Prezentare generală a arhitecturii de extragere a datelor
Minerirea datelor este modalitatea de a găsi și explora tiparele de bază sau de nivel avansat într-un set complicat de mari seturi de date care implică metodele plasate la intersecția statisticilor, a învățării automate și a sistemelor de baze de date. Se poate spune că este un câmp interdisciplinar al statisticilor și științelor computerului, unde obiectivul este extragerea informațiilor folosind metode și tehnici inteligente dintr-un anumit set de date cu ajutorul extracției și transformând astfel datele. Sunt luate în considerare, de asemenea, activitățile de gestionare a datelor și preprocesarea datelor, precum și considerațiile de referință. În acest articol, ne vom scufunda adânc în arhitectura de extragere a datelor.
Arhitectura de exploatare a datelor
Exploatarea datelor este tehnica de extragere a cunoștințelor interesante dintr-un set de cantități imense de date care sunt apoi stocate în multe surse de date, cum ar fi sisteme de fișiere, depozite de date, baze de date. Componentele principale ale arhitecturii de extragere a datelor implică -
1. Surse de date
O varietate uriașă de documente prezente, cum ar fi depozitul de date, baza de date, www sau denumit popular o rețea web mondială care devine sursele reale de date. De cele mai multe ori, se poate întâmpla ca datele să nu fie prezente în niciuna din aceste surse aurii, ci doar sub formă de fișiere text, fișiere simple sau fișiere de secvență sau foi de calcul, iar datele trebuie să fie procesate într-o foarte mare un mod similar ca prelucrarea s-ar face pe datele primite din surse aurii. Cea mai mare parte a datelor majore de astăzi sunt primite de pe internet sau de pe internet, întrucât tot ceea ce este prezent pe internet astăzi sunt date într-o formă sau alta care constituie o formă de unități de depozitare a informațiilor.
Înainte ca datele să fie procesate înainte, diferitele procese prin care acestea trec implică curățarea, integrarea și selectarea datelor înainte ca, în final, datele să fie transmise în baza de date sau pe oricare dintre serverul EDW (enterprise data warehouse). Provocarea majoră care apar uneori acestui set de date este nivelul diferit de surse și o gamă largă de formate de date care formează componentele de date. Prin urmare, datele nu pot fi utilizate direct pentru prelucrarea în starea lor naivă, ci prelucrate, transformate și elaborate într-un mod mult mai util. În acest fel, fiabilitatea și completitudinea datelor sunt, de asemenea, asigurate. Prin urmare, primul pas implică colectarea, curățarea și integrarea datelor și postarea că doar datele relevante sunt transmise mai departe. Toată această activitate face parte dintr-un set separat de instrumente și tehnici.
2. Data Warehouse Server sau Baza de date
Serverul bazei de date este spațiul real unde datele sunt conținute odată ce sunt primite de la numărul diferit de surse de date. Serverul conține setul de date care devine gata de procesare și, prin urmare, acesta gestionează preluarea datelor. Toată această activitate se bazează pe solicitarea de extragere a datelor ale persoanei.
3. Motor de extragere a datelor
În cazul extragerii datelor, motorul este componenta de bază și este partea cea mai vitală, sau să spunem forța motrice care gestionează toate solicitările și le gestionează și este utilizată pentru a conține o serie de module. Numărul de module prezente include sarcini miniere, cum ar fi tehnica de clasificare, tehnica de asociere, tehnica de regresie, caracterizarea, predicția și gruparea, analiza seriilor de timp, Bayes naive, mașini de susținere a vectorului, metode de ansamblu, tehnici de impulsionare și împachetare, păduri aleatorii, arbori de decizie, etc.
4. Module de evaluare a modelului
Această tehnică de evaluare a modulelor este responsabilă în principal de măsurarea interesului tuturor modelelor care sunt utilizate pentru calcularea nivelului de bază al valorii pragului și este, de asemenea, utilizată pentru a interacționa cu motorul de extragere a datelor pentru a coordona în evaluarea altor module. Cu toate acestea, scopul principal al acestei componente este de a privi cu atenție și de a căuta toate tiparele interesante și utilizabile care ar putea face ca datele să aibă o calitate comparativ mai bună.
5. Interfață grafică pentru utilizator
Atunci când datele sunt comunicate cu motoarele și între diverse evaluări ale modulelor de module, devine o necesitate să interacționeze cu diversele componente prezente și să le facă mai ușor de utilizat, astfel încât să se poată face utilizarea eficientă și eficientă a tuturor componentelor prezente și, prin urmare, apare nevoia unei interfețe grafice de utilizator cunoscute popular sub numele de GUI.
Acest lucru este utilizat pentru a stabili un sentiment de contact între utilizator și sistemul de extragere a datelor, ajutând astfel utilizatorii să acceseze și să utilizeze sistemul în mod eficient și ușor pentru a-i menține lipsiți de orice complexitate apărută în acest proces. Aceasta este o formă de abstractizare în care numai componentele relevante sunt afișate utilizatorilor și toate complexitățile și funcționalitățile responsabile de construirea sistemului sunt ascunse din simplitate. Ori de câte ori utilizatorul depune o interogare, modulul interacționează cu ansamblul general al unui sistem de extragere a datelor pentru a produce o ieșire relevantă care ar putea fi arătată cu ușurință utilizatorului într-o manieră mult mai inteligibilă.
6. Baza de cunoștințe
Aceasta este componenta care constituie baza procesului global de extragere a datelor, deoarece ajută la ghidarea căutării sau la evaluarea interesului modelelor formate. Această bază de cunoștințe constă în credințele utilizatorului și, de asemenea, datele obținute din experiențele utilizatorului, care la rândul lor sunt utile în procesul de extragere a datelor. Motorul ar putea obține setul său de intrări de la baza de cunoștințe creată și oferă astfel rezultate mai eficiente, precise și mai fiabile.
Minerirea datelor este una dintre cele mai importante tehnici de astăzi care se ocupă de gestionarea datelor și prelucrarea datelor care constituie coloana vertebrală a oricărei organizații. Analiza datelor din orice organizație va aduce rezultate fructuoase. Fiecare componentă a tehnicii și arhitecturii de extragere a datelor are propriul mod de a îndeplini responsabilități și, de asemenea, de a finaliza eficient extragerea datelor. Diferitele module sunt necesare pentru a interacționa corect, astfel încât să se obțină un rezultat valoros și să finalizeze procedura complexă de extragere a datelor cu succes, oferind business-ului setul potrivit de informații.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Arhitectura Minerului de Date. Aici discutăm componentele principale ale arhitecturii de extragere a datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Instrument de extragere a datelor
- Avantajele extragerii datelor
- Ce este Clustering în Data Mining?
- Întrebări și răspunsuri la interviu HTML5
- Cele mai utilizate tehnici de învățare a ansamblurilor
- Algoritmi de modele în exploatarea datelor