การทำเหมืองข้อมูล จะเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นทองคำได้อย่างไร และเหตุใดจึงใช้ Java เพื่อสิ่งนี้

ในสิ่งพิมพ์บน JavaRush เราพยายามตรวจสอบวิชาชีพ เฉพาะกลุ่ม และความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในสาขาไอทีเป็นประจำ ประการแรกคือผู้ที่ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม Java และแพลตฟอร์มและโซลูชันที่เขียนไว้ วันนี้เราจะพูดถึงการขุดข้อมูล ("การขุดข้อมูล", "การขุดข้อมูล", "การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก" หรือเพียงแค่ "การขุดข้อมูล" ในการตีความภาษารัสเซีย) “ในพระเจ้าเราวางใจ ทุกสิ่งทุกอย่างต้องการข้อมูลจึงจะเชื่อได้” วิลเลียม เอ็ดเวิร์ดส์ เดมิง นักวิทยาศาสตร์และนักสถิติชาวอเมริกัน

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลเป็นชื่อรวมที่ใช้อธิบายวิธีการต่างๆ ในการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากเพื่อระบุรูปแบบและกฎเกณฑ์ต่างๆ ในข้อมูลเหล่านั้น การทำเหมืองข้อมูลถือเป็นวินัยที่แตกต่างในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากเราพูดถึงการใช้ความรู้และการพัฒนาอย่างแพร่หลายในด้านนี้ บริษัทส่วนใหญ่มักจะใช้ Data mining เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูล ด้วยการใช้โซลูชันซอฟต์แวร์เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลปริมาณมาก บริษัทต่างๆ สามารถศึกษาพฤติกรรมและนิสัยของผู้บริโภคเพื่อพัฒนาโซลูชันทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพิ่มยอดขาย และลดต้นทุน นอกจากนี้ เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลยังใช้เพื่อสร้างโมเดล Machine Learning (ML) ที่ใช้ในแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่เช่นอัลกอริธึมเครื่องมือค้นหา และระบบแนะนำ เป็นต้น “คุณสามารถมีข้อมูลได้ แต่ไม่ใช่ข้อมูล แต่ไม่มีข้อมูลหากไม่มีข้อมูล” Daniel Keys Moran ผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมและนักเขียน

Data mining แตกต่างจาก Big Data อย่างไร?

นอกจากนี้ยังจะมีประโยชน์ในการชี้แจงทันทีว่าการขุดข้อมูลเป็นแนวคิดที่แตกต่างจาก Big Data อย่างไร (อย่างไรก็ตามเรามีบทความแยกต่างหากเกี่ยวกับการใช้ Java ในสาขา Big Data ) พูดง่ายๆ ก็คือ คำว่า Big data หมายถึงทุกแง่มุมของข้อมูลปริมาณมากหลายประเภท รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง การรวบรวม การจัดเก็บ การจำแนกประเภท ฯลฯ ในขณะที่การทำเหมืองข้อมูลหมายถึงการเจาะลึกเข้าไปในข้อมูลเพียงอย่างเดียวเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก รูปแบบ และความคล้ายคลึงที่สำคัญ และข้อมูลอื่นๆ จากข้อมูลทุกขนาด (ทั้งขนาดใหญ่และขนาดเล็ก) ดังนั้นแนวคิดทั้งสองจึงเกี่ยวข้องกับข้อมูลและโดยทั่วไปจะทับซ้อนกัน แต่การทำเหมืองข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ “หากไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก บริษัทต่างๆ จะเห็นและไม่ได้ยินอะไรเลย ในโลกออนไลน์พวกเขาทำอะไรไม่ถูกและสับสนราวกับกวางที่วิ่งไปบนทางด่วน” เจฟฟรีย์ มัวร์ นักเขียนและนักทฤษฎีการจัดการ

พื้นที่การใช้งาน การทำเหมืองข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกอย่างที่คุณเข้าใจนั้นมีการใช้กันอย่างแพร่หลายมาก มาดูอุตสาหกรรมและพื้นที่ของกิจกรรมที่มีการใช้งานบ่อยที่สุดโดยสรุป

• การตลาดและการกำหนดเป้าหมายกลุ่มผู้บริโภคกลุ่มค้าปลีก

  ผู้ค้าปลีกใช้การขุดข้อมูลบ่อยกว่ารายอื่นเพื่อเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้แบ่งผู้บริโภคออกเป็นกลุ่มๆ ได้แม่นยำยิ่งขึ้น และปรับแต่งโปรโมชันให้เหมาะกับพวกเขาได้

  ตัวอย่างเช่น ซูเปอร์มาร์เก็ตของชำมักจะเสนอบัตรสะสมคะแนนให้กับลูกค้า ซึ่งจะเปิดส่วนลดที่ผู้อื่นไม่มีให้ ด้วยความช่วยเหลือของการ์ดดังกล่าว ผู้ค้าปลีกจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อของผู้บริโภคบางกลุ่ม การใช้การวิเคราะห์เชิงลึกกับข้อมูลนี้ทำให้คุณสามารถศึกษานิสัยและความชอบของพวกเขา ปรับเปลี่ยนประเภทและโปรโมชั่นเพื่อนำข้อมูลนี้มาพิจารณา

• การบริหารความเสี่ยงด้านเครดิตและประวัติเครดิตในธนาคาร

  ธนาคารต่างๆ กำลังพัฒนาและใช้โมเดลการขุดข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความสามารถของผู้กู้ในการเบิกจ่ายและชำระคืนเงินกู้ โมเดลเหล่านี้จะกำหนดอัตราดอกเบี้ยโดยอัตโนมัติตามระดับความเสี่ยงของลูกค้าแต่ละรายโดยใช้ข้อมูลประชากรและข้อมูลส่วนบุคคลของผู้กู้ยืม

• การตรวจจับและต่อสู้กับการฉ้อโกงทางการเงิน

  องค์กรทางการเงินใช้การขุดข้อมูลเพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงธุรกรรม การวิเคราะห์รูปแบบนี้ใช้กับธุรกรรมทั้งหมด และบ่อยครั้งที่ผู้บริโภคไม่ทราบด้วยซ้ำ ตัวอย่างเช่น การติดตามค่าใช้จ่ายปกติของลูกค้าธนาคารสามารถระบุการชำระเงินที่น่าสงสัยได้โดยอัตโนมัติ และชะลอการดำเนินการทันทีจนกว่าผู้ใช้จะยืนยันการซื้อ ดังนั้น การทำเหมืองข้อมูลจึงถูกนำมาใช้เพื่อปกป้องผู้บริโภคจากการหลอกลวงประเภทต่างๆ

• การวิเคราะห์ความรู้สึกในสังคมวิทยา

  การวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อมูลโซเชียลมีเดียยังเป็นการประยุกต์ใช้การขุดข้อมูลโดยทั่วไป โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่าการขุดข้อความ สามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าคนกลุ่มหนึ่งรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับหัวข้อหนึ่งๆ ซึ่งทำได้โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลจากเครือข่ายสังคมออนไลน์หรือแหล่งข้อมูลสาธารณะอื่นๆ โดยอัตโนมัติ

• ข้อมูลชีวภาพในการดูแลสุขภาพ

  ในทางการแพทย์ โมเดลการทำเหมืองข้อมูลใช้เพื่อทำนายโอกาสที่ผู้ป่วยจะเกิดอาการเจ็บป่วยต่างๆ โดยพิจารณาจากปัจจัยเสี่ยง ในการทำเช่นนี้ จะมีการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลประชากร ครอบครัว และพันธุกรรม ในประเทศกำลังพัฒนาที่มีประชากรจำนวนมาก แบบจำลองดังกล่าวได้เริ่มถูกนำมาใช้เพื่อวินิจฉัยผู้ป่วยและจัดลำดับความสำคัญของการดูแลรักษาพยาบาลก่อนที่แพทย์จะมาถึงและการตรวจแบบตัวต่อตัว

“ถ้าคุณศึกษาข้อมูลอย่างรอบคอบเพียงพอ คุณจะพบข้อความจากพระเจ้าในนั้น” สกอตต์ อดัมส์ นักเขียน นักอารมณ์ขัน

การทำเหมืองข้อมูลและ Java

ดังที่คุณจะต้องเข้าใจจากบริบทแล้ว ในด้านการขุดข้อมูล เช่นเดียวกับที่อื่นๆ ในBig data Java เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมหลัก ดังนั้นเราจะสร้างภาพรวมโดยย่อเกี่ยวกับเครื่องมือหลักสำหรับการขุดข้อมูลใน Java

• ราปิดไมเนอร์

  RapidMiner เป็นแพลตฟอร์มการขุดข้อมูลแบบเปิดที่เขียนด้วยภาษา Java หนึ่งในโซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ดีที่สุดที่มีอยู่ พร้อมด้วยความสามารถในการสร้างสภาพแวดล้อมแบบผสานรวมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก การขุดข้อความ และการเรียนรู้ของเครื่อง หลายองค์กรใช้เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก RapidMiner สามารถใช้ได้ทั้งบนเซิร์ฟเวอร์ภายในและในระบบคลาวด์

• อาปาเช่ ควาญช้าง

  Apache Mahout เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง Java แบบโอเพ่นซอร์สจาก Apache ควาญช้างเป็นเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถปรับขนาดได้อย่างแม่นยำ โดยมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลในเครื่องตั้งแต่หนึ่งเครื่องขึ้นไป การใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงนี้เขียนด้วยภาษา Java บางส่วนสร้างขึ้นบน Apache Hadoop

• ไมโครกลยุทธ์

  MicroStrategy เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์ข้อมูลที่รองรับโมเดลการทำเหมืองข้อมูลทั้งหมด ด้วยเกตเวย์และไดรเวอร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่หลากหลาย แพลตฟอร์มดังกล่าวจึงสามารถเชื่อมต่อกับทรัพยากรขององค์กรและวิเคราะห์ข้อมูลได้ MicroStrategy เป็นเลิศในการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นการแสดงภาพที่เรียบง่าย ซึ่งสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย

• แพ็คเกจการขุดข้อมูล Java

  Java Data Mining Package เป็นไลบรารี Java แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการขุดข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง อำนวยความสะดวกในการเข้าถึงแหล่งข้อมูลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และจัดเตรียมโมดูลการแสดงภาพ JDMP มีอัลกอริธึมและเครื่องมือจำนวนหนึ่ง รวมถึงอินเทอร์เฟซสำหรับแพ็คเกจ Machine Learning และ Data Mining อื่นๆ (เช่น LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave และอื่นๆ)

• ชุดการเรียนรู้ของเครื่อง WEKA

  ชุดการเรียนรู้ของเครื่อง Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) เป็นรายการอัลกอริธึมแบบเปิดที่ใช้ในการพัฒนาวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึม WEKA ทั้งหมดได้รับการปรับแต่งสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการขุดข้อมูล ปัจจุบันชุดการเรียนรู้ของเครื่อง WEKA ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ ช่วยให้บริษัทต่างๆ ได้รับการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ง่ายขึ้น

“โลกทุกวันนี้เต็มไปด้วยข้อมูล และด้วยเหตุนี้ เราจึงมองเห็นผู้บริโภคได้ชัดเจนยิ่งขึ้น” แม็กซ์ เลฟชิน ผู้ร่วมก่อตั้ง PayPal

วิธีการขุดข้อมูล

กระบวนการขุดข้อมูลที่เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไปประกอบด้วยหกขั้นตอน

• การกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจ

  ขั้นแรก คุณต้องกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจโดยรวมของโครงการ และทำความเข้าใจว่าการขุดข้อมูลจะช่วยให้บรรลุเป้าหมายได้อย่างไร ในขั้นตอนนี้ ควรจัดทำแผนซึ่งรวมถึงลำดับเวลา การดำเนินการ และการมอบหมายบทบาท

• การทำความเข้าใจข้อมูล

  ในระยะที่สอง ข้อมูลที่จำเป็นจะถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ เครื่องมือการแสดงภาพมักใช้เพื่อตรวจสอบคุณสมบัติของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าช่วยให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ ในขั้นตอนนี้และขั้นต่อไป เครื่องมือ Java จะถูกใช้งานบ่อยที่สุด และด้วยเหตุนี้ คุณสมบัติของโปรแกรมเมอร์ Java จึงเป็นสิ่งจำเป็น

การเตรียมข้อมูล

จากนั้นข้อมูลจะถูกทำความสะอาดและเพิ่มเพื่อให้แน่ใจว่าอาร์เรย์พร้อมสำหรับการขุด ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์และจำนวนแหล่งข้อมูล การประมวลผลอาจใช้เวลานานมาก ดังนั้นจึงใช้ระบบการจัดการฐานข้อมูลสมัยใหม่ (DBMS) ในการประมวลผลซึ่งช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์เชิงลึกเร็วขึ้น

• การสร้างแบบจำลองข้อมูล

  ในขั้นตอนนี้ เครื่องมือพิเศษและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จะถูกนำไปใช้กับข้อมูล ซึ่งทำให้สามารถค้นหารูปแบบในข้อมูลเหล่านั้นได้

• ระดับ.

  จากนั้นผลลัพธ์จะได้รับการประเมินและเปรียบเทียบกับเป้าหมายทางธุรกิจเพื่อพิจารณาว่าข้อมูลสามารถบรรลุเป้าหมายได้หรือไม่

• การปรับใช้

  ในขั้นตอนสุดท้ายข้อมูลที่ได้รับจากขั้นตอนที่อธิบายไว้ข้างต้นจะถูกรวมเข้ากับการดำเนินธุรกิจ แพลตฟอร์มระบบธุรกิจอัจฉริยะต่างๆ มักใช้เป็นเครื่องมือในการนำข้อมูลที่ได้รับไปใช้

“การขุดข้อมูลเป็นทักษะที่จำเป็นเกือบทุกที่ เรียนรู้มันแล้วคุณจะได้รับความต้องการในระดับสากล” John Elder ผู้ก่อตั้งบริษัทวิเคราะห์ Elder Research

เงินเดือนของผู้เชี่ยวชาญด้านการขุดข้อมูล

ตามที่คุณต้องเข้าใจจากที่กล่าวมาทั้งหมดแล้ว การทำเหมืองข้อมูลเป็นที่ต้องการอย่างมากในตลาด ดังนั้นความต้องการผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้จึงยังคงอยู่ในระดับสูงอย่างต่อเนื่อง สุดท้ายนี้ เรามาดูกันว่าผู้เชี่ยวชาญด้าน Data mining มีรายได้เท่าไร ในสหรัฐอเมริกา เงินเดือนการขุดข้อมูลโดยเฉลี่ยอยู่ในช่วงประมาณ 44,000 ดอลลาร์ต่อปีสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล จนถึงประมาณ 141,000 ดอลลาร์ต่อปีสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ตามข้อมูลของเว็บไซต์รับสมัครงาน Indeed ทรัพยากร PayScale รายงานว่าเงินเดือนโดยเฉลี่ยของผู้เชี่ยวชาญด้านการขุดข้อมูลในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 60,000 ดอลลาร์ต่อปี ในรัสเซียตามข้อมูล นี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านการขุดข้อมูลมีรายได้จาก 50,000 รูเบิลถึง 180,000 รูเบิลต่อเดือน สำหรับยูเครนและเบลารุส เราไม่สามารถหาข้อมูลปัจจุบันเกี่ยวกับเงินเดือนในพื้นที่นี้ได้ แต่หลังจากศึกษาตำแหน่งงานว่างที่เปิดอยู่จำนวนหนึ่ง เราสามารถสรุปได้ว่าตัวเลขดังกล่าวไม่แตกต่างจากรัสเซียมากนัก และโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 1,000 ถึง 2 ดอลลาร์ -3 พันต่อปี เดือน