数据发现是从各种来源收集数据、准备和分析数据并提取有价值见解的过程。数据发现的最终目标是更深入地理解数据，并利用数据做出更好的决策。从数据发现过程中提取的见解可以帮助公司进行欺诈检测、业务规划、客户流失预测、风险评估、潜在客户生成等。
在本文中，您将了解什么是数据发现、为什么它很重要以及数据发现过程的常见步骤。
什么是数据发现及其重要性
据估计，每天生成的数据量 将在2025年达到181泽字节。如此庞大的数据量可以非常有用；然而，您需要一种方法从中提取可操作的见解。这就是数据发现的作用所在。通过整合来自各种来源的数据并对其进行分析，公司可以改进决策制定和业务战略。
数据发现过程
数据发现过程中通常会采取几个步骤，包括定义目标、数据收集、数据准备、数据可视化、数据分析以及解释和行动：
需要注意的是，数据发现是一个高度迭代的过程；如果发现可以改进最终结果，您可能会从过程中的任何步骤跳回到之前的步骤。
1. 定义目标
有时会被忽视，定义目标应该是数据发现过程的第一步。您的目标决定了您需要的数据。一旦您知道自己想要实现什么，您就会更清楚应该收集哪些数据、如何准备数据、如何分析数据以及如何从中获得有价值的见解。
2. 数据收集
在定义目标之后，您需要确定想要使用的数据来源并收集数据。有许多不同的方法可以做到这一点。例如，大多数组织已经拥有大量有用的数据，通常被称为第一方数据。这些数据可以存储在数据库、数据湖、数据仓库或类似的地方。对于内部数据，获取数据相对简单，通常来说，第一方数据是值得信赖的。
然而，内部数据通常不足以生成有用的数据见解。通常，您需要从各种外部来源收集数据。一种选择是使用API，许多公司和组织提供API来共享他们的数据。一些知名的例子包括Google API、Instagram API、Zillow API、Reddit API和YouTube API。虽然有些API是免费的，但许多需要付费。在探索其他数据收集方法之前，检查数据来源是否提供API是一个好主意，因为这可以大大简化您的过程。
然而，大多数网络数据并不通过API提供。如果是这种情况，您仍然可以通过 网络爬取来收集数据，这使您可以从网页获取数据并将其存储为更方便数据分析的格式，例如CSV。
您可以通过编写自定义脚本来自己执行网络爬取，以提取所需的数据。然而，这需要网络爬取技能并且可能耗时。您还需要应对网站采用的反爬机制。另一种选择是使用现成的即时爬取工具，例如 Bright Data Web Scraper API。此类工具相对简单，不需要任何编码技能，并且在应对反爬机制方面非常成功。
如果您正在寻找更简单的解决方案，可以尝试寻找可供购买的现成数据集。这些数据集是从可靠来源仔细收集的，经过分析、清理和结构化，用户友好。例如，Bright Data提供了 超过一百个现成数据集，来自一些最受欢迎的数据来源，例如 亚马逊、 Instagram、 X（Twitter）、LinkedIn和Walmart。它还允许您通过自动化平台 生成自定义数据集。
通常，您会使用这些数据来源的组合，甚至是一些未提及的来源（例如实时数据、公共数据集或调查）。这是因为单一数据来源通常不包含您需要的所有数据。
3. 数据准备
一旦您拥有了数据，下一步就是为分析做好准备。通常，从各种来源收集的数据并不以您需要的确切格式呈现。您需要统一格式，解析数据，处理缺失值，删除重复数据，处理异常值，处理分类数据，标准化或归一化数据，并解决您发现的任何其他问题。
原始数据通常存在某些缺陷，例如缺失数据。如果是这种情况，您可以选择简单地丢弃缺失数据的实例。然而，更常见的方法是对缺失值进行插补（尤其是在数据量不多的情况下）。
有多种缺失值插补方法，例如中位数插补、均值插补或更复杂的方法，例如链式方程多重插补（MICE）。另一个潜在问题是数值数据的变量范围不同。在这种情况下，归一化（将数据缩放到0到1之间的范围）或标准化（将数据缩放到均值为0、标准差为1）可能是有益的。选择哪种方法取决于您在数据分析步骤中使用的统计技术以及数据的分布。
低质量数据可能导致低质量的结果和见解。此步骤的目标是将原始数据转化为干净的、高质量的数据，准备好进行分析。
4. 数据可视化
数据清理完成后，您可以创建各种图表来帮助探索数据。数据可视化非常有用，因为有时从可视化数据中比从表格数据中更容易看到见解。有无数种图表类型，它们都能展示数据的不同方面。一些流行的图表包括柱状图（适合比较值）、折线图（适合显示一段时间内的趋势）、饼图（适合显示类别的结构）、箱线图（适合总结数据和识别异常值）、直方图（适合检查数据分布）和热图（适合分析相关性）。
许多工具可以帮助您实现上述数据可视化技术。一些流行的工具包括 Power BI 和 Tableau。这些工具用户友好，非常适合创建仪表板和报告，并且非常适合协作和共享。
如果您需要高度定制的可视化，您可能需要使用Python库，例如 Matplotlib 或 seaborn。这些库需要编码技能，与Power BI和Tableau相比，学习曲线更陡峭。然而，它们允许您使用特定类型的可视化，并允许进行广泛的定制：
本质上，数据的可视化有助于您更好地理解正在处理的数据，包括其中隐藏的模式、变量之间的关系以及数据中的异常。
5. 数据分析
数据分析与数据可视化密切相关。事实上，这两个步骤通常在一个综合过程中同时进行，称为探索性数据分析。
数据分析允许您进一步探索数据，创建描述性和总结性统计数据，并将所有这些总结为综合报告。与数据可视化类似，此步骤的目标是识别趋势、模式、关系和异常。
有许多技术可以从数据中提取见解。统计分析是一种流行的方法，通常通过描述性统计（适合总结数据特征）和推断性统计（适合基于样本进行预测）来分析数据。机器学习（ML）也很流行，它利用监督学习（基于标记数据进行分类和回归）、无监督学习（对未标记数据使用聚类和降维技术）以及强化学习（通过与环境的交互进行学习）。您可以使用Python库，例如 pandas、 NumPy和 scikit-learn，来执行所有这些。
6. 解释和行动
在数据分析之后，是时候总结所有识别的模式并对其进行解释了。基于数据分析和数据可视化步骤，应该从数据中提取出有价值的见解。这些见解应该是可操作的，并能够带来更好的决策。您可以通过识别与业务目标相关的模式、理解它们发生的原因、优先考虑它们并继续监控模式的演变来获得这些见解。
此时，您可以回顾定义的目标是否实现。如果没有，您可以迭代回到之前的任何步骤并尝试改进。这可能意味着获取更多数据、以不同方式准备数据或进一步分析数据以寻找更多见解。
数据发现方法
数据发现过程可以是手动的，也可以是自动化的。这两种方法各有优缺点。
手动数据发现
顾名思义，手动数据发现意味着由人类执行数据发现过程。这意味着人类收集数据、统一格式、准备数据以供进一步分析、可视化和分析数据。要成功完成此过程，执行手动数据发现的人需要熟悉数据分析工具和技术、各种统计方法以及数据可视化工具；需要具备一些技术技能，例如编码；并且需要在其工作领域具备领域知识。
通过手动数据发现，人类能够从数据中提取一些机器可能会遗漏的有价值见解，例如变量之间的某些关系、某些趋势或异常的原因。如果数据中存在异常，人类能够研究其背后的原因，而机器通常只能报告异常。然而，手动执行数据发现过程需要复杂的技能组合，并且比自动化数据发现慢得多。
自动化数据发现
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的巨大进步，数据发现过程在很大程度上可以实现自动化。在自动化数据发现的情况下，AI软件执行前面讨论的许多步骤。
AI工具，例如 DataRobot、Alteryx和 Altair RapidMiner，可以自动准备数据，包括统一格式、处理缺失值以及检测异常和离群值。这些工具比手动数据发现更快，并且不需要太多专业知识。
请记住，AI工具可能很复杂、昂贵、高度依赖于高质量数据，并且通常需要维护；此外，AI工具的结果可能更难以解释。在选择手动或自动化数据发现时，应考虑所有这些因素。
数据分类
与数据发现相关的一个概念是数据分类。通过数据分类，可以使用预定义的标准和规则对数据进行分类。根据这些标准对数据进行分类的一些常见方法是根据数据类型（结构化、非结构化、半结构化）、敏感性级别（公开、内部、机密）、数据使用方式（操作性、历史性、分析性）以及数据来源（外部和内部）进行划分。这可以帮助公司跟踪他们收集的大量数据。
可以使用各种技术进行数据分类。较简单的方法是使用基于规则的分类，其中数据可以根据某些关键字或模式进行分类。一种更复杂的方法是使用一些流行的机器学习算法，例如神经网络、决策树或线性模型。
安全性和合规性
对于处理数据的公司来说，遵守 《通用数据保护条例》（GDPR）、 《加州消费者隐私法案》（CCPA）或 《健康保险携便与责任法案》（HIPAA）等法规的安全性和合规性至关重要。然而，随着组织中的数据量不断增长，实现安全性和合规性变得更加困难。
数据发现可以帮助解决这一问题，因为它能够发现安全风险和合规性差距。通过数据发现，组织可以帮助识别存储在不安全位置的敏感数据、检测异常或检测存储时间过长的数据。一些工具可以帮助实现数据安全性，例如 Varonis、 Collibra和 BigID。
在上一节中提到，数据分类可以帮助实现合规性。这可以通过训练AI分类模型来标记安全风险和不合规数据来实现。AI模型可以是监督模型，例如神经网络和梯度提升机，也可以是无监督模型，例如异常检测。通过集成到现有的安全框架中，AI可以增强威胁检测、响应能力和安全态势。AI还可以帮助分析大量数据并识别人类可能遗漏的模式；它可以预测潜在漏洞以及检测异常行为。
数据发现工具
有许多工具可以帮助实现数据发现。这些工具甚至使没有编码经验的个人也能够执行数据发现过程。这些工具可以帮助实现自动化数据准备、分析或自动化可视化。然而，数据发现工具还可以显著改进数据收集过程，主要是通过自动化网络爬取。
例如， Bright Data Web Scraper API 允许您爬取热门网站。它易于使用，具有高度可扩展性，并且具备即时网络爬取工具所期望的所有功能。如果您更倾向于获取预构建的数据集，您可以选择Bright Data提供的 超过一百个数据集。
您选择的数据来源取决于数据的可用性以及您的需求和偏好。如果您能找到包含所需数据的预构建数据集，与尝试自己收集数据相比，获取该数据集会更快。如果数据集不可用，您可以查看数据是否通过API提供，因为与爬取数据相比，这通常更快。然而，如果没有API，您可能需要自己爬取数据，可以手动进行，也可以使用自动化网络爬取工具。
结论
在本文中，您了解了数据发现的重要性以及如何进行数据发现过程。您还了解了一些数据发现方法以及一些可以用于数据发现的工具。
Bright Data 在数据发现方面提供了多种解决方案，例如 代理服务、网络爬取API和数据集。这些工具可以显著帮助您完成数据发现过程中的数据收集步骤。今天就试用 Bright Data吧！
