Eksploracja danych

Eksploracja danych, pozyskiwanie danych, drążenie danych, wydobywanie danych – jeden z etapów procesu uzyskiwania wiedzy z baz danych. Idea eksploracji danych polega na wykorzystaniu szybkości komputera do znajdowania ukrytych dla człowieka (właśnie z uwagi na ograniczone możliwości czasowe) prawidłowości w danych zgromadzonych w hurtowniach danych.

Istnieje wiele technik eksploracji danych, które wywodzą się z ugruntowanych dziedzin nauki, takich jak statystyka (statystyczna analiza wielowymiarowa) i uczenie maszynowe.

Techniki eksploracji danych 
Techniki i metody służące eksploracji danych wywodzą się głównie z dziedziny badań nad sztuczną inteligencją. Główne przykłady stosowanych rozwiązań należą do następujących obszarów:
 wizualizacje na wykresach
 metody statystyczne
 sieci neuronowe
 metody uczenia maszynowego
 metody ewolucyjne
 logika rozmyta
 zbiory przybliżone

Metody przetwarzania 
W eksploracji danych rozwijane są różne metody przetwarzania, różniące się zakresem zastosowań, stosowanymi algorytmami rozwiązań, sposobem prezentacji wyników. Wśród nich wyróżnia się:
 streszczanie
 poszukiwanie asocjacji
 analiza jakościowa danych
 analiza ilościowa danych
 klasyfikacja
 grupowanie

Obszar stosowania 
Obszarów stosowania eksploracji danych jest wiele, obejmują one te miejsca, w których stosuje się systemy informatyczne, między innymi w celu gromadzenia pozyskanych danych w postaci baz danych. Jesteśmy świadkami prawdziwej eksplozji baz danych, mając na myśli ich liczbę i objętość. Ogromne zbiory danych gromadzone są w hurtowniach danych. Z powodu dużej prostoty konstruowania bazy danych oraz akceptowalnych cen, systemy gromadzące dane stosuje się prawie we wszystkich dziedzinach życia. Wszędzie tam natomiast, gdzie istnieje już baza danych, pojawia się potrzeba analizy tych danych w celu odkrycia nieznanej dotąd wiedzy. Dziedziny, w których szeroko stosuje się eksplorację danych, to technika, medycyna, astronomia, ekonomia, szeroko pojęty biznes.

Zastosowania KDD znajdują zastosowania przy:
 eksploracji danych o ruchu internetowym
 rozpoznawaniu sygnałów obrazu, mowy i pisma
 wspomaganiu diagnostyki medycznej
 badaniach genetycznych
 analizie operacji bankowych
 projektowaniu hurtowni danych
 tworzeniu reklam skierowanych
 prognozowaniu sprzedaży
 wykrywaniu nadużyć
 ocenie ryzyka kredytowego
 segmentacji klientów.

Przykładem może być odkrycie w danych z supermarketu zależności polegającej na tym że klient, który kupuje szampana i kwiaty, kupuje zwykle również czekoladki.

Przykłady wizualizacji

Gęstość 
Wykresy rozkładów empirycznych dla wybranych zmiennych predykcyjnych są tym lepsze im linie obrazujące poszczególne klasy są względem siebie znacząco przesunięte. W sytuacji, gdy się na siebie nakładają, praktycznie nie ma możliwości wyznaczenia do jakiej klasy należą.

Wykres pudełkowy 
Celem obrazowania właściwości poszczególnych cech na wykresach pudełkowych jest wyłonienie takich zmiennych, które charakteryzują się największymi przesunięciami względem siebie kwantyli, wartości maksymalnych, minimalnych oraz median.

Histogram 
Histogramy dla wybranych zmiennych predykcyjnych są tym lepsze im słupki są bardziej zróżnicowane. W sytuacji, gdy się na siebie nakładają, praktycznie nie ma możliwości wyznaczenia do jakiej klasy należą.

Co można odczytać z wykresów? 
Tabelka przedstawia jakie dane można odczytać z poszczególnych wykresów.

Literatura 
 Hand David, Mannila Heikki, Smyth Padhraic, Eksploracja danych, WNT, Warszawa 2005,   
 Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wyd. Nauk. PWN, Warszawa 2006,

Linki zewnętrzne 
 Data Mining, Web Mining, Text Mining, and Knowledge Discovery Guide 
 Eksploracja danych (materiały dydaktyczne MIMUW na studia informatyczne II stopnia)

Bazy danych
Sztuczna inteligencja
Statystyka opisowa