Perlombongan data. Bagaimana untuk menukar data menjadi emas dan mengapa menggunakan Java untuk ini?

Dalam penerbitan di JavaRush, kami cuba menyemak secara kerap profesion, niche dan pengkhususan dalam bidang IT. Pertama sekali, mereka yang secara aktif menggunakan bahasa pengaturcaraan Java dan platform serta penyelesaian yang tertulis di atasnya. Hari ini kita akan bercakap tentang Perlombongan data ("perlombongan data", "perlombongan data", "analisis data mendalam" atau hanya "perlombongan data" dalam tafsiran Rusia). "Kita percaya pada Tuhan. Segala-galanya memerlukan data untuk dipercayai.” William Edwards Deming, saintis dan statistik Amerika.

Apakah perlombongan Data?

Perlombongan data ialah nama kolektif yang digunakan untuk menerangkan beberapa kaedah untuk mengkaji dan menganalisis sejumlah besar data untuk mengenal pasti corak dan peraturan di dalamnya. Perlombongan data dianggap sebagai disiplin yang berbeza dalam bidang sains data. Jika kita bercakap tentang penggunaan meluas pengetahuan dan perkembangan dalam bidang ini, syarikat paling kerap menggunakan Data mining untuk mengekstrak maklumat berguna daripada data. Dengan menggunakan penyelesaian perisian untuk mencari corak dalam jumlah data yang besar, syarikat boleh mengkaji tingkah laku dan tabiat pengguna untuk membangunkan penyelesaian pemasaran yang lebih berkesan, meningkatkan jualan dan mengurangkan kos. Selain itu, teknik perlombongan data digunakan untuk membina model pembelajaran mesin (ML), yang digunakan dalam aplikasi kecerdasan buatan moden seperti algoritma enjin carian dan sistem pengesyoran, contohnya. "Anda boleh mempunyai data tetapi bukan maklumat, tetapi tiada maklumat tanpa data." Daniel Keys Moran, pakar pengaturcaraan dan penulis.

Bagaimanakah perlombongan Data berbeza daripada Data Besar?

Ia juga berguna untuk menjelaskan dengan segera bagaimana perlombongan data sebagai konsep berbeza daripada Data Besar (secara langsung, kami mempunyai artikel berasingan mengenai penggunaan Java dalam bidang Data Besar ). Ringkasnya, istilah Big data merujuk kepada semua aspek volum besar data pelbagai jenis, termasuk kedua-dua data berstruktur dan tidak berstruktur, pengumpulan, penyimpanan, klasifikasi, dsb. Manakala Perlombongan Data merujuk semata-mata kepada menyelam jauh ke dalam data untuk mengekstrak cerapan, corak dan persamaan utama serta maklumat lain daripada data dalam sebarang saiz (kedua-dua besar dan kecil). Oleh itu, kedua-dua konsep berkaitan dengan data dan secara amnya bertindih, tetapi Perlombongan Data adalah tentang menggunakan maklumat yang dikumpul untuk tujuan tertentu. “Tanpa analisis data yang mendalam, syarikat tidak melihat dan mendengar apa-apa; dalam talian mereka tidak berdaya dan keliru seperti rusa yang berlari ke lebuh raya.” Geoffrey Moore, penulis dan ahli teori pengurusan.

Bidang aplikasi Perlombongan data

Analisis data yang mendalam, seperti yang anda fahami, digunakan secara meluas. Mari kita lihat dengan cepat industri dan kawasan aktiviti yang paling kerap digunakan.

• Pemasaran dan sasaran kumpulan pengguna sasaran dalam runcit.

  Lebih kerap daripada yang lain, perlombongan data digunakan oleh peruncit untuk lebih memahami keperluan pelanggan mereka. Analisis data membolehkan mereka membahagikan pengguna ke dalam kumpulan dengan lebih tepat dan menyesuaikan promosi kepada mereka.

  Sebagai contoh, pasar raya runcit sering menawarkan pelanggan kad kesetiaan, yang membuka diskaun yang tidak tersedia kepada orang lain. Dengan bantuan kad sedemikian, peruncit mengumpul data tentang pembelian yang dibuat oleh kumpulan pengguna tertentu. Aplikasi analisis mendalam pada data ini membolehkan anda mengkaji tabiat dan keutamaan mereka, menyesuaikan pelbagai dan promosi untuk mengambil kira maklumat ini.

• Pengurusan risiko kredit dan sejarah kredit di bank.

  Bank sedang membangun dan melaksanakan model perlombongan data untuk meramalkan keupayaan peminjam untuk mengambil dan membayar balik pinjaman. Menggunakan pelbagai jenis data demografi dan peribadi peminjam, model ini secara automatik menentukan kadar faedah bergantung pada tahap risiko setiap pelanggan secara individu.

• Mengesan dan memerangi penipuan kewangan.

  Organisasi kewangan menggunakan Perlombongan Data untuk mengesan dan mencegah transaksi penipuan. Bentuk analisis ini digunakan untuk semua urus niaga, dan selalunya pengguna tidak menyedarinya. Contohnya, menjejaki perbelanjaan tetap pelanggan bank secara automatik boleh mengenal pasti pembayaran yang mencurigakan dan menangguhkan pelaksanaannya serta-merta sehingga pengguna mengesahkan pembelian. Oleh itu, Data mining digunakan untuk melindungi pengguna daripada pelbagai jenis penipu.

• Analisis sentimen dalam sosiologi.

  Analisis sentimen daripada data media sosial juga merupakan aplikasi biasa perlombongan data, menggunakan teknik yang dipanggil perlombongan teks. Ia boleh digunakan untuk mendapatkan cerapan tentang perasaan sekumpulan orang tertentu tentang topik tertentu. Ini dilakukan menggunakan analisis automatik data daripada rangkaian sosial atau sumber awam lain.

• Biomaklumat dalam penjagaan kesihatan.

  Dalam bidang perubatan, model perlombongan Data digunakan untuk meramalkan kemungkinan pesakit mengalami pelbagai penyakit berdasarkan faktor risiko. Untuk melakukan ini, data demografi, keluarga dan genetik dikumpul dan dianalisis. Di negara membangun dengan populasi yang besar, model sedemikian baru-baru ini mula dilaksanakan untuk mendiagnosis pesakit dan mengutamakan penjagaan perubatan sebelum doktor tiba dan pemeriksaan bersemuka.

"Jika anda mengkaji data dengan cukup teliti, anda boleh menemui mesej daripada Tuhan di dalamnya." Scott Adams, penulis, humoris

Perlombongan data dan Java

Seperti yang anda pasti sudah faham dari konteksnya, dalam bidang perlombongan data, seperti di tempat lain dalam Big data , Java adalah salah satu bahasa pengaturcaraan utama. Oleh itu, kami akan membuat gambaran ringkas tentang alat utama untuk perlombongan data di Jawa.

• RapidMiner

  RapidMiner ialah platform perlombongan data terbuka yang ditulis dalam Java. Salah satu penyelesaian analitik ramalan terbaik yang tersedia, dengan keupayaan untuk mencipta persekitaran bersepadu untuk pembelajaran mendalam, perlombongan teks dan pembelajaran mesin. Banyak organisasi menggunakannya untuk analisis data yang mendalam. RapidMiner boleh digunakan pada pelayan tempatan dan di awan.

• Apache Mahout

  Apache Mahout ialah perpustakaan pembelajaran mesin Java sumber terbuka daripada Apache. Mahout ialah alat pembelajaran mesin berskala dengan keupayaan untuk memproses data pada satu atau lebih mesin. Pelaksanaan pembelajaran mesin ini ditulis dalam Java, beberapa bahagian dibina pada Apache Hadoop.

• MikroStrategi

  MicroStrategy ialah platform perisian risikan perniagaan dan analisis data yang menyokong semua model perlombongan data. Terima kasih kepada rangkaian luas gerbang dan pemacu proprietari, platform ini boleh menyambung kepada mana-mana sumber korporat dan menganalisis datanya. MicroStrategy cemerlang dalam mengubah data kompleks menjadi visualisasi yang dipermudahkan yang boleh digunakan untuk pelbagai tujuan.

• Pakej Perlombongan Data Java

  Pakej Perlombongan Data Java ialah perpustakaan Java sumber terbuka untuk perlombongan data dan pembelajaran mesin. Ia memudahkan akses kepada sumber data dan algoritma pembelajaran mesin serta menyediakan modul visualisasi. JDMP merangkumi beberapa algoritma dan alatan, serta antara muka kepada pembelajaran mesin dan pakej perlombongan data yang lain (seperti LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave dan lain-lain).

• Suite Pembelajaran Mesin WEKA

  Suite Pembelajaran Mesin Persekitaran Waikato untuk Analisis Pengetahuan (WEKA) ialah senarai terbuka algoritma yang digunakan untuk membangunkan kaedah pembelajaran mesin. Semua algoritma WEKA disesuaikan untuk pembelajaran mesin dan perlombongan data. Suite Pembelajaran Mesin WEKA kini digunakan secara meluas dalam persekitaran perniagaan, menyediakan syarikat analisis data yang dipermudahkan dan analitik ramalan.

"Dunia hari ini penuh dengan data, dan terima kasih kepada ini, kami dapat melihat pengguna dengan lebih jelas." Max Levchin, pengasas bersama PayPal

Bagaimana data dilombong

Proses perlombongan data yang diterima umum terdiri daripada enam langkah.

• Menentukan matlamat perniagaan.

  Pertama, anda perlu merumuskan matlamat perniagaan keseluruhan projek dan memahami cara perlombongan data akan membantu mencapainya. Pada peringkat ini, pelan harus dibangunkan yang merangkumi garis masa, tindakan dan tugasan peranan.

• Memahami data.

  Pada peringkat kedua, data yang diperlukan dikumpul daripada pelbagai sumber. Alat visualisasi sering digunakan untuk memeriksa sifat data untuk memastikan ia membantu mencapai matlamat perniagaan. Pada peringkat ini dan seterusnya, alat Java paling kerap digunakan dan, oleh itu, kelayakan pengaturcara Java diperlukan.

Penyediaan data.

Data kemudiannya dibersihkan dan ditambah untuk memastikan tatasusunan sedia untuk dilombong. Bergantung pada jumlah data yang dianalisis dan bilangan sumber data, pemprosesan boleh mengambil masa yang besar. Oleh itu, sistem pengurusan pangkalan data moden (DBMS) digunakan untuk pemprosesan, yang mempercepatkan proses analisis mendalam.

• Pemodelan data.

  Pada peringkat ini, alat khas dan model matematik digunakan pada data, yang memungkinkan untuk mencari corak di dalamnya.

• Gred.

  Hasilnya kemudian dinilai dan dibandingkan dengan matlamat perniagaan untuk menentukan sama ada data boleh mencapainya.

• Kerahan.

  Nah, pada peringkat akhir, data yang diperoleh hasil daripada langkah-langkah yang diterangkan di atas disepadukan ke dalam operasi perniagaan. Pelbagai platform risikan perniagaan sering digunakan sebagai alat untuk melaksanakan maklumat yang diperoleh.

“Perlombongan data adalah kemahiran yang diperlukan hampir di mana-mana. Pelajarinya dan anda akan mendapat permintaan secara universal.” John Elder, pengasas syarikat analisis Elder Research

Gaji pakar perlombongan Data

Seperti yang anda pasti sudah faham daripada semua perkara di atas, perlombongan data sangat, sangat diperlukan dalam pasaran, dan oleh itu permintaan untuk pakar dalam bidang ini kekal tinggi secara konsisten. Oleh itu, akhirnya, mari kita lihat jumlah pendapatan pakar perlombongan Data. Di AS, purata gaji perlombongan data berkisar daripada kira-kira $44,000 setahun untuk penganalisis data kepada kira-kira $141,000 setahun untuk pakar pembelajaran mesin, menurut tapak pengambilan Indeed . Sumber PayScale melaporkan bahawa purata gaji pakar perlombongan data di Amerika Syarikat ialah $60 ribu setahun. Di Rusia, menurut data ini , Pakar perlombongan data memperoleh dari 50 ribu rubel hingga 180 ribu rubel sebulan. Untuk Ukraine dan Belarus, kami tidak dapat mencari maklumat terkini mengenai gaji di kawasan ini, tetapi selepas mengkaji beberapa kekosongan jawatan terbuka, kami dapat menyimpulkan bahawa angka itu tidak jauh berbeza dari Rusia dan julat, secara purata, dari $1 ribu hingga 2 -3 ribu setahun.bulan.