Stáhnout prezentaci
Prezentace se nahrává, počkejte prosím
ZveřejnilKamila Vaňková
1
BA_EM Electronic Marketing Pavel Kotyza @VŠFS
2
Agenda Efektivní data mining jako zdroj relevantních dat o potřebách zákazníků
3
Co je data mining? Je absolutní Je předem neznámý Je užitečný
4
Co jsou data?
5
Tradiční využití data-miningu
10
Otázka Uveďte příklad data miningu?
11
Můj příklad
12
Co je data mining? Data mining je činnost automatického prohledávání velkých dat pro hledání vzorců podobností (patterns) a trendů, které jsou za hranicí jednoduché analýzy. Data mining využívá pokročilé matematické algoritmy pro segmentaci data a Tradiční využití data-miningu a vyhodnocování budoucích událostí Data mining je také znám jako: Knowledge Discovery (KD) v datech (KDD).
13
Klíčové vlastnosti data miningu Automatické objevování obvyklostí Predikce předpokládaných výsledků Tvorba akčních plánů Zaměření na velké objemy dat a databází
14
Video http://www.youtube.com/watch?v=BjznLJcgSFI
15
Proč jej využívat Data mining vám odpoví na otázky, které nelze zodpovědět pomocí jednoduchých dotazů a reporty
16
Video example http://www.ted.com/playlists/56/making_sense_of_too_much_data.html http://www.ted.com/playlists/56/making_sense_of_too_much_data.html
17
Typy Data Miningu
18
Automatic Discovery Data miningu se dosahuje pomocí stavby modelů. Model využívá algoritmy, které se aplikují na sadu hrubých dat. Výsledků automatizovaných závěrů je dosaženo pomocí zpracování jednotlivých modelů. Modely data-miningu mohou být použity pro získávání výstupů z nových dat, která ještě nikdy nevyla zpracována. Proces aplikace takového modelu se jmenuje skóring.
19
Predikce - předpovědi Mnoho forem data-miningu jsou prediktivní Např. Model může předikovat příjem lidí s vysokoškolským vzděláním Predikce jsou spojeny s pravděpodobností. Možnosti takové predikce jsou také známy jako jistoty (confidence). Jak jistá je tato předpověď? Některé formy prediktivního data miningu vytvářejí pravidla, která jsou podmínkou daných závěrů. Např. Pravidlo může specifikovat, že člověk s Bc. Vzděláním z určitého regionu má vyšší příjem než regionální průměr. Pravidla mají asociovanou podporu v tvrdých datech. Jaké procento populace splňuje dané pravidlo?
20
Seskupování - Grouping Jiná forma data miningu identifikuje logické a seskupení dat. Např. Model může identifikovat segment populace, který má určitý příjem v daném rozsahu, a nemá body za špatné řízení a kupuje si mobil každý rok.
21
Akční informace - Actionable Information Data mining nám přináší informace vhodná pro akci na základě analýzy velkých dat. Např. Developer může plánovat stavby na základě příjmových skupin žijících v dané lokalitě. Leasingovka může použít model, který identifikuje zákaznické segmenty pro zaslání nabídky na drah, luxusní vozy.
22
Proč je to dnes tak důležité? Data jsou všude kolem nás Sociální sítě Vyhledávání a porovnávání zboží Cílení reklamy Přesycení informacemi
23
Social Insight & Osobní využití Ceny pronájmů Blogy a zpravodajství Informace o filmech v kině Móda Ceny produktů Vyhledávání na porno stránkách
24
The krása vizualizace dat http://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization.html
25
Data Mining Process Definice problému Sběr dat a příprava Data Access Data Sampling Data Transformation Stavba modelu & hodnocení Create Model Test Model Evaluate & Interpret Model Aplikace znalostí Model Apply Custom Reports External Applicazions
26
Definice problému
29
Sběr dat a příprava Přístup k datum Data Sampling Převod dat
30
Stavba modelu & hodnocení modelu Vytvoření Modelu Otestování Modelu Vyhodnocení & Interpretace Model
31
Aplikace znalostí Aplikace modelu Reporty na míru Pro externí aplikace
32
Jak lze předpovídat vaše chování? http://www.youtube.com/watch?v=DaWcL3oOd-E
33
Závěr! Jsou tu ve škole/práci nějací kokoti? Řešení problému: D-Fenz Kravatový test – Extremní příklad data miningu
Podobné prezentace
© 2024 SlidePlayer.cz Inc.
All rights reserved.