Introducere în tehnicile de extragere a datelor
În această temă, vom învăța despre tehnicile de extragere a datelor, deoarece avansarea în domeniul tehnologiei informației trebuie să conducă la un număr mare de baze de date în diverse domenii. Drept urmare, este necesară stocarea și manipularea datelor importante care pot fi utilizate ulterior pentru luarea deciziilor și îmbunătățirea activităților afacerii.
Ce este Data Mining?
Data Mining este procesul de extragere a informațiilor și a modelelor utile din date enorme. Data Mining include colectarea, extragerea, analiza și statisticile de date. Este, de asemenea, cunoscut sub numele de procesul de descoperire a cunoștințelor, Minerirea cunoștințelor din date sau analiza datelor / modelului. Data Mining este un proces logic de a găsi informații utile pentru a afla date utile. Odată ce informațiile și tiparele sunt găsite, aceasta poate fi utilizată pentru a lua decizii pentru dezvoltarea afacerii. Instrumentele de extragere a datelor pot da răspunsuri la diferitele dvs. întrebări legate de afacerea dvs., care erau prea greu de rezolvat. De asemenea, acestea prognozează tendințele viitoare care permit oamenilor de afaceri să ia decizii proactive.
Exploatarea datelor implică trei etape. Sunt
- Explorare - În această etapă, datele sunt șterse și transformate într-o altă formă. Natura datelor este de asemenea determinată
- Identificarea modelului - Următorul pas este alegerea modelului care va face cea mai bună predicție
- Desfășurare - Modelele identificate sunt utilizate pentru a obține rezultatul dorit.
Beneficiile extragerii datelor
- Predicție automată a tendințelor și comportamentelor
- Poate fi implementat pe sisteme noi, precum și pe platforme existente
- Poate analiza o bază de date uriașă în câteva minute
- Descoperire automată a tiparelor ascunse
- Există o mulțime de modele disponibile pentru a înțelege ușor datele complexe
- Este de mare viteză, ceea ce facilitează utilizatorilor să analizeze o cantitate imensă de date în mai puțin timp
- Creează predicții îmbunătățite
Lista a 7 tehnici importante de extragere a datelor
Una dintre cele mai importante sarcini în Data Mining este selectarea tehnicii corecte de extragere a datelor. Tehnica de extragere a datelor trebuie aleasă în funcție de tipul de afacere și tipul de problemă cu care se confruntă afacerea dvs. O abordare generalizată trebuie utilizată pentru a îmbunătăți precizia și rentabilitatea utilizării tehnicilor de extragere a datelor. În principiu, există șapte tehnici principale de extragere a datelor care sunt discutate în acest articol. Există, de asemenea, o mulțime de alte tehnici de data mining, dar aceste șapte sunt considerate mai frecvent utilizate de oamenii de afaceri.
- Statistici
- clustering
- Vizualizare
- Arborele de decizii
- Reguli de asociere
- Rețele neuronale
- Clasificare
-
Tehnici statistice
Statisticile tehnicilor de extragere a datelor sunt o ramură a matematicii care se referă la colectarea și descrierea datelor. Tehnica statistică nu este considerată o tehnică de extragere a datelor de către mulți analiști. Dar totuși, ajută la descoperirea tiparelor și la construirea de modele predictive. Din acest motiv, analistul de date ar trebui să posede anumite cunoștințe despre diferitele tehnici statistice. În lumea de azi, oamenii trebuie să se ocupe de o cantitate mare de date și să derive modele importante din aceasta. Statisticile vă pot ajuta într-o măsură mai mare să obțineți răspunsuri la întrebări despre datele lor
- Care sunt tiparele din baza lor de date?
- Care este probabilitatea ca un eveniment să aibă loc?
- Ce tipare sunt mai utile afacerii?
- Care este rezumatul la nivel înalt care vă poate oferi o imagine detaliată despre ce există în baza de date?
Statisticile nu răspund doar la aceste întrebări, ci ajută la rezumarea datelor și la numărarea acestora. De asemenea, ajută la furnizarea de informații despre date cu ușurință. Prin rapoarte statistice, oamenii pot lua decizii inteligente. Există diferite forme de statistici, dar cea mai importantă și utilă tehnică este colectarea și numărarea datelor. Există o mulțime de moduri de a colecta date precum
- Histogramă
- Rău
- Median
- mod
- variație
- Max
- min
- Regresie liniara
-
Tehnica de clustering
Clusteringul este una dintre cele mai vechi tehnici utilizate în Data Mining. Analiza clusteringului este procesul de identificare a datelor care sunt similare între ele. Acest lucru va ajuta la înțelegerea diferențelor și asemănărilor dintre date. Uneori se numește segmentare și îi ajută pe utilizatori să înțeleagă ce se întâmplă în baza de date. De exemplu, o companie de asigurări își poate grupa clienții în funcție de venitul, vârsta, natura poliței și tipul de creanțe.
Există diferite tipuri de metode de clustering. Ele sunt următoarele
- Metode de partiționare
- Metode aglomerative ierarhice
- Metode bazate pe densitate
- Metode bazate pe grilă
- Metode bazate pe model
Cel mai popular algoritm de clustering este cel mai apropiat vecin. Cea mai apropiată tehnică vecină este foarte asemănătoare cu grupările. Este o tehnică de predicție în care pentru a prezice ce valoare estimată este într-o înregistrare căutați înregistrări cu valori similare estimate într-o bază de date istorică și să utilizați valoarea de predicție din înregistrarea care este aproape de înregistrarea neclasificată. Această tehnică afirmă pur și simplu că obiectele care sunt mai apropiate unele de altele vor avea valori de predicție similare. Prin această metodă, puteți prezice foarte ușor valorile celor mai apropiate obiecte. Cel mai apropiat vecin este cel mai ușor de utilizat tehnica, deoarece acestea funcționează conform gândirii oamenilor. De asemenea, funcționează foarte bine în ceea ce privește automatizarea. Ei efectuează calcule complexe de ROI cu ușurință. Nivelul de precizie al acestei tehnici este la fel de bun ca celelalte tehnici de extragere a datelor.
În afaceri, tehnica „cel mai apropiat vecin” este cel mai adesea folosită în procesul de recuperare a textului. Acestea sunt utilizate pentru a găsi documentele care împărtășesc caracteristicile importante cu acel document principal care au fost marcate ca fiind interesante.
-
Vizualizare
Vizualizarea este cea mai utilă tehnică folosită pentru a descoperi tiparele de date. Această tehnică este folosită la începutul procesului de extragere a datelor. Multe tipuri de cercetări se desfășoară în aceste zile pentru a produce o proiecție interesantă a bazelor de date, care se numește Projection Pursuit. Există o mulțime de tehnici de extragere a datelor care vor produce tipare utile pentru date bune. Dar vizualizarea este o tehnică care transformă datele slabe în date bune, permițând diferite tipuri de metode de extragere a datelor pentru a fi utilizate în descoperirea tiparelor ascunse.
-
Tehnica arborelui decizional de inducție
Un arbore de decizie este un model predictiv și numele în sine implică faptul că arată ca un copac. În această tehnică, fiecare ramură a copacului este privită ca o întrebare de clasificare și frunzele copacilor sunt considerate ca partiții ale setului de date legate de acea clasificare particulară. Această tehnică poate fi folosită pentru analiza explorării, pre-procesarea datelor și lucrările de predicție.
Arborele decizional poate fi considerat ca o segmentare a setului de date original unde segmentarea se face dintr-un anumit motiv. Fiecare date care intră sub un segment prezintă unele similitudini în informațiile lor fiind prezise. Arborii de decizie oferă rezultate care pot fi ușor înțelese de utilizator.
Tehnica arborelui decizional este folosită mai ales de către statisticieni pentru a afla ce bază de date este mai legată de problema afacerii. Tehnica arborelui decizional poate fi utilizată pentru predicție și pre-procesare a datelor.
Primul și primul pas în această tehnică este creșterea pomului. Elementul de bază pentru creșterea pomului depinde de găsirea celei mai bune întrebări posibile la fiecare ramură a copacului. Arborele decizional nu mai crește în oricare dintre circumstanțele de mai jos
- Dacă segmentul conține o singură înregistrare
- Toate înregistrările conțin caracteristici identice
- Creșterea nu este suficientă pentru a mai fi vărsată
CART, care reprezintă arbori de clasificare și regresie, este un algoritm de explorare și predicție a datelor, care alege întrebările într-un mod mai complex. Le încearcă pe toate și apoi selectează o cea mai bună întrebare care este folosită pentru a împărți datele în două sau mai multe segmente. După ce a decis segmentele, ia din nou întrebări cu privire la fiecare segment nou.
O altă tehnologie populară de arbore de decizie este CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Este similar cu CART, dar diferă într-un fel. CART ajută la alegerea celor mai bune întrebări, în timp ce CHAID ajută la alegerea divizărilor.
-
Retea neurala
Rețeaua neuronală este o altă tehnică importantă folosită de oameni în aceste zile. Această tehnică este cel mai adesea folosită în etapele de pornire ale tehnologiei de extragere a datelor. Rețeaua neuronală artificială a fost formată din comunitatea de inteligență artificială.
Rețelele neuronale sunt foarte ușor de utilizat, deoarece sunt automatizate într-o anumită măsură și, din această cauză, utilizatorul nu este de așteptat să cunoască prea multe despre lucrarea sau baza de date. Dar pentru ca rețeaua neuronală să funcționeze eficient, trebuie să știi
- Cum sunt conectate nodurile?
- Câte unități de procesare trebuie utilizate?
- Când trebuie oprit procesul de pregătire?
Există două părți principale ale acestei tehnici - nodul și legătura
- Nodul - care se potrivește liber cu neuronul din creierul uman
- Legătura - care se potrivește liber conexiunilor dintre neuronii din creierul uman
O rețea neuronală este o colecție de neuroni interconectați. care ar putea forma un singur strat sau mai multe straturi. Formarea neuronilor și interconexiunile lor se numesc arhitectura rețelei. Există o mare varietate de modele de rețele neuronale și fiecare model are propriile avantaje și dezavantaje. Fiecare model de rețea neuronală are arhitecturi diferite, iar aceste arhitecturi folosesc proceduri diferite de învățare.
Rețelele neuronale sunt o tehnică de modelare predictivă foarte puternică. Dar nu este foarte ușor de înțeles nici de către experți. Creează modele foarte complexe, imposibil de înțeles pe deplin. Astfel, pentru a înțelege tehnica rețelei Neurale companiile descoperă soluții noi. Două soluții au fost deja sugerate
- Prima soluție este rețeaua Neural este ambalată într-o soluție completă, care o va permite să fie utilizată pentru o singură aplicație
- A doua soluție este că este legată de servicii de consultanță experți
Rețeaua neuronală a fost utilizată în diferite tipuri de aplicații. Acest lucru a fost utilizat în cadrul afacerii pentru a detecta fraudele care au loc în întreprindere.
-
Tehnica regulilor de asociere
Această tehnică ajută la găsirea asocierii între două sau mai multe articole. Ajută la cunoașterea relațiilor dintre diferitele variabile din bazele de date. Acesta descoperă tiparele ascunse din seturile de date, care este utilizat pentru a identifica variabilele și apariția frecventă a diferitelor variabile care apar cu cele mai mari frecvențe.
Regula de asociere oferă două informații majore
- Asistență - Hoe este adesea aplicată regula?
- Încredere - Cât de des este corectă regula?
Această tehnică urmează un proces în două etape
- Găsiți toate seturile de date care apar frecvent
- Creați reguli de asociere puternice din seturile de date frecvente
Există trei tipuri de reguli de asociere. Sunt
- Regula Asociației pe mai multe niveluri
- Regula Asociatiei Multidimensionale
- Regula de asociere cantitativă
Această tehnică este utilizată cel mai adesea în industria de vânzare cu amănuntul pentru a găsi modele în vânzări. Acest lucru va ajuta la creșterea ratei de conversie și, astfel, crește profitul.
-
Clasificare
Clasificarea tehnicilor de extragere a datelor este cea mai frecvent utilizată tehnică de extragere a datelor care conține un set de eșantioane pre-clasificate pentru a crea un model care poate clasifica setul mare de date. Această tehnică ajută la obținerea de informații importante despre date și metadate (date despre date). Această tehnică este strâns legată de tehnica de analiză a clusterului și folosește arborele de decizie sau sistemul de rețele neuronale. Există două procese principale implicate în această tehnică
- Învățare - în acest proces datele sunt analizate prin algoritmul de clasificare
- Clasificare - În acest proces, datele sunt utilizate pentru a măsura precizia regulilor de clasificare
Există diferite tipuri de modele de clasificare. Ele sunt următoarele
- Clasificare după inducerea arborelui decizional
- Clasificarea Bayesiană
- Rețele neuronale
- Asistență Vector Vector (SVM)
- Clasificare bazată pe asociații
Un bun exemplu de tehnică de clasificare este furnizorul de e-mail.
Concluzie:
Din acest articol, am cunoscut tehnicile importante de extragere a datelor. Iar caracteristicile și specificațiile fiecăreia dintre tehnici sunt explicate în detaliu. Data Mining se dovedește a fi un instrument important în multe domenii de afaceri, iar tehnicile sunt cele mai utilizate în derivarea soluției unei probleme. Prin urmare, este foarte crucial pentru companii să utilizeze tehnici de extragere a datelor pentru a ajuta oamenii de afaceri să ia decizii inteligente. Nici o singură tehnică nu poate fi utilizată pentru a rezolva problema în afaceri. Toate tehnicile de extragere a datelor ar trebui să meargă mână în mână pentru a rezolva o problemă.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru tehnicile de extragere a datelor. Aici am discutat Conceptul de bază și lista celor 7 tehnici importante de extragere a datelor Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este Data Analytics
- Ce este vizualizarea datelor
- Ce este știința datelor
- Ce este tehnologia Big Data?
- Tipuri de clustering | Tipuri de top cu exemple