Κατηγοριοποίηση δεδομένων (data classification)

 Η κατηγοριοποίηση δεδομένων είναι η διαδικασία κατά την οποία οργανώνουμε τα δεδομένα σε ομάδες (κατηγορίες) με βάση κοινά χαρακτηριστικά, κανόνες ή πρότυπα, ώστε να γίνει πιο εύκολη η ανάλυση, η κατανόηση και η λήψη αποφάσεων.

Στόχος της είναι να μετατρέψει “άτακτα” δεδομένα σε δομημένη πληροφορία.

---

Σύνοψη

• Κατηγοριοποίηση = οργάνωση δεδομένων σε ομάδες.
• Γίνεται με κανόνες, όρια τιμών ή με αλγόριθμους μάθησης.
• Χρησιμοποιεί έννοιες όπως labels, features, binning, segmentation, encoding.
• Στόχος: πιο καθαρή, εύκολη και χρήσιμη ανάλυση.

---

Βασικοί Τρόποι / Μέθοδοι Κατηγοριοποίησης

Μηχανική (Rule-based) Κατηγοριοποίηση

Χρησιμοποιούνται κανόνες που ορίζει ο αναλυτής.

• Παράδειγμα:
  • Αν το Score ≥ 80 → “High”
  • Αν 50–79 → “Medium”
  • Αν < 50 → “Low”

Χρησιμοποιείται σε dashboards, BI συστήματα, segmentation κ.λπ.

Κατηγοριοποίηση βάσει thresholds (διαστήματα τιμών)

Πολύ συχνό στα analytics.

• π.χ. ηλικία: 18–24, 25–34, 35–44

Κατηγοριοποίηση βάσει clustering (αλγοριθμική)

Οι αλγόριθμοι ομαδοποιούν δεδομένα χωρίς προκαθορισμένες κατηγορίες
(unsupervised learning).
Βασικές μέθοδοι:

• K-Means
• Hierarchical Clustering
• DBSCAN

Supervised classification (αλγοριθμική με labels)

Το μοντέλο μαθαίνει από ήδη κατηγοριοποιημένα δεδομένα.
Βασικές μέθοδοι:

• Decision Trees
• Random Forests
• Logistic Regression
• SVM
• Naive Bayes

Text classification / NLP

Κατηγοριοποίηση κειμένων:

• συναισθήματος (θετικό/αρνητικό)
• θεμάτων (sports, business, tech)
• intent detection σε chatbots
  Με μέθοδους NLP (TF-IDF, embeddings, transformers).

---

Βασικές Έννοιες στην Κατηγοριοποίηση Δεδομένων

•  Labels (Ετικέτες)
  Οι κατηγορίες στις οποίες ταξινομούνται τα δεδομένα.
•  Features (Χαρακτηριστικά)
  Οι μεταβλητές που χρησιμοποιούμε για την κατηγοριοποίηση.
•  Binning
  Μετατροπή συνεχών τιμών σε κατηγορίες (π.χ. Income → Low/Medium/High).
•  Discretization
  Παρόμοιο με το binning αλλά πιο συστηματικό — πολλές φορές με ίσα διαστήματα ή ίσο πλήθος παρατηρήσεων.
•  Segmentation
  Η διαδικασία κατηγοριοποίησης πελατών/χρηστών σε ομάδες με κοινή συμπεριφορά.
•  Class Imbalance
  Όταν μια κατηγορία έχει πολύ περισσότερα δεδομένα από άλλη (π.χ. 97% “Healthy”, 3% “Fraud”).
  Παίζει ρόλο στην ακρίβεια μοντέλων.
•  Encoding
  Μετατροπή κατηγοριών σε αριθμούς για ανάλυση:
  One-Hot Encoding
  Label Encoding
•  Outliers
  Μπορεί να δημιουργήσουν λάθος κατηγοριοποίηση αν δεν εντοπιστούν.
•  Threshold selection
  Επιλογή του ορίου που καθορίζει πότε ένα δεδομένο “πάει” σε μια κατηγορία.
  Ιδιαίτερα κρίσιμο στο BI.