Eksploracja danych. Jak zamienić dane w złoto i po co używać do tego Java?

W publikacjach na JavaRush staramy się regularnie recenzować zawody, nisze i specjalizacje z zakresu IT. Przede wszystkim tych, którzy aktywnie korzystają z języka programowania Java oraz platform i rozwiązań na nim napisanych. Dzisiaj porozmawiamy o eksploracji danych („eksploracja danych”, „eksploracja danych”, „dogłębna analiza danych” lub po prostu „eksploracja danych” w rosyjskiej interpretacji). „W Bogu ufamy. Wszystko inne wymaga danych, aby uwierzyć. William Edwards Deming, amerykański naukowiec i statystyk.

Co to jest eksploracja danych?

Eksploracja danych to zbiorcza nazwa używana do opisania szeregu metod badania i analizowania dużych ilości danych w celu identyfikacji występujących w nich wzorców i reguł. Eksploracja danych jest uważana za odrębną dyscyplinę w dziedzinie nauki o danych. Jeśli mówimy o powszechnym wykorzystaniu wiedzy i rozwoju w tym obszarze, firmy najczęściej wykorzystują eksplorację danych w celu wydobycia przydatnych informacji z danych. Wykorzystując rozwiązania programowe do wyszukiwania wzorców w dużych ilościach danych, firmy mogą badać zachowania i nawyki konsumentów, aby opracować skuteczniejsze rozwiązania marketingowe, zwiększyć sprzedaż i obniżyć koszty. Ponadto techniki eksploracji danych wykorzystywane są do budowy modeli uczenia maszynowego (ML), które znajdują zastosowanie w nowoczesnych aplikacjach sztucznej inteligencji, takich jak np. algorytmy wyszukiwarek i systemy rekomendacji. „Możesz mieć dane, ale nie możesz mieć informacji, ale nie ma informacji bez danych”. Daniel Keys Moran, ekspert w dziedzinie programowania i pisarz.

Czym różni się eksploracja danych od Big Data?

Przyda się też od razu doprecyzować, czym data mining jako koncepcja różni się od Big Data (swoją drogą mamy osobny artykuł na temat wykorzystania Javy w obszarze Big Data ). Najprościej mówiąc, termin Big Data odnosi się do wszystkich aspektów dużych ilości danych różnego rodzaju, obejmujących zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, ich gromadzenie, przechowywanie, klasyfikację itp. Natomiast eksploracja danych odnosi się wyłącznie do głębokiego zagłębiania się w dane w celu wydobycia kluczowych spostrzeżeń, wzorców i podobieństw oraz innych informacji z danych dowolnej wielkości (zarówno dużych, jak i małych). Zatem obie koncepcje odnoszą się do danych i generalnie pokrywają się, ale eksploracja danych polega na wykorzystaniu zebranych informacji do określonych celów. „Bez głębokiej analizy danych firmy nic nie widzą i nie słyszą; w Internecie są bezradni i zdezorientowani jak jeleń wbiegający na autostradę”. Geoffrey Moore, pisarz i teoretyk zarządzania.

Obszary zastosowań Eksploracja danych

Jak wiadomo, dogłębna analiza danych jest stosowana bardzo szeroko. Przyjrzyjmy się szybko tym branżom i obszarom działalności, w których jest on najczęściej stosowany.

• Marketing i targetowanie docelowych grup konsumentów w handlu detalicznym.

  Częściej niż inne eksploracja danych jest wykorzystywana przez sprzedawców detalicznych, aby lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów. Analiza danych pozwala im dokładniej dzielić konsumentów na grupy i dostosowywać do nich promocje.

  Na przykład supermarkety spożywcze często oferują klientom kartę lojalnościową, która otwiera zniżki niedostępne dla innych. Za pomocą takich kart sprzedawcy zbierają dane o tym, jakich zakupów dokonują określone grupy konsumentów. Zastosowanie dogłębnej analizy tych danych pozwala poznać ich zwyczaje i preferencje, dostosowując asortyment i promocje tak, aby uwzględniały te informacje.

• Zarządzanie ryzykiem kredytowym i historią kredytową w bankach.

  Banki opracowują i wdrażają modele eksploracji danych, aby przewidzieć zdolność kredytobiorcy do zaciągnięcia i spłaty kredytu. Wykorzystując różnego rodzaju dane demograficzne i osobowe pożyczkobiorcy, modele te automatycznie ustalają stopę procentową w zależności od poziomu ryzyka każdego klienta indywidualnie.

• Wykrywanie i zwalczanie oszustw finansowych.

  Organizacje finansowe wykorzystują eksplorację danych do wykrywania nieuczciwych transakcji i zapobiegania im. Ta forma analizy dotyczy wszystkich transakcji, a często konsumenci nawet nie są tego świadomi. Na przykład śledzenie regularnych wydatków klienta banku może automatycznie zidentyfikować podejrzane płatności i natychmiast opóźnić ich realizację do czasu potwierdzenia zakupu przez użytkownika. Eksploracja danych służy zatem ochronie konsumentów przed różnego rodzaju oszustami.

• Analiza sentymentów w socjologii.

  Analiza nastrojów na podstawie danych z mediów społecznościowych jest również powszechnym zastosowaniem eksploracji danych przy użyciu techniki zwanej eksploracją tekstu. Można go wykorzystać do uzyskania wglądu w to, co pewna grupa ludzi myśli na dany temat. Odbywa się to poprzez automatyczną analizę danych z sieci społecznościowych lub innych źródeł publicznych.

• Bioinformacja w służbie zdrowia.

  W medycynie modele eksploracji danych służą do przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia u pacjenta różnych schorzeń na podstawie czynników ryzyka. W tym celu zbiera się i analizuje dane demograficzne, rodzinne i genetyczne. W krajach rozwijających się o dużej populacji zaczęto niedawno wdrażać takie modele w celu diagnozowania pacjentów i ustalania priorytetów opieki medycznej przed przybyciem lekarzy i bezpośrednim badaniem.

„Jeśli przestudiujesz dane wystarczająco uważnie, możesz znaleźć w nich przesłania od Boga”. Scott Adams, pisarz, humorysta

Eksploracja danych i Java

Jak zapewne już zrozumiałeś z kontekstu, w dziedzinie eksploracji danych, podobnie jak gdzie indziej w Big Data , Java jest jednym z głównych języków programowania. Dlatego dokonamy krótkiego przeglądu głównych narzędzi do eksploracji danych w Javie.

• RapidMiner

  RapidMiner to otwarta platforma eksploracji danych napisana w Javie. Jedno z najlepszych dostępnych rozwiązań do analizy predykcyjnej, z możliwością tworzenia zintegrowanych środowisk do głębokiego uczenia się, eksploracji tekstu i uczenia maszynowego. Wiele organizacji wykorzystuje go do dogłębnej analizy danych. RapidMiner może być używany zarówno na serwerach lokalnych, jak i w chmurze.

• Apache Mahout

  Apache Mahout to biblioteka uczenia maszynowego Java typu open source firmy Apache. Mahout to właśnie skalowalne narzędzie do uczenia maszynowego z możliwością przetwarzania danych na jednej lub większej liczbie maszyn. Implementacje tego uczenia maszynowego są napisane w Javie, niektóre części są zbudowane na Apache Hadoop.

• Mikrostrategia

  MicroStrategy to platforma oprogramowania do inteligencji biznesowej i analizy danych, która obsługuje wszystkie modele eksploracji danych. Dzięki szerokiej gamie autorskich bramek i sterowników platforma może połączyć się z dowolnym zasobem korporacyjnym i analizować jego dane. MicroStrategy specjalizuje się w przekształcaniu złożonych danych w uproszczone wizualizacje, które można wykorzystać do różnych celów.

• Pakiet eksploracji danych Java

  Pakiet Java Data Mining Package to biblioteka Java typu open source do eksploracji danych i uczenia maszynowego. Ułatwia dostęp do źródeł danych i algorytmów uczenia maszynowego oraz udostępnia moduły wizualizacyjne. JDMP zawiera szereg algorytmów i narzędzi, a także interfejsy do innych pakietów do uczenia maszynowego i eksploracji danych (takich jak LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave i inne).

• Pakiet uczenia maszynowego WEKA

  Pakiet uczenia maszynowego Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) to otwarta lista algorytmów używanych do opracowywania metod uczenia maszynowego. Wszystkie algorytmy WEKA są dostosowane do uczenia maszynowego i eksploracji danych. Pakiet WEKA Machine Learning Suite jest obecnie szeroko stosowany w środowisku biznesowym, zapewniając firmom uproszczoną analizę danych i analitykę predykcyjną.

„Dzisiejszy świat jest pełen danych, dzięki czemu możemy znacznie wyraźniej widzieć konsumentów”. Max Levchin, współzałożyciel PayPala

Jak wydobywane są dane

Ogólnie przyjęty proces eksploracji danych składa się z sześciu kroków.

• Definiowanie celów biznesowych.

  Najpierw musisz sformułować ogólne cele biznesowe projektu i zrozumieć, w jaki sposób eksploracja danych pomoże je osiągnąć. Na tym etapie należy opracować plan obejmujący harmonogram, działania i przydział ról.

• Zrozumienie danych.

  W drugim etapie zbierane są niezbędne dane z różnych źródeł. Narzędzia wizualizacyjne są często używane do badania właściwości danych, aby upewnić się, że pomagają one w osiągnięciu celów biznesowych. Na tym i kolejnym etapie najczęściej wykorzystuje się narzędzia Java i dlatego wymagane są kwalifikacje programisty Java.

Przygotowywanie danych.

Dane są następnie czyszczone i rozszerzane, aby upewnić się, że tablica jest gotowa do eksploracji. W zależności od ilości analizowanych danych i liczby źródeł danych przetwarzanie może zająć ogromną ilość czasu. Dlatego do przetwarzania wykorzystywane są nowoczesne systemy zarządzania bazami danych (DBMS), co przyspiesza proces dogłębnej analizy.

• Modelowanie danych.

  Na tym etapie do danych stosuje się specjalne narzędzia i modele matematyczne, które umożliwiają odnalezienie w nich wzorców.

• Stopień.

  Wyniki są następnie oceniane i porównywane z celami biznesowymi, aby określić, czy dane mogą je osiągnąć.

• Zastosowanie.

  Cóż, w końcowym etapie dane uzyskane w wyniku opisanych powyżej kroków są integrowane z operacjami biznesowymi. Jako narzędzie implementacji uzyskanych informacji często wykorzystywane są różne platformy business intelligence.

„Eksploracja danych to umiejętność potrzebna niemal wszędzie. Naucz się tego, a będziesz powszechnie poszukiwany.” John Elder, założyciel firmy analitycznej Elder Research

Wynagrodzenia specjalistów Data Mining

Jak zapewne już zrozumiałeś z powyższego, eksploracja danych cieszy się bardzo, bardzo dużym zainteresowaniem na rynku, dlatego zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie pozostaje niezmiennie wysokie. Przyjrzyjmy się zatem na koniec, ile zarabiają specjaliści Data Mining. Według serwisu rekrutacyjnego Indeed, w USA średnie wynagrodzenia w zakresie eksploracji danych wahają się od około 44 000 dolarów rocznie w przypadku analityków danych do około 141 000 dolarów rocznie w przypadku specjalistów zajmujących się uczeniem maszynowym . Zasób PayScale podaje , że średnia pensja specjalisty eksploracji danych w Stanach Zjednoczonych wynosi 60 tysięcy dolarów rocznie. Według tych danych w Rosji eksperci eksploracji danych zarabiają od 50 do 180 tysięcy rubli miesięcznie. W przypadku Ukrainy i Białorusi nie udało nam się znaleźć aktualnych informacji na temat wynagrodzeń w tym obszarze, ale po przestudiowaniu liczby wolnych stanowisk pracy możemy stwierdzić, że liczby te nie różnią się zbytnio od Rosji i wynoszą średnio od 1 tys. do 2 dolarów -3 tysiące rocznie.miesiąc.