Ev Kişisel Finans Büyük Veri için Veri Madenciliği - mankenler

Büyük Veri için Veri Madenciliği - mankenler

Video: Geleceğin Mesleği: Veri Madenciliği 2025

Video: Geleceğin Mesleği: Veri Madenciliği 2025
Anonim

Veri madenciliği, büyük verilerin kalıplarını bulmak için büyük miktarda veriyi keşfetmek ve analiz etmektir. Teknikler istatistik ve yapay zeka (AI) alanlarından çıktı ve biraz karışımı veri tabanı yönetimine bırakıldı.

Genellikle, veri madenciliğinin amacı ya sınıflandırma ya da tahmindir. Sınıflamada, fikir veri gruplarına ayırmaktır. Örneğin, bir pazarlamacı, yanıtlayanların özelliklerine, bir tanıtıma kimin tepki vermediğine ilgi duyabilir.

Bunlar iki sınıftır. Tahminlerde, fikir sürekli bir değişkenin değerini tahmin etmektir. Örneğin, bir pazarlamacı, bir promosyona cevap vereceğini tahmin etmeyle ilgilenebilir.

Veri madenciliğinde kullanılan tipik algoritmalar arasında şunlar bulunur:

  • Sınıflandırma ağaçları: Bir veya daha fazla tahmini değişkenlerin ölümlerine dayalı bağımlı bir kategorik değişkeni sınıflandırmak için kullanılan popüler bir veri madenciliği tekniği. Sonuç, düğümler ve düğümler arasındaki bağlantıları içeren bir ağaçtır ve eğer if-then kuralları oluşturmak için okunabilir.

  • Lojistik regresyon: Standart regresyonun bir varyantı olan ancak kavramı sınıflandırmayla başa çıkmak için genişleten istatistiksel bir teknik. Olay oluşma ihtimalini bağımsız değişkenlerin bir fonksiyonu olarak öngören bir formül üretir.

  • Sinir ağları: Hayvan beyinlerinin paralel mimarisinden sonra modellenen bir yazılım algoritması. Ağ, giriş düğümleri, gizli katmanlar ve çıktı düğümlerinden oluşur. Her birimin ağırlığı vardır. Veriler giriş düğümüne verilir ve deneme yanılma sistemi ile algoritma belirli bir durma ölçütlerini karşılayana kadar ağırlıkları ayarlar. Bazıları bunu kara kutu yaklaşımına benzetmiştir.

  • K-en yakın komşuları gibi kümeleme teknikleri: Benzer kayıt gruplarını tanımlayan bir tekniktir. K-en yakın komşu tekniği, tarihsel (eğitim) verinin kayıt ve noktalar arasındaki mesafeleri hesaplar. Daha sonra bu kaydı, bir veri kümesindeki en yakın komşusu sınıfına atar.

İşte bir sınıflandırma ağacı örneği. Bir telefon şirketinin hangi konut müşterilerinin hizmetlerinden çıkarabileceklerini belirlemek istediğini göz önünde bulundurun.

Telefon şirketi şu özelikleri içeren bilgileri içerir: kişinin ne kadar süreyle hizmet ettiği, serviste ne kadar harcadığı, hizmetin sorunlu olup olmadığı, ihtiyaç duyduğu en iyi arama planına sahip olup olmadığı, nerede bulunduğu yaşlandığını, yaşını kaç yaşında, birlikte paketlenmiş başka hizmetleri olup olmadığını, diğer taşıyıcı planlarıyla ilgili rekabetçi bilgileri ve halen hizmetiniz olup olmadığını öğrenir.

Elbette bundan çok daha fazla özellik bulabilirsiniz. Son öznitelik çıktı değişkenidir; yazılımın, müşterileri iki grubun birine sınıflandırmak için kullanacağı şey budur - belki de kalıcılar ve uçuş riskleri.

Veri kümesi eğitim verisine ve bir test veri setine ayrılmıştır. Eğitim verileri, gözlem (öznitelik olarak adlandırılır) ve bir sonuç değişkeninden (bir sınıflandırma modelinde ikili) - bu durumda kalışçılardan veya uçuş risklerinden oluşur.

Algoritma, eğitim verileri üzerinden yürütülür ve bir dizi kural gibi okunabilen bir ağaç ortaya çıkar. Örneğin, müşteriler on yıldan fazla bir süre şirkette bulunmuşsa ve 55 yaşın üzerindeyse, sadık müşteriler olarak kalma ihtimalleri yüksektir.

Sonra bu kurallar, bu modelin "yeni veriler" üzerinde ne kadar iyi olduğunu belirlemek için test verileri kümesi üzerinde yürütülür. "Model için doğruluk önlemleri sağlanmaktadır. Örneğin, popüler bir teknik, karışıklık matrisidir. Bu matris, kaç kasa doğru doğru yanlış sınıflandırılmış hakkında bilgi sağlayan bir tablodur.

Model iyi görünüyorsa, mevcut olduğu için (diğer bir deyişle, yeni uçuş riskini tahmin etmek için kullanıldığında) başka verilere dağıtılabilir. Model, örneğin, uçuş riskleri olduğunu düşündüğü müşterilere özel teklifler göndermeye karar verebilir.

Büyük Veri için Veri Madenciliği - mankenler

Editörün Seçimi

Yakın Çekimlerde Doğru Kusur ve Dikkat Eserleri - AYDINLATMA

Yakın Çekimlerde Doğru Kusur ve Dikkat Eserleri - AYDINLATMA

Birçok faktör, makro veya yakın plan fotoğrafı. Bunlar konudan alıkoyma eğilimindedir ve görüntülerin dağınık veya belirsiz görünmesine neden olabilir. Teknik açıdan, fotoğraflarınıza giren toz sensörünüz toz olabilir. Bu alanlarda lekelerin görülmesine neden olur ...

Doğru HDR Fotoğrafları - mankenler

Doğru HDR Fotoğrafları - mankenler

Photoshp Elements'teki yeni HDR görüntüsünü açabilir ve renk, beyaz dengesi ve parlaklığı kontrol etmeye başlayabilir. Düzeyler iletişim kutusunu açmak için Geliştir → Aydınlatmayı Ayarla → Seviyeleri seçin (şekilde gösterildiği gibi). Değişikliği beğenip beğenmediğinizi görmek için Otomatik düğmesini tıklayın. ...

Photoshop Elements 8'de HDR Görüntüleri Oluşturun - mankenler

Photoshop Elements 8'de HDR Görüntüleri Oluşturun - mankenler

Photoshop Elements 8, HDR özellikli uygulamaların saflarına katıldı . Elements'in yüksek dinamik menzilli fotoğraf özelliği o kadar da güçlü değil - temelde atılan küçük bir tonlu haritalama ile pozlama harmanlıyor. Bununla birlikte, parantezli pozları kabul eden her şey o kadar da kötü değil. Hangi modu kullanmak istediğinize bakılmaksızın aynı işlemi başlatırsınız ...

Editörün Seçimi

Taktik Zorlayıcı Bozukluk Taklit Edici Kompulsif Bozukluk Taklit Kompulsif Bozukluk veya OKB ile yaşayan Hile Bülteni

Taktik Zorlayıcı Bozukluk Taklit Edici Kompulsif Bozukluk Taklit Kompulsif Bozukluk veya OKB ile yaşayan Hile Bülteni

Zorluklar çıkarır, en azından OKB'nize sizi tanımlamasına izin vermediğinizden emin olun. OKB, hayatınızın bir parçasıysa, diğer sağlık ihtiyaçlarına da odaklanmaya çalışın. Bozukluğun nedeni ve aldığı birçok şekil yararlı bilgiler ...

Omega-3 Yağ Asitleri ve Bipolar Bozuklukların Tedavisi - AYDINLATMA

Omega-3 Yağ Asitleri ve Bipolar Bozuklukların Tedavisi - AYDINLATMA

Çalışmaları, insanların çok fazla deniz ürünü yediği ülkelerde depresyon oranları. Araştırmacılar, son on yılda bu bağlantıyı anlamaya çalışıyor ve omega-3 yağ asitleri üzerine odaklanmış durumda. Vücuttan kendisinin üretemediği besin maddeleri ve diyetle beslenmesi gereken besinler. Omega-3 yağ asitleri sağlıklı olmak için gereklidir ...

Sağlık < < Motive Edici Eylem Almayı Planlıyor -

Sağlık < < Motive Edici Eylem Almayı Planlıyor -

Pozitif hareket almayı planlayan mankenler engeller aşmanıza yardımcı oluyor ve ilerlemenizi sağlar. Planlamanıza yardımcı olacak bazı genel ipuçları. İlk adımlarınızın neler olacağına karar verin, hatta önce bir 'yapılacaklar listesi' yazarak! İlk adımlarınız, nihai hedefinize ulaşmanın mini hedefleridir. Neyin ne olduğunu öğrenin ...

Editörün Seçimi

Pazarlama Otomasyonu için Dinamik İçerikle Dönüşümleri Artırma - mankenler

Pazarlama Otomasyonu için Dinamik İçerikle Dönüşümleri Artırma - mankenler

Pazarlama otomasyon kampanyanız Birçok insanı tek bir açılış sayfasına başarılı bir şekilde yönlendirirseniz, bunu yalnızca tek bir harekete geçirme eylemiyle her biriyle alakalı hale getirirsiniz? Cevap şu ki, bilmiyorsun; yani, tek bir açılış sayfasını her kişi için farklı kılmak için dinamik içeriği kullanırsınız. Dinamik içerik ...

Doğrudan Posta ve Pazarlama Otomasyonunu Entegre Etmek İçin Nasıl Yaparsınız? - AYAKLAR

Doğrudan Posta ve Pazarlama Otomasyonunu Entegre Etmek İçin Nasıl Yaparsınız? - AYAKLAR

Bazı insanlar doğrudan posta pazarlamacılığının iş. Pazarlama otomasyonu ile doğrudan posta pazarlama kampanyanızın ne kadar etkili olduğunu göstermek için veri oluşturursunuz. Toplu patlatma postalarının normal posta veya e-postayla çalışmadığını kabul edebilirsiniz. Bununla birlikte, hedefli e-postalar hedeflenen e-postayla olduğu kadar çalışır. İhtiyacınız olan temel işlemler şunlardır:

LinkedIn'ı Pazarlama Otomasyonu ile Kaldıraç Etmek - mankenler

LinkedIn'ı Pazarlama Otomasyonu ile Kaldıraç Etmek - mankenler

LinkedIn çoğu işletme için çok güçlü bir sosyal medya kanalıdır. Bir B2B markası için pazarlama yapıyorsanız, pazarlama otomasyonundan faydalanabilirsiniz. Tüketici ambalajlı mal markaları ve diğer B2B dışı şirketler için, çok az değeri vardır. Bir B2B markası için pazarlama yapıyorsanız, LinkedIn'ı ve pazarlama otomasyonunu birlikte kullanmanın bazı yolları şunlardır: ...