Lielie uzņēmumi zina vairāk par jums, nekā jūs varētu iedomāties - lūk, kā to izdarīt
Datu izpēte ir lielu datu apjoma analīze, lai atklātu modeļus un zināšanas. Faktiski datu iegūšana ir pazīstama arī kā datu atklāšana vai zināšanu atklāšana.
Datu izpēte izmanto statistiku, mašīntulkošanas (ML), mākslīgā intelekta (AI) principus un lielu datu apjomu (bieži vien no datubāzēm vai datu kopām), lai identificētu modeļus tādā veidā, kas ir tik automatizēts un noderīgs, cik iespējams.
Ko dara datu ieguves process?
Datu ieguvē ir divi galvenie mērķi: apraksts un prognozes. Pirmkārt, datu ieguves metode apraksta ieskatus un zināšanas, kas iegūtas, analizējot datu modeļus. Otrkārt, datu izpēte izmanto atzīto datu modeļu aprakstus, lai prognozētu nākotnes modeļus.
Piemēram, ja esat apmeklējis pārlūkošanas vietni, lai iegādātos grāmatas par to, kā identificēt dažāda veida augus, datu meklētājprogrammas, kas strādā aiz šī tīmekļa vietne, reģistrē jūsu meklēšanas vaicājumu aprakstu saistībā ar jūsu profilu. Pēc divām nedēļām atkal piesakoties, vietnes datu iegūšanas pakalpojumi izmanto jūsu iepriekšējo meklējumu aprakstus, lai prognozētu jūsu pašreizējās intereses un piedāvātu personalizētus iepirkšanās ieteikumus, kas ietver grāmatas par augu identificēšanu.
Kā datu ieguves darbi
Datu ieguves darbos tiek izmantoti algoritmi, instrukciju kopumi, kas pastāsta uz datoru vai apstrādā, kā veikt uzdevumu, lai atklātu dažādus datu tipu modeļus. Dažas no dažādām datu atklāšanas metodēm, kas izmanto datu atrašanu, ietver klasteru analīzi, anomāliju noteikšanu, asociācijas mācīšanos, atkarību no datiem, lēmumu kokus, regresijas modeļus, klasifikācijas, izkliedes noteikšanu un neironu tīklus.
Kaut arī datu ieguvi var izmantot, lai aprakstītu un prognozētu modeļus visos dažāda veida datu veidos, daudzi cilvēki bieži sastopas, pat ja viņi to neapzinās, lai aprakstītu pirkuma izvēles un uzvedības modeļus, lai prognozētu iespējamo pirkumu nākotnē. lēmumi.
Piemēram, vai kādreiz esat domājuši par to, kā vienmēr šķiet, ka Facebook vienmēr zina, ko jūs meklējat tiešsaistē, un parāda reklāmas jūsu ziņu saitē saistībā ar citām jūsu apmeklētajām vietnēm vai jūsu tīmekļa meklēšanu? Facebook datu izvēršana izmanto jūsu pārlūkprogrammā saglabāto informāciju, kas izseko jūsu darbībām, piemēram, sīkfailus , kā arī savas zināšanas par saviem modeļiem, pamatojoties uz jūsu iepriekšējo pakalpojuma Facebook izmantošanu, lai atklātu un prognozētu produktus vai piedāvājumus, kas jums varētu būt interesanti.
Kāda veida datus var iegūt?
Atkarībā no pakalpojuma vai veikala (fiziskajos veikalos izmanto arī datu ieguvi), pārsteidzoši daudz datu par jums un jūsu modeļiem var tikt iegūti. Par jums apkopotie dati var ietvert, kāda veida transportlīdzekli jūs vadāt, kur jūs dzīvojat, jūsu ceļojuma vietas, žurnālus un laikrakstus, par kuriem esat abonējis, un par to, vai esat precējies vai ne. Tas var arī noteikt, vai jums ir bērni, kādi ir jūsu vaļasprieki, kāda grupa jums patīk, jūsu politisko noskaņojumu, to, ko jūs iegādājaties tiešsaistē, ko jūs iegādājaties fiziskajos veikalos (bieži vien ar klientu lojalitātes atlīdzības karšu palīdzību) un jebkuru informāciju, ko jūs kopīgojat par savu dzīvi sociālajos medijos.
Piemēram, mazumtirgotāji un modes publikācijas, kas domātas pusaudžiem, izmanto informāciju no datu ieguves fotoattēliem par sociālo mediju pakalpojumiem, piemēram, Instagram un Facebook, lai prognozētu modes tendences, kuras varēs ievilināt pusaudžu pircējos vai lasītājus. Datu ieguves laikā atklātā informācija var būt tik precīza, ka daži mazumtirgotāji var pat paredzēt, vai sieviete varētu būt iestājusies grūtniecības stāvoklī, pamatojoties uz ļoti specifiskām izmaiņām savā pirkšanas izvēlē. Tiek ziņots, ka mazumtirgotājs Target ir tik precīzs, prognozējot grūtniecību, pamatojoties uz vēstures iegādes modeļiem, ar kuru tā nosūtīja jaunai sievai kuponus mazu bērnu izstrādājumiem, atdodot viņas grūtniecību noslēpumā, pirms viņa pastāstīja savai ģimenei.
Datu ieguves iespējas ir visur, tomēr liela daļa no atklāta un analizētā informācija par mūsu iepirkšanās paradumiem, personīgajām vēlmēm, izvēli, finansēm un tiešsaistes darbībām tiek izmantotas veikali un pakalpojumi, lai uzlabotu klientu pieredzi.