטי פון דאַטן מיינינג מאָדעלס קענען זיין אַ באַטייטיק אַרויסרופן אין אַקאַדעמיק סעטטינגס, ווו סטודענטן מוזן נישט בלויז צולייגן די מאָדעלס, אָבער אויך דערקלערן זייער מעטאַדאַלאַדזשיז און דיסיזשאַנז קלאר און פאַרשטיייק.

נאַוויגאַציע פון ​​די טשאַלאַנדזשיז אין אַן אַקאַדעמיק קאָנטעקסט ריקווייערז אַ באַלאַנסט צוגאַנג, בלענדינג טעכניש סקילז מיט קריטיש טראכטן און עטישע קאַנסידעריישאַנז. דורך טרויעריק אַדרעסינג די לימיטיישאַנז, איר קענען פֿאַרבעסערן דיין אַנאַליסיס קייפּאַבילאַטיז און צוגרייטן פֿאַר די קאַמפּלעקסיטיז פון פאַקטיש-וועלט דאַטן מיינינג אַפּלאַקיישאַנז.

דערצו, געגעבן די קאָמפּלעקס נאַטור פון דאַטן מיינינג פּראַדזשעקס און די נויט פֿאַר קלאָר קאָמוניקאַציע פון ​​פיינדינגז, סטודענטן און ריסערטשערז קענען זייער נוץ פון אונדזער דאָקומענט רעוויזיע באַדינונגס. אונדזער פּלאַטפאָרמע אָפפערס גרונטיק פּרופרידינג און טעקסט עדיטינג צו ענשור גראַמאַטיק אַקיעראַסי, סטיל קאָנסיסטענסי און קוילעלדיק קאָוכיראַנס אין דיין פאָרשונג צייטונגען. דאָס ניט בלויז אַידז אין קלעראַפייינג קאָמפּלעקס דאַטן מיינינג קאַנסעפּס און רעזולטאַטן, אָבער אויך בוסט די רידאַביליטי און פּראַל פון אַקאַדעמיק אַרבעט באטייטיק. ימפּאַוערינג דיין דאָקומענט צו אונדזער רעוויזיע דינסט מיטל צו נעמען אַ קריטיש שריט צו דערגרייכן פּאַלישט, טעות-פריי און קאַמפּעלינג וויסנשאפטלעכע קאָמוניקאַציע.

פּראַקטיש ניצט פון דאַטן מיינינג אַריבער ינדאַסטריז

עקספּלאָרינג די אַפּלאַקיישאַנז פון דאַטן מיינינג ריווילז זייַן ווערסאַטילאַטי אין פאַרשידן סעקטאָרס. דאָ ס ווי עס איז געניצט צו נוצן:

• ינסייץ פֿאַר סטאָרז מיט מאַרק קאָרב אַנאַליסיס. סטאָרז נוצן דאַטן מיינינג צו זוכן דורך וואַסט אַמאַונץ פון דאַטן, אַנטדעקן טרענדס אַזאַ ווי פאָלקס פּראָדוקט פּערינג אָדער סיזאַנאַל בייינג געוווינהייטן. די וויסן העלפּס זיי מער יפעקטיוולי צולייגן זייער קראָם לייאַוץ און אָנליין פּראָדוקט דיספּלייז, פֿאַרבעסערן פארקויפונג פֿאָרויסזאָגן און פּלאַן פּראָמאָטיאָנס וואָס רעזאַנייט מיט קונה פּרעפֿערענצן.
• ויספאָרשן ימאָושאַנז אין ליטעראַטור דורך אַקאַדעמיק פאָרשונג. ליטערארישע שטודיום פאַרדינען אַ פּלאַץ פון דאַטן מיינינג, ספּעציעל מיט סענטימענט אַנאַליסיס. דער אופֿן ניצט קאָמפּיוטער פּראַסעסינג און קלוג אַלגערידאַמז צו פֿאַרשטיין די ימאָושאַנז אויסגעדריקט אין ליטערארישע ווערק. עס גיט פריש פּערספּעקטיווז אויף וואָס מחברים קען זיין טריינג צו יבערגעבן און די געפילן פון זייער כאַראַקטער.
• ימפּרוווינג בילדונגקרייז יקספּיריאַנסיז. די פעלד פון בילדונגקרייז דאַטאַ מינינג (EDM) פאָוקיסיז אויף עלעוואַטינג די לערנען נסיעה דורך לערנען דייווערס בילדונגקרייז דאַטן. פֿון תּלמיד ינטעראַקשאַנז אין דיגיטאַל לערנען פּלאַטפאָרמס צו ינסטיטושאַנאַל אַדמיניסטראַטיווע רעקאָרדס, EDM העלפּס עדזשיוקייטערז פּיינטיד תּלמיד באדערפענישן, אַלאַוינג מער פערזענליכען שטיצן סטראַטעגיעס, אַזאַ ווי טיילערד לערנען פּאַטס אָדער פּראָואַקטיוו באַשטעלונג מיט סטודענטן אין ריזיקירן פון אַקאַדעמיק אַנדערפּערפאָרמאַנסע.

אַדדיטיאָנאַללי, די דערגרייכן פון דאַטן מיינינג יקסטענדז אין:

• כעלטקער אַנאַליטיקס. אין כעלטקער, דאַטן מיינינג איז שליסל אין אַנאַלייזינג פּאַציענט דאַטן און מעדיציניש רעקאָרדס צו ידענטיפיצירן טרענדס, פאָרויסזאָגן קרענק אַוטברייקס און פֿאַרבעסערן פּאַציענט זאָרגן. מעדיציניש פּראָפעססיאָנאַלס קענען פאָרויסזאָגן פּאַציענט ריסקס דורך מיינינג געזונט דאַטן, פערזענליכען באַהאַנדלונג פּלאַנז און ימפּרוווינג קוילעלדיק כעלטקער עקספּרעס.

ינקאָרפּערייטינג דאַטן מיינינג אַריבער די דייווערס פעלדער ימפּרוווז ניט בלויז אַפּעריישאַנאַל עפעקטיווקייַט און סטראַטידזשיק פּלאַנירונג אָבער אויך ענריטשיז די באַניצער דערפאַרונג, זיין עס אין שאַפּינג, לערנען אָדער פּאַציענט זאָרגן.

צוקונפֿט טרענדס אין דאַטן מיינינג

ווען מיר ויספאָרשן די יוואַלווינג וועלט פון דאַטן מיינינג, עס איז קענטיק אַז דאָס פעלד איז אויף דעם ראַנד פון באַטייַטיק ענדערונגען. די שיפץ האַלטן צוזאָג פֿאַר געשעפטן און עפענען נייַע אַוואַנוז פֿאַר אַקאַדעמיק עקספּלעריישאַן און סאציאל נוץ. לאָמיר ויספאָרשן עטלעכע שליסל טרענדס וואָס פאָרעם די צוקונפֿט פון דאַטן מיינינג:

• AI און מאַשין לערנען סינערדזשי. די קאָמבינאַציע פון ​​קינסטלעך ינטעלליגענסע (AI) און מאַשין לערנען (ML) מיט דאַטן מיינינג איז אַ גרויס פּראָגרעס. די אַוואַנסירטע טעקנאַלאַדזשיז לאָזן דיפּער אַנאַליסיס און מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן, מינאַמייזינג די נויט פֿאַר מאַנואַל ינטערווענטיאָן.
• די העכערונג פון גרויס דאַטן. די גיך פאַרגרעסערן פון גרויס דאַטן, געטריבן דורך די אינטערנעט פון טהינגס (יאָט), איז טשאַנגינג די פעלד פון דאַטן מיינינג. דער וווּקס רופט פֿאַר נייַע וועגן צו שעפּן און לערנען די גרויס, דייווערס פלאָוז פון דאַטן.
• דאַטאַ מיינינג פֿאַר געזעלשאַפטלעך גוט. ווייַטער פון געשעפט אַפּלאַקיישאַנז, דאַטן מיינינג איז ינקריסינגלי געווענדט צו געזעלשאַפטלעך ישוז, פֿון כעלטקער אַדוואַנטידזשיז צו ינווייראַנמענאַל שוץ. דעם יבעררוק כיילייץ די פּאָטענציעל פון דאַטן מיינינג צו ווירקן פאַקטיש-וועלט ענדערונג.
• עטישע קאָנסידעראַטיאָנס אין פאָקוס. מיט די מאַכט פון דאַטן מיינינג קומט די פֿאַראַנטוואָרטלעכקייט צו ענשור יוישער, דורכזעיקייַט און אַקאַונטאַביליטי. די שטופּן פֿאַר עטישע אַי כיילייץ די נויט פֿאַר אַלגערידאַמז וואָס ויסמיידן פאָרורטייל און רעספּעקט פּריוואַטקייט.
• די וואָלקן און ברעג קאַמפּיוטינג רעוואָלוציע. וואָלקן און ברעג קאַמפּיוטינג רעוואַלושאַנייזינג דאַטן מיינינג, און פאָרשלאָגן סקאַלאַבלע סאַלושאַנז פֿאַר פאַקטיש-צייט אַנאַליסיס. דעם אנטוויקלונג סימפּלאַפייז גלייך ינסייץ, אפילו אין די מקור פון דאַטן.

פֿאַר סטודענטן און אַקאַדעמיקס, די טרענדס ונטערשטרייַכן די וויכטיקייט פון סטייינג ינפאָרמד און אַדאַפּטאַבאַל. די ינאַגריישאַן פון AI און ML אין פאָרשונג פּראַדזשעקס קענען פירן צו גראַונדברייקינג דיסקאַוועריז, בשעת די פאָקוס אויף עטישע דאַטן מיינינג אַליינז מיט די האַרץ וואַלועס פון אַקאַדעמיק אָרנטלעכקייַט. דערצו, די נוצן פון דאַטן מיינינג צו מאַכנ געזעלשאַפטלעך ישוז איז אַליינז מיט די דעדיקאַציע פון ​​די אַקאַדעמיק וועלט צו מאַכן אַ positive פּראַל אויף געזעלשאַפט.

די צוקונפֿט פון דאַטן מיינינג איז אַ מאָסאַיק פון טעקנאַלאַדזשיקאַל כידעש, עטישע פיר און געזעלשאַפטלעך פּראַל. פֿאַר יענע אין אַקאַדעמיע, דעם יוואַלווינג לאַנדשאַפט אָפפערס אַ רייַך טאַפּעסטרי פון פאָרשונג אַפּערטונאַטיז און די געלעגנהייט צו ביישטייערן צו באַטייַטיק אַדוואַנטידזשיז אין פאַרשידן פעלדער. ווען מיר נאַוויגירן די ענדערונגען, די קענען צו אַדאַפּט און אַרומנעמען נייַע מעטהאָדס וועט זיין קריטיש פֿאַר גאָר ניצן די פּאַסאַבילאַטיז פון דאַטן מיינינג.

סאָף

דאַטאַ מיינינג מאכט עס גרינגער פֿאַר אונדז צו פֿאַרשטיין ריזיק אַמאַונץ פון דאַטן און ברענגט נייַע געדאנקען צו ביידע ינדאַסטריז און אַקאַדעמיע. עס ניצט ספּעציעל קאָמפּיוטער מעטהאָדס צו געפֿינען וויכטיק אינפֿאָרמאַציע, פאָרויסזאָגן וואָס קען פּאַסירן ווייַטער, און העלפן מאַכן קלוג ברירות. אָבער מיר מוזן זיין אָפּגעהיט וועגן ווי מיר נוצן עס צו אָנערקענען די פּריוואַטקייט פון מענטשן און זיין שיין. ווען מיר אָנהייבן ניצן מער קינסטלעך סייכל (AI), דאַטן מיינינג קענען טאָן אפילו מער אַמייזינג טינגז. צי איר נאָר אָנהייבן צו לערנען אָדער איר האָבן ארבעטן מיט דאַטן פֿאַר יאָרן, דאַטן מיינינג איז אַ יקסייטינג פּאַסירונג אין וואָס איז מעגלעך אין דער צוקונפֿט. עס אָפפערס אַ געלעגנהייט צו אַנטדעקן נייַע טינגז און מאַכן אַ positive פּראַל. לאָמיר ונטערטוקנ זיך אין דעם פּאַסירונג מיט אַן אָפֿן מיינונג און אַ צוזאָג צו נוצן דאַטן אויף די רעכט וועג, יקסייטאַד צו ויספאָרשן די פאַרבאָרגן אוצרות אין אונדזער דאַטן.