Дата-майнинг: процесс, типы методики и инструменты

Дата-майнинг (data mining) — это процесс обработки данных для выявления паттернов, корреляций и аномалий в крупных датасетах. В нём применяются разнообразные методики статистического анализа и машинного обучения для извлечения из данных значимой информации и выводов. Компании могут использовать эти выводы для принятия обоснованных решений, прогнозирования трендов и совершенствования бизнес-стратегий.

Например, при помощи дата-майнинга туристическая компания может обнаружить, что путешественники-одиночки часто бронируют отели рядом с технологическими хабами или коворкинг-пространствами, даже если они расположены далеко от основных туристических достопримечательностей. Это может намекнуть о том, что существенный процент путешествующих в одиночестве объединяет поездки для работы и отдыха, предпочитая места, удовлетворяющие их профессиональным потребностям. Такой вывод может позволить компании сосредоточить свои маркетинговые кампании на отелях, находящихся поблизости от бизнес-районов или коворкингов.

Этот процесс является неотъемлемой частью преобразования огромных объёмов сырых данных (структурированных, неструктурированных и частично структурированных) в ценные знания, на основании которых можно планировать свои действия.

Как отдельная область дата-майнинг возник в 1990-х, но его концепция уходит корнями в середину 20-го века. Изначально дата-майнинг назывался извлечением знаний из баз данных (knowledge discovery in databases, KDD). Эта методика стала реакцией на появление крупномасштабных накопителей данных (например, хранилищ данных и озёр данных). В таких больших репозиториях можно хранить множество данных. Из этого логически проистекает необходимость понимания всей этой информации.

Дальнейшее развитие дата-майнинга шло рука об руку с ростом вычислительных мощностей и повышением доступности данных, что позволило выполнять практический анализ более сложных и объёмных датасетов.

Дата-майнинг легко перепутать с другими процессами обработки данных, например, с машинным обучением.

Основное различие заключается в том, что дата-майнинг делает упор на поиск паттернов и взаимосвязей в данных, а машинное обучение больше связано с созданием алгоритмов на основании имеющихся данных для генерации прогнозов или решений о будущих данных.

Эти процессы взаимосвязаны, а не исключают друг друга: часто в качестве входных данных ML используются результаты дата-майнинга, а дата-майнинг использует методики ML для понимания того, какая информация скрывается под поверхностью.

Например, в туристическом бизнесе дата-майнинг может заключаться в анализе записей бронирования и отзывов клиентов за множество лет с целью выявления популярных мест и туристических тенденций. А машинное обучение могло бы заключаться в разработке системы, распознающей текущие туристические тенденции и прогнозирующей поведение и предпочтения путешественников в будущем на основании данных прошлого.

И дата-майнинг, и машинное обучение относятся к более общей и широкой категории data science.

Дата-майнинг может быть крайне выгодным для бизнеса. Чтобы доказать это, приведём список его критически важных преимуществ.

Дата-майнинг

• генерирует ценные наблюдения, позволяющие принимать более обоснованные и стратегические бизнес-решения;
• позволяет точнее предсказывать рыночные тренды и поведение клиентов, помогая в проактивном бизнес-планировании;
• помогает выявлять скрытые паттерны и корреляции, что приводит к более глубокому пониманию динамики рынка и потребностей клиентов;
• способствует выявлению выбросов и необычных паттернов данных, что критически важно для распознавания мошенничества и поддержания непрерывности эксплуатации;
• позволяет создавать более эффективные и персонализированные маркетинговые кампании благодаря анализу клиентских данных;
• помогает точнее оценивать и устранять потенциальные риски.

Разумеется, есть и другие полезные пункты, о которых мы поговорим ниже.

Опубликованная в 1999 году статья Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) — это структурированный подход к выполнению дата-майнинга за шесть последовательных этапов. Многие специалисты по-прежнему используют этот всеобъемлющий фреймворк для стандартизации процессов отраслевого дата-майнинга. Давайте подробнее рассмотрим этапы CRISP-DM.

Понимание бизнеса (Business understanding). Аналогично тому, как перед приёмом лекарств мы читаем инструкцию, перед началом процесса дата-майнинга необходимо выполнить общие подготовительные действия. Первый этап заключается в анализе целей и требований проекта обработки данных с точки зрения бизнеса. Он включает в себя определение масштабов задачи, выявление основных бизнес-вопросов, на которые должен ответить дата-майнинг, и формулирование первоначального плана по достижению этих целей.

Понимание и сбор данных (Data understanding and collection). На этом этапе дата-саентисты начинают собирать и изучать данные, чтобы освоиться в них, выявить проблемы их качества и сделать первые выводы. Этот процесс может включать в себя исследование размеров, природы и паттернов данных, понимание имеющихся источников данных.

Подготовка данных (Data preparation). Часто это самый длительный этап, включающий в себя очистку и преобразование сырых данных в формат, подходящий для анализа. Этот процесс заключается в выявлении отсутствующих значений, устранение несоответствий, нормализации данных и потенциальном преобразовании переменных. Его задача заключается в создании из сырых данных готового датасета для моделирования.

Моделирование (Modeling). На этом этапе специалисты по дата-майнингу выбирают математические методики, которые будут использоваться для обработки данных.

Обычно хорошей практикой является проверка разных алгоритмов и моделей с целью выявления наилучшей методики распознавания паттернов и прогнозирования на основании подготовленных данных. Спектр методик очень широк: от простых регрессионных моделей до сложных нейросетей. Ниже мы расскажем об основных методиках.

Оценка (Evaluation). На этом этапе часто выполняется оценка точности, надёжности и валидности модели. При проверке точности определяется, как часто модель выдаёт правильные результаты. Надёжность связана с согласованностью модели: если использовать модель много раз, то выдаёт ли она каждый раз одинаковые результаты? Проверка валидности позволяет понять, действительно ли модель прогнозирует то, что должна. Этап оценки может включать итерации и тонкую настройку модели с целью повышения её производительности.

Развёртывание (Deployment). Развёртывание может заключаться и в генерации отчёта с выводами и рекомендациями на основании результатов, и в интеграции модели дата-майнинга в действующие системы компании. Этот последний этап должен гарантировать, что вы можете эффективно преобразовывать выводы, сделанные при дата-майнинге, в бизнес-стратегии или решения.

Каждый этап процесса CRISP-DM итеративен, то есть выводы или проблемы, выявленные на поздних этапах, могут привести к пересмотру более ранних. Его циклическая природа обеспечивает непрерывное совершенствование и релевантность проекта дата-майнинга целям бизнеса.

Как я и обещал, здесь мы объясним фундаментальные техники дата-майнинга. Дата-майнинг в общем смысле можно разбить на два основных типа предиктивный и дескриптивный дата-майнинг. Каждый из типов отвечает определённым потребностям бизнеса и предоставляет уникальную информацию.

Впрочем, некоторые методики дата-майнинга гибки: в зависимости от сферы использования специалисты могут применять их в предиктивном и дескриптивном контекстах. Эти гибкие методики можно выделить в отдельный раздел.

Предиктивный дата-майнинг занимается анализом текущих и исторических данных для прогнозирования будущих событий. Особенно полезно это в ситуациях, когда критически важно понимать тренды, паттерны и возможные результаты. Например, в отрасли здравоохранения предиктивный дата-майнинг можно использовать для анализа данных пациентов и медицинских карт с целью прогнозирования будущих эпидемий, выявления факторов риска для определённых заболеваний и совершенствования ухода за пациентом при помощи персонализированных планов лечения.

Предиктивный дата-майнинг можно разбить на несколько ключевых методик:

• Классификация
• Регрессия
• Анализ временных последовательностей

Классификация — это сортировка данных на заранее выбранные категории. Этот процесс исследует атрибуты данных, чтобы определить, к какому классу относится каждый элемент данных. Идентифицировав ключевые характеристики данных, можно систематически группировать или классифицировать соответствующие данные.

Например, авиакомпания может классифицировать клиентов на основании частоты полётов и паттернов трат. Она может идентифицировать частых бизнес-путешественников, покупающих премиальные услуги, и отдыхающих, которые предпочитают лоукостеры. Затем авиакомпания может предлагать программы лояльности и делать персонализированные предложения, чтобы повысить удобство и лояльность клиентов.

Регрессия используется для выявления и анализа взаимоотношений между разными переменными в данных. Основная задача регрессии — создание модели, способной вычислять значение одной переменной (зависимая переменная) на основании изменения других переменных (независимые переменные).

Например, сеть отелей может использовать регрессию для анализа прошлых анализов бронирования и стратегий ценообразования для прогнозирования дохода в разные сезоны.

Анализ временных последовательностей — это специализированная методика анализа и интерпретации данных, собираемых через регулярные промежутки времени. Эта методика особенно полезна при выявлении трендов, сезонных паттернов и циклических поведений. В отличие от других методик дата-майнинга, имеющих дело со статической информацией, анализ временных последовательностей изучает данные, изменяющиеся со временем.

Авиакомпании часто используют анализ временных последовательностей для прогнозирования спроса пассажиров. Изучая исторические данные покупки и отмены покупки авиабилетов, количества пассажиров, авиакомпания может определить пиковые периоды полётов, сезонные колебания и тренды спроса на долгую перспективу.

Дескриптивный дата-майнинг делает упор на создание сводок и понимание характеристик исторических данных. Он старается выявить паттерны, взаимоотношения и структуры в имеющихся данных, что помогает понять внутреннее поведение данных. Методики дескриптивного дата-майнинга:

• Кластеризация
• Обобщение
• Ассоциативные правила

Кластеризация группирует различные примеры данных на основании их схожести, формируя кластеры, члены которых имеют больше общего, чем находящиеся в других кластерах. В отличие от классификации, при которой данные сортируются в заранее установленные категории на основании известных атрибутов, кластеризация — это исследовательское группирование данных без готовых меток.

Например, бизнес по организации круизов может применять кластеризацию для сегментации клиентов с целью более эффективного маркетинга. Изучая такие данные, как история путешествий, траты на борту и демографический состав, круизные компании могут выявлять естественные группы среди своих клиентов. Один кластер может состоять из семей, предпочитающих удобные для детей активности, а другой — из пар пенсионеров, стремящихся к изысканным удовольствиям.

Обобщение (Summarization) — это сжатие крупных датасетов в более удобную и понятную форму без потери важной информации. Этот процесс включает в себя извлечение ключевых признаков данных, позволяющих быстро просматривать и понимать их основные характеристики.

Возьмём для примера большую сеть отелей со множеством отделений по всему миру. Обобщение можно использовать для консолидации и презентации таких ключевых операционных данных, как коэффициент заполнения номеров, средняя стоимость номеров и демография посетителей. Также это может включать в себя создание краткого отчёта или дэшборда для быстрой оценки показателей.

Ассоциативные правила — это методика дескриптивного моделирования данных, нацеленная на выявление интересных взаимосвязей и ассоциаций между разными переменными в крупных датасетах. В отличие от обобщения, конденсирующего данные, и классификации/кластеризации, группирующих схожие элементы, ассоциативные правила выявляют паттерны, связи и совместное появление элементов в данных. Эта методика особенно ценна при выявлении паттернов, которые могут быть неочевидны на первый взгляд.

В контексте отелей ассоциативные правила могут помочь в выявлении взаимосвязей между сервисами, используемыми посетителями. Например, анализ может показать, что путешествующие в одиночку часто предпочитают номера, окна которых не выходят на бассейн (и готовы платить за них больше). Этот паттерн может быть показателем того, что эти посетители (возможно, путешествующие с деловыми целями) предпочитают более тихие места, удалённые от потенциальных источников шума.

Аналогично, может выясниться, что семьи с детьми часто просят соседние номера и с большой вероятностью будут питаться в удобном для семей ресторане отеля.

Как говорилось выше, существуют методики, которые можно адаптировать и для предиктивного, и для дескриптивного дата-майнинга, поэтому высока их ценность в различных сценариях использования.

Мы выделим следующие методики:

• Деревья решений
• Выявление аномалий

Деревья решений, строго говоря, являются алгоритмами машинного обучения, но их можно использовать и в дата-майнинге для принятия решений. Дерево решений можно представить в виде диаграммы, имеющей форму дерева: в каждой точке ветвления дерево задаёт вопрос о данных, и выбираемый маршрут зависит от ответа на этот вопрос. В конце каждой ветви находится прогноз или решение. В задачах классификации эти конечные точки разделяют данные на категории; в задачах регрессии они прогнозируют числовое значение.

Компания по прокату автомобилей может использовать деревья решений для оценки риска повреждения или вероятность задержек возвратов арендованных машин. В дереве могут учитываться такие факторы, как длительность проката, арендная история клиента, тип машины и конечная точка. На основании этих входных данных дерево решений может помочь разделить прокатные автомобили на разные группы риска. Например, кратковременный прокат стандартного автомобиля клиентом с чистой историей прокатов может считаться низкорискованным, а прокат на долгий срок мощного автомобиля новым клиентом — иметь повышенный риск.

Выявление аномалий — это критически важная методика дата-майнинга, выявляющая примеры данных, существенно отличающиеся от большинства данных. Эти аномалии могут возникать из-за колебаний измерений или быть показателями ошибки экспериментов; в некоторых случаях они могут указывать на важное открытие или на новый тренд.

Возьмём для примера компанию, имеющую большой грузовой автопарк и занимающуюся грузоперевозками. Выявление аномалий может помочь в нахождении необычных паттернов в потреблении топлива, времени доставки или техобслуживании автомобиля. Например, если один грузовик регулярно демонстрирует повышенное потребление топлива на одном маршруте по сравнению с другими грузовиками, это может говорить о проблеме в техобслуживании или о неэффективном вождении.

Описанные выше методики дата-майнинга — лишь верхушка айсберга. Существует множество других методик и алгоритмов, у которых есть свои уникальные сильные стороны и области применения.

Кроме того, важно подчеркнуть растущую роль нейросетей в дата-майнинге. Сегодня модели глубокого обучения всё чаще используются для сложных задач дата-майнинга. Эти модели особенно хорошо справляются с огромными объёмами неструктурированных данных, такими, как изображения, тексты и звуки, расширяя границы возможного в сферах распознавания паттернов, выявления аномалий и предиктивной аналитики.

Дата-майнинг может быть полезен во множестве разных сфер. Ниже представлены самые популярные случаи.

Распознавание мошенничества, как понятно из названия, занимается выявлением любых мошеннических действий или транзакций. Методики дата-майнинга могут использоваться здесь для анализа паттернов и поиска аномалий в данных транзакций с целью пометки потенциальных случаев мошенничества.

Прогнозирование продаж заключается в прогнозировании будущих объёмов продаж. Здесь дата-майнинг можно использовать для анализа исторических данных продаж и паттернов покупок клиентов.

Сегментация клиентов — это процесс разбиения клиентов на отдельные группы для таргетированного маркетинга. Дата-майнинг помогает в анализе клиентских данных, выявляя сегменты по поведению, предпочтениям или демографическому составу, что позволяет реализовывать персонализированные маркетинговые стратегии.

Управление рисками — это обнаружение и устранение потенциальных рисков для бизнеса. Например, дата-майнинг может определить, как конкретные решения в прошлом повлияли на финансовую стабильность или производительность. Такие наблюдения позволяют бизнесам проактивно анализировать и устранять риски, снижая вероятность неблагоприятных событий в будущем.

Прогнозирование оттока клиентов — это предсказание того, какие клиенты с большой вероятностью прекратят пользоваться услугами. Изучая поведение клиентов и паттерны удержания, дата-майнинг помогает выявлять тех клиентов, которые могут уйти.

Анализ эмоционального настроя — это оценка общественного мнения или настроя по текстовым данным. Дата-майнинг помогает анализировать большие объёмы текста (например, посты в соцсетях) для оценки общественного мнения относительно продуктов, услуг или брэндов.

Прогнозирование спроса — это предсказание будущего спроса на продукты или услуги. Дата-майнинг помогает в нём, анализируя паттерны спроса, рыночные тренды и другие воздействующие факторы, чтобы предсказать будущие уровни спроса.

Существуют различное ПО и инструменты, удовлетворяющие разнообразным потребностям компаний. Эти инструменты можно разбить на несколько ключевых категорий.

Библиотеки Python. Python — это гибкий язык, имеющий много библиотек для дата-майнинга и анализа. Своими возможностями по манипуляциям с данными знаменита Pandas, а NumPy необходима для числовых расчётов. Scikit-learn — это ещё одна популярная библиотека, содержащая в себе большой спектр алгоритмов машинного обучения для дата-майнинга.

Инструменты визуализации. Хотите разобраться в сложных датасетах? Тогда вам нужны инструменты визуализации. В различных программных системах, например, в Tableau и Power BI есть более глубокие возможности по анализу и визуализации данных. Google Charts — это веб-решение для создания интерактивных графиков, а Grafana подходит для аналитики и мониторинга в реальном времени.

Платформы дата-майнинга. Некоторым организациям требуются полнофункциональные платформы, обеспечивающие весь процесс дата-майнинга. KNIME и RapidMiner выделяются на фоне остальных своим удобным интерфейсом и обширными возможностями обработки и моделирования данных. Эти платформы позволяют выполнять эффективный анализ и интеграцию данных из различных источников.

Каждая категория инструментов, будь то опенсорсные или коммерческие продукты, может существенно помочь с дата-майнингом, позволяя компаниям извлекать и анализировать выводы из данных, принимать на их основании более обоснованные решения и стратегии.

Запуск проекта дата-майнинга может быть утомительной задачей. Ниже представлено несколько основных рекомендаций, позволяющих сделать всё правильно.

• Заранее определитесь, чего хотите достичь при помощи дата-майнинга.
• Используйте точные, релевантные, чистые данные.
• Сопоставляйте методики со своими целями (классификация, регрессия и так далее).
• Соблюдайте законы о защите конфиденциальности и этические стандарты.
• Непрерывно совершенствуйте модели и подходы.
• Тестируйте модели на разных подмножествах данных, чтобы гарантировать надёжность.
• Идите в ногу с современными трендами и методиками в дата-майнинге.
• Работайте со специалистами и чётко доносите свои выводы.
• Убедитесь, что результаты ведут к практическим действиям или решениям.
• Расширяйте возможности команды при помощи обучения и совершенных инструментов.

Следуя этим практикам, вы сможете эффективно использовать дата-майнинг для получения ценных выводов, позволяющих принимать обоснованные решения.