​​Data mining – co to jest i na czym polega eksploracja danych?

Każdego dnia generuje się olbrzymie ilości danych, więc data mining jest ważnym narzędziem, ponieważ pozwala odkrywać ukryte wzorce, zależności oraz informacje. Jak dzięki zaawansowanym algorytmom i technikom analizy można przekształcić surowe dane w wartościowe wnioski?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest data mining i jaka jest jego historia?
• Jakie są techniki data miningu?
• Jakie są etapy data miningu?
• Jakie są narzędzia do data mining?
• Jakie są zastosowania data miningu?
• Jaka rolę ma data mining?

​Data mining – definicja i historia

Data mining to proces wydobywania istotnych informacji i wzorców z dużych zbiorów danych. Wykorzystuje się do tego zaawansowane techniki analizy danych, statystyki oraz algorytmy sztucznej inteligencji, aby zidentyfikować zależności, trendy oraz ukryte relacje między danymi. Głównym celem jest przekształcenie surowych danych w wartościowe informacje, które mogą być później wykorzystywane do różnych celów^{[1] [2] [3]}.

Data mining to proces automatycznego odkrywania ukrytych wzorców, zależności i przydatnych informacji z dużych zbiorów danych przy użyciu zaawansowanych technik analizy i algorytmów.

Definicja data miningu

Choć historia data miningu sięga początków analiz danych (brytyjski statystyk Francis Galton w drugiej połowie XIX wieku opracował narzędzia do badania regresji i korelacji), jego prawdziwy rozwój nastąpił dopiero w latach 60. XX wieku, kiedy pojawiły się pierwsze komputery o wystarczającej mocy obliczeniowej. Wówczas wprowadzono koncepcje eksploracyjnej analizy danych, która koncentrowała się na odkrywaniu wzorców w danych bez wcześniejszych założeń dotyczących ich struktury. Nie zmienia to faktu, że stosowane wtedy metody były nadal w dużej mierze ręczne i ograniczone do niewielkich zestawów danych^{[4] [5]}.

W latach 70. i 80. XX wieku opracowano m.in. relacyjne bazy danych oraz technologię OLAP (Online Analytical Processing), co pozwoliło eksplorować dane na większą skalę. W tym okresie opracowano też pierwsze algorytmy do bardziej zaawansowanego przetwarzania danych, jak np. drzewa decyzyjne czy algorytmy asocjacyjne^{[6] [7]}.

W latach 90. ze względu na rozwój technologii informacyjnych i Internetu nie tylko pojawiło się więcej danych w formie cyfrowej, ale też zaistniały nowe wyzwania związane z ich analizą. W tym okresie terminy data mining i KDD (ang. knowledge discovery in databases, dosłownie odkrywanie wiedzy w bazach danych) zaczęto stosować na szerszą skalę, a naukowcy i praktycy opracowywali kolejne nowe narzędzia i techniki, takie jak analiza asocjacyjna (np. algorytm Apriori) czy algorytmy grupowania^{[8] [9]}.

Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na przełomie XX i XXI wieku wzbogacił możliwości analizy danych, w czym pomogły w szczególności metody oparte na sieciach neuronowych np. SVM (ang. support vector machines) czy algorytmy oparte na lasach losowych. W tym czasie powstały również standardy przemysłowe i narzędzia do komercyjnego wykorzystania data miningu, takie jak SAS czy IBM SPSS^{[10] [11]}.

Od początku XXI wieku ilość danych generowanych na świecie rosła wykładniczo, do czego przyczynił się rozwój Internetu, mediów społecznościowych i urządzeń mobilnych. Powstały też nowe koncepcje eksploracji danych na masową skalę – najbardziej znaną z nich jest big data – zaawansowane techniki uczenia maszynowego, w tym uczenie głębokie, zyskały na popularności^{[12] [13]}.

​​Techniki data miningu

W data miningu wykorzystuje się następujące techniki^{[14] [15] [16]}:

Klasyfikacja

Klasyfikacja polega na przypisaniu danych do jednej z predefiniowanych kategorii. Obejmuje to trenowanie modelu na podstawie danych historycznych, w których etykiety (klasy) są znane, a następnie wykorzystanie go do klasyfikacji nowych, nieznanych danych. Popularne algorytmy klasyfikacyjne to:

• drzewa decyzyjne,
• K najbliższych sąsiadów (ang. k-nearest neighbors, k-NN),
• maszyny wektorów nośnych (ang. support vector machines, SVM),
• sieci neuronowe.

Przykładem zastosowania klasyfikacji może być przypisanie nowych klientów banku do kategorii „rzetelny kredytobiorca” lub „klient o podwyższonym ryzyku”.

Grupowanie

Grupowanie (ang. clustering) polega na podziale zbioru danych na grupy (klastry) w taki sposób, aby dane w obrębie jednej grupy były do siebie podobne, a dane z różnych grup były od siebie odróżnialne. Jest to technika nienadzorowana, więc nie wymaga wcześniejszej znajomości kategorii ani etykiet. Grupowanie jest szeroko stosowane w segmentacji rynku, analizie klientów i wykrywaniu wzorców. Popularne algorytmy grupowania to:

• algorytm k-średnich (ang. k-means),
• DBSCAN,
• grupowanie hierarchiczne.

Regresja

Regresja (ang. regression) to technika używana do przewidywania wartości liczbowych na podstawie istniejących danych. Stosuje się je do przewidywania wskaźników, takich jak prognozowanie sprzedaży, przewidywanie cen nieruchomości lub analiza czynników wpływających na wyniki finansowe. Techniki analizy regresji obejmują m.in.:

• regresję logistyczną,
• wielokrotną regresję liniową,
• regresję lasów losowych.

Analiza asocjacyjna

Analiza asocjacyjna służy odkryciu zależności i współwystępowania elementów w dużych zbiorach danych. Najczęściej używanym algorytmem w tej technice jest algorytm Apriori, który identyfikuje reguły asocjacyjne, czyli zależności typu „jeśli produkt X został zakupiony, to produkt Y również został zakupiony”, co jest użyteczne w e-commerce, np. w analizie koszyków zakupowych.

Redukcja wymiarowości

W przypadku dużych zbiorów danych liczba zmiennych (cech) może być bardzo duża, co prowadzi do problemu znanego jako „przekleństwo wymiarowości”. Dzięki redukcji wymiarowości można zmniejszyć liczbę zmiennych, zachowując najistotniejsze informacje. Przykładem jest analiza głównych składowych, która przekształca dane tak, że nowe zmienne (składowe główne) wyjaśniają jak największą część wariancji danych.

Text mining

Text mining (tłumaczy się to czasami jako drążenie tekstu, inaczej analiza tekstu) skupia się na analizie danych nienumerycznych, takich jak tekst. Obejmuje przekształcenie nieustrukturyzowanych danych tekstowych w użyteczne informacje, do czego stosuje się techniki takie jak:

• analiza sentymentu,
• ekstrakcja słów kluczowych,
• modelowanie tematów (np. za pomocą utajonej alokacji Dirichleta).

Powyższe metody stosuje się do analizy treści, np. w mediach społecznościowych, artykułach, czy recenzjach produktów.

Wykrywanie anomalii

Wykrywanie anomalii pomaga w identyfikowaniu danych znacząco odbiegających od normalnych wzorców. Stosuje się to m.in. w wykrywaniu oszustw w transakcjach finansowych, usterek w systemach technicznych oraz monitorowaniu sieci komputerowych. Algorytmy wykrywania anomalii mogą bazować na statystycznych metodach detekcji (np. odchyleniach standardowych) lub na technikach uczenia maszynowego.

Analiza sekwencyjna

Techniki tej używa się do badania sekwencji danych, czyli analizy porządku zdarzeń w czasie, co przydaje się w analizie procesów biznesowych, a także w danych transakcyjnych i logów internetowych. To technik analizy sekwencyjnej zalicza się m.in. ukryte modele Markowa czy algorytmy predykcji ciągów czasowych.

Ustalanie wzorców

Ustalanie wzorców to nic innego jak identyfikowanie regularności w danych, które mogą mieć charakter przestrzenny, czasowy lub logiczny. Wzorce mogą być wykorzystane do prognozowania przyszłych zachowań lub decyzji. Znajduje to zastosowanie w rozpoznawaniu obrazów, sygnałów mowy oraz w analizie danych genetycznych.

​​Etapy data miningu

Pierwszym krokiem w procesie data miningu jest zbieranie danych, które mogą pochodzić ze źródeł, takich jak:

• bazy danych,
• systemy CRM,
• media społecznościowe,
• czujniki Internetu Rzeczy,
• dane transakcyjne.

Dane są często rozproszone, mają różne formaty i poziomy jakości, więc na tym etapie ważne jest zebranie wszystkich istotnych informacji, które mogą mieć wpływ na analizę. Mogą to być zarówno dane ustrukturyzowane (np. w tabelach) jak i nieustrukturyzowane (np. tekst lub obrazy).

Następnie można przejść do czyszczenia i przygotowania danych – ich zbiory często zawierają niekompletne, zduplikowane lub błędne informacje, które mogą negatywnie wpłynąć na wyniki analizy. Czyszczenie polega na eliminowaniu błędów, uzupełnianiu braków, konwersji formatów i normalizacji danych, aby zapewnić ich spójność. Przygotowanie z kolei może również obejmować ekstrakcję cech (wybór najważniejszych zmiennych, które będą używane w dalszej analizie) oraz redukcję wymiarowości w przypadku bardzo złożonych zbiorów danych.

Kolejnym krokiem jest eksploracyjna analiza danych – z jej pomocą analitycy starają się zrozumieć strukturę danych, odkryć wstępne wzorce oraz związki między zmiennymi. Wykorzystują do tego celu różne metody statystyczne i wizualizacje danych, żeby lepiej zrozumieć rozkład i dynamikę danych. Dzięki temu mogą zidentyfikować potencjalne problemy, takie jak skrajne wartości, które mogą zakłócić dalsze etapy analizy, a także mogą określić, które techniki modelowania będą najbardziej odpowiednie.

Następna faza to modelowanie, czyli zastosowanie algorytmów data miningu w celu odkrycia wzorców i zależności. Ich wybór zależy od natury problemu, charakterystyki danych oraz celu analizy. Jeśli celem jest klasyfikacja danych (przypisanie etykiety do danego rekordu), można zastosować algorytmy klasyfikacyjne np. drzewa decyzyjne. Jeśli zadaniem jest przewidywanie wartości liczbowych, stosuje się algorytmy regresji. W przypadku grupowania danych w klastery wybiera się algorytmy grupowania. W trakcie modelowania często eksperymentuje się z różnymi algorytmami i ich parametrami, aby znaleźć optymalne rozwiązanie.

Po stworzeniu modelu ocenia się, jak dobrze działa na danych, które nie były używane podczas jego trenowania. Zazwyczaj dane dzieli się na zestaw treningowy (do stworzenia modelu) oraz zestaw testowy (do jego oceny). Wykorzystuje się różne metryki, takie jak dokładność, precyzja, czułość, czy krzywa ROC, aby ocenić, jak skutecznie model klasyfikuje lub przewiduje dane. Jeśli model nie spełnia oczekiwań, można wrócić do wcześniejszych etapów, aby dostosować dane lub algorytm.

Jeśli model będzie wystarczająco skuteczny, można przejść do analizy uzyskanych z niego wyników w kontekście problemu biznesowego lub badawczego. Ważne jest, aby wyjaśnić, jakie zależności i wzorce zostały odkryte, jakie wnioski można wyciągnąć na ich podstawie oraz jakie są potencjalne implikacje dla biznesu czy organizacji. Oprócz tego trzeba też ocenić, jak poszczególne zmienne wpływają na wyniki i jak można wykorzystać informacje w praktyce.

Po zakończeniu analizy modele można wdrożyć do produkcji i praktycznego wykorzystania – np. do automatycznego klasyfikowania nowych danych lub prognozowania przyszłych zdarzeń. Ważne jest również monitorowanie działania modelu w rzeczywistych warunkach, aby upewnić się, że jego wydajność nie pogarsza się z czasem. Nie należy też zapominać o jego aktualizacjach, aby uwzględniał nowe dane lub zmiany warunków.

​​Narzędzia do data mining

Wśród najpopularniejszych narzędzi do data miningu znajdują się m.in.:

• RapidMiner to narzędzie open-source, które oferuje m.in. przygotowanie danych, modelowanie, ocenę oraz wdrażanie modeli predykcyjnych. Obsługuje nadzorowane i nienadzorowane metody uczenia maszynowego, a także techniki, takie jak klasyfikacja, grupowanie, regresja i analiza asocjacyjna. Wyróżnia się prostym, graficznym interfejsem użytkownika typu „przeciągnij i upuść”, a także oferuje również integrację z językami programowania Python i R.
• Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) to narzędzie open-source rozwijane przez University of Waikato w Nowej Zelandii. Jest popularne w akademickich badaniach związanych z eksploracją danych i uczeniem maszynowym. Oferuje bogatą kolekcję algorytmów do klasyfikacji, regresji, grupowania, wykrywania anomalii oraz redukcji wymiarowości. Obsługuje również wizualizację danych oraz ich przetwarzanie w formacie ARFF. Jest napisana w języku Java i posiada interfejs graficzny, a dzięki swojej modularności jest ceniona przez badaczy i studentów.
• KNIME (Konstanz Information Miner) to narzędzie open-source do analityki danych, które łączy funkcje eksploracji danych, uczenia maszynowego oraz analizy wizualnej. Oferuje integrację z innymi popularnymi narzędziami, takimi jak R, Python, Hadoop i Spark, co sprawia, że jest szeroko stosowane w biznesie, nauce oraz badaniach akademickich do analizy danych w takich dziedzinach jak farmaceutyka, finanse czy biotechnologia.
• SAS Enterprise Miner to komercyjne narzędzie stworzone przez firmę SAS Institute. Używają go głównie duże organizacje i instytucje do przeprowadzania złożonych analiz predykcyjnych, takich jak prognozowanie, klasyfikacja, segmentacja i wykrywanie oszustw. Umożliwia modelowanie na dużą skalę, integrując zaawansowane techniki uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe, lasy losowe oraz modele głębokiego uczenia.
• IBM SPSS Modeler zapewnia wsparcie dla klasyfikacji, regresji, grupowania, a także dla analizy asocjacyjnej i wykrywania anomalii. Jest często używane w badaniach społecznych, marketingu, opiece zdrowotnej oraz instytucjach edukacyjnych, a jego użytkownicy cenią zintegrowanie zaawansowanej analizy statystycznej z funkcjami eksploracji danych.
• Oracle Data Mining jest częścią Oracle Advanced Analytics i jest zintegrowane bezpośrednio z Oracle Database. Pozwala budować i wdrażać modele predykcyjne bez konieczności opuszczania środowiska bazy danych, a także pozwala prowadzić analizy, takie jak klasyfikacja, grupowanie, analiza asocjacyjna oraz wykrywanie anomalii.
• Azure Machine Learning Studio to platforma chmurowa oferowana przez Microsoft, która umożliwia tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Obsługuje techniki klasyfikacji, regresji, grupowania i analizy szeregów czasowych. Ceni się ją za integrację z innymi usługami Microsoft, a także skalowalność.

​Zastosowania data miningu

Data mining wykorzystuje się często w marketingu i sprzedaży – techniki eksploracji danych są stosowane m.in. do segmentacji klientów, analizy koszyków zakupowych oraz personalizacji ofert. Dzięki nim firmy mogą tworzyć kampanie reklamowe dostosowane do preferencji klientów, a także odkrywać wzorce współwystępowania produktów.

W finansach i bankowości data mining służy do analizowania dużych ilości danych transakcyjnych w celu wykrywania oszustw, zarządzania ryzykiem oraz optymalizacji portfeli inwestycyjnych. Banki korzystają z niego także w analizie zdolności kredytowej klientów, oceniając na podstawie danych historycznych prawdopodobieństwo spłaty kredytu przez nowego klienta.

Z kolei firmy logistyczne dzięki analizie danych dotyczących popytu, przewidywanych opóźnień czy preferencji klientów, mogą lepiej planować swoje działania i reagować na zmieniające się warunki rynkowe. Inny przykład płynie z sektora telekomunikacyjnego – w tym wypadku eksploracja danych pomaga zrozumieć potrzeby klientów, identyfikować wzorce korzystania z usług oraz przewidywać, kto może zrezygnować z usług.

​Rola data mining

Data mining, mimo licznych zalet, ma pewne ograniczenia – największym jest jakość danych. Jeśli będą one niekompletne lub błędne, może to wpłynąć na wyniki i prowadzić do nieprawidłowych wniosków. Nie należy też zapominać, że proces czyszczenia i przygotowania danych może wymagać czasu i zasobów.

Choć istnieją narzędzia upraszczające korzystanie z technik eksploracji danych, skuteczne korzystanie z data miningu wymaga dogłębnej znajomości metod statystycznych, algorytmów uczenia maszynowego oraz specyfiki danych. Wiąże się to z inwestowaniem zarówno w szkolenie pracowników (lub zatrudnienie specjalistów), jak i infrastrukturę technologiczną. Przetwarzanie dużych zbiorów danych wymaga zaawansowanych systemów obliczeniowych i dużej przestrzeni na przechowywanie danych, co może być nie do przejścia dla małych i średnich przedsiębiorstw.

Trzeba też pamiętać, że zaawansowane modele mogą być trudne do interpretacji, zwłaszcza w przypadku złożonych algorytmów, takich jak głębokie sieci neuronowe. Utrudnia to zrozumienie, dlaczego model podjął określone decyzje, co może być problematyczne, zwłaszcza w kontekście zgodności z regulacjami prawnymi, takimi jak RODO. W tym kontekście nie wolno również zapominać o etyce i prywatności, więc należy bezwzględnie stosować się do zasad dotyczących zbierania, przechowywania i przetwarzania danych.

Mimo ograniczeń data mining przynosi wiele korzyści. Jednym z jego najważniejszych atutów jest możliwość odkrywania ukrytych wzorców i zależności w dużych zbiorach danych, które nie byłyby widoczne przy tradycyjnych metodach analizy. Na przykład, analiza danych zakupowych klientów pozwala precyzyjniej dostosować ofertę do ich preferencji.

Data mining, w połączeniu z uczeniem maszynowym, pozwala budować modele predykcyjne, które automatycznie klasyfikują, przewidują i rekomendują działania na podstawie danych w czasie rzeczywistym, co nie tylko zwiększa efektywność operacyjną, ale także redukuje błędy. Z kolei analizując dane demograficzne, preferencje zakupowe, zachowania online oraz historię transakcji, firmy mogą lepiej segmentować klientów i dostosowywać kampanie marketingowe do indywidualnych potrzeb, co przekłada się na wzrost lojalności klientów.

Firmy mogą też stosować data mining, aby zidentyfikować obszary, w których mogą wprowadzić usprawnienia w zakresie logistyki, produkcji, zarządzania zapasami czy harmonogramowania prac. Data mining ma też znaczenie w badaniach naukowych, ponieważ umożliwia analizę ogromnych ilości danych, takich jak dane genetyczne, obserwacje astronomiczne czy wyniki eksperymentów klinicznych.