Datove operace

Scénář: Analýza zákaznického chování v e-commerce společnosti

Krok 1: Data Selection (Výběr dat)

Scénář: E-commerce společnost má data o zákaznících z několika zdrojů, včetně webových stránek, sociálních médií a interní CRM databáze. Cílem je analyzovat chování zákazníků, kteří nakoupili konkrétní typ produktů, například elektroniku.

Použití: Prvním krokem je vybrat pouze data týkající se zákazníků, kteří nakoupili elektroniku. Společnost filtruje data v datové kostce (data cube) podle dimenze kategorie produktu, kde hodnota je elektronika.

Krok 2: Data Projection (Projekce dat)

Scénář: Poté, co společnost vybrala relevantní zákazníky, potřebuje projekci dat, aby extrahovala jen ty atributy, které jsou důležité pro analýzu, například věk zákazníka, pohlaví, geografická lokalita a datum nákupu.

Použití: Pomocí datové kostky jsou vybrány pouze relevantní dimenze, které jsou poté použity pro další zpracování. Tímto krokem se zjednodušuje datový model a zůstávají jen ty informace, které mají význam pro další analýzu.

Krok 3: Data Summarization (Sumarizace dat)

Scénář: Firma chce pochopit vzorce nákupního chování, například průměrnou částku, kterou zákazníci utratí, nebo nejčastější dny v týdnu, kdy nakupují.

Použití: V této fázi je použita datová kostka k agregaci dat. Sumarizace zahrnuje výpočty, jako je průměrná hodnota objednávky (např. SUM(order_value)), počet nákupů v jednotlivých regionech, nebo analýzu podle časových dimenzí (např. COUNT(nákupy) v pondělí).

Krok 4: Data Reduction (Redukce dat)

Scénář: Aby analýza byla efektivnější a rychlejší, je potřeba zredukovat data a zaměřit se jen na klíčové faktory, které skutečně ovlivňují chování zákazníků.

Použití: Společnost může použít redukci dimenzí, kdy se soustředí například pouze na určité věkové skupiny a konkrétní regiony, které vykazují největší aktivitu. Může také zvolit pouze reprezentativní vzorky dat z každé skupiny zákazníků, což zjednoduší analýzu bez ztráty klíčových poznatků.

Krok 5: Data Lifting (Zvyšování významu dat)

Scénář: Firma chce propojit interní data s veřejně dostupnými daty o demografii a trendech v online nakupování, aby mohla vytvářet sofistikovanější modely pro predikci nákupního chování.

Použití: Data jsou převedena z formátů CSV a Excel do RDF (Resource Description Framework). Tento krok přidává datům další vrstvu sémantiky a umožňuje je propojit s externími datovými zdroji. Například data o věku zákazníků mohou být propojena s demografickými údaji o populaci, což zvyšuje jejich hodnotu a využitelnost v analýze.

Krok 6: Data Lowering (Snižování významu dat)

Scénář: Po vytvoření komplexní analýzy a závěrů potřebuje firma výsledky publikovat ve snadno srozumitelné podobě pro vedení společnosti.

Použití: Data jsou převedena zpět z RDF do jednoduššího formátu, jako je CSV, kde jsou klíčové poznatky prezentovány v podobě tabulek a grafů. Tento krok zajišťuje, že i uživatelé bez hlubokých technických znalostí mohou snadno pochopit výsledky analýzy.

Celkový Výsledek:

Provedením těchto kroků firma dokáže lépe pochopit chování svých zákazníků, efektivněji cílit marketingové kampaně a strategicky plánovat další obchodní kroky. Celý proces ukazuje, jak různé datové operace společně vedou k dosažení konkrétního obchodního cíle.