Ce este Data Mining?

Este, de asemenea, cunoscut sub numele de descoperire de cunoștințe sau descoperire de date. Întrucât știm cu toții că multe organizații mari sunt operate în locuri diferite și fiecare loc generează volume mari de date (o formă de terapie cu petabytes) și este necesar ca companiile să ia decizii din toate aceste surse să ia o decizie strategică. Pentru a analiza, a gestiona și a lua decizii rapide trebuie să ne transformăm în toate domeniile. Metoda de extragere a informațiilor utile dintr-un depozit de date se numește data mining. Ele se concentrează asupra descoperirii bazate pe date. Aceste sarcini pot fi clasificate în două moduri în care sunt: predictive și descriptive. Pentru a prelucra petabytes de date de extragere a datelor este nevoie de supercomputer și clustere de calcul. Tipurile de extragere a datelor includ învățarea supravegheată și nesupravegheată.

Definiție

Este o tehnologie puternică, cu un potențial mare de a extrage date predictive / tipare ascunse din marele depozit (baze de date, text, imagini) care folosește metode științifice, algoritmi pentru extragerea cunoștințelor de date (un tip de date este structurat) în diferite forme. Este un proces analitic de a explora o cantitate mare de date prin aplicarea tiparelor detective la aceste date pentru a obține noi subseturi de date pentru a îmbunătăți procesul de afaceri și luarea deciziilor.

Înțelegerea datelor de extragere a datelor

Exploatarea se face de obicei într-o bază de date cu diferite seturi de date și este stocată în format de structură, pentru ca apoi să fie descoperite informații ascunse, de exemplu, serviciile online cum ar fi Google necesită cantități uriașe de date pentru a-și face publicitate utilizatorilor, în astfel de cazuri, analizarea mineritului caută proces pentru interogări pentru a da date de clasare relevante. Instrumentele și tehnicile utilizate în procesul minier sunt clasificări (prezice cel mai probabil caz), Asociere (identificarea variabilelor legate între ele), predicție (prezice valoarea unei variabile cu cealaltă). Pentru o bună recunoaștere a modelului, folosește învățarea mașinii. Sunt implementate o mare varietate de algoritmi pentru a lua informații relevante din interogări.

Cum face Data Mining să funcționeze atât de ușor?

Fac munca mai ușoară, prezicând comportamentul clienților și folosesc aceste instrumente pentru a căuta tipare de date. Transformă datele brute în informații structurate. Etapele implicate în acest proces sunt:

Acestea extrag și încarcă date într-un depozit de date (care necesită pre-procesare) care sunt stocate în baza de date multidimensională (care face felie, zaruri, analiză în format cubic).
Folosind software-ul Application, acestea oferă acces la date pentru analiștii de afaceri.
Prezentarea acestor informații într-un format ușor de înțeles, cum ar fi grafice.
Necesitatea de a crește volumul și diversitatea datelor.

Pe scurt, putem spune că funcționează în trei pași simpli. Ele sunt pregătirea datelor (explorare), alegerea diverselor modele de construire și validare, etapa de implementare (generează rezultate preconizate). Pe de altă parte, nu este atât de simplu să lucrezi, deoarece este esențial ca minarea de date să înțeleagă ce și cum pot fi implementate în toate fluxurile de date, cu producție masivă de date în jurul organizațiilor. Exemple de extragere a datelor includ comerțul electronic, managementul relațiilor cu clienții, servicii bancare, îngrijire medicală, esențiale în marketing. În toate aceste aplicații, algoritmii de date de date sunt aplicați pentru a pregăti predicții și pentru a extrage tipare de date.

Companii de top din domeniul mineritului de date

Multe companii de top de top folosesc acest domeniu pentru a asigura succesul pieței, pentru a crește veniturile, pentru a identifica clienții pentru a-și face afacerile bune. Sunt :

Google - Căutare de informații relevante pentru interogări.
Cignus Web
Oracol
IBM și SAP
Dată Informatică
IBM Cognos - analiză de autoservire BI
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institue -Data servicii miniere.
WizSoft,
Neural Technologies - oferă produse și servicii.
Amazon - Serviciu de produs.
Delta - Serviciu aerian (Monitorizarea feedback-ului clienților).
Serviciu de cercetare Sun-Tech

Diferitele subseturi de date mining

Unele dintre tehnicile miniere includ predicție, clasificare, regresie, grupare, asociere, arbori de decizie, detectarea regulilor, vecinul cel mai apropiat. Împărțește seturile de date în două tipuri. Sunt un set de antrenament și un set de teste. Celelalte subseturi de extragere a datelor în legătură cu datele sunt știința datelor, analiza datelor, învățarea mașină, datele mari, vizualizarea datelor. Diferența majoră dintre ele este mineritul este încă un analist și construiește un algoritm pentru a afla structura datelor. Mineritul adună mai întâi datele și creează procesul inductiv, în timp ce alții nu găsesc modele.

Ce poți face cu Data Mining?

Trebuie să ne preocupăm de extragerea datelor ca primitivă, deoarece îmbunătățește serviciul pentru clienți și crește serviciile de producție. Cu aceasta, putem optimiza datele prin analizarea datelor în domenii precum asistență medicală, telecomunicații, producții, finanțe și asigurări. Este orientat către aplicații și este mai puțin preocupat să găsească relații cu variabile. Ajută o organizație să economisească bani, identifică tiparele de cumpărături într-un supermarket, definește noi clienți, prezice ratele de răspuns ale clienților. Funcționează cu trei tipuri de date: metadate (date despre sine), date tranzacționale și neoperaționale. Guvernul folosește extracția de date pentru a urmări frauda, pentru a urmări strategia de joc, vânzarea încrucișată.

Lucrul cu Data Mining

Procesul inițial include curățarea datelor din diferite surse, care este o parte esențială. Pentru a face asta, folosesc mai multe tehnici numite analiză statistică, învățare automată. Un instrument de vizualizare a datelor este unul dintre instrumentele versatile pentru extragerea datelor. Metoda folosită pentru a lucra cu aceasta se numește modelare predictivă. Procesul de extragere a datelor constă în explorare, validare / verificare, implementare. Sarcina implică

Problema este generată.
Înțelegeți datele cu fundalul.
Implementarea abordărilor de modelare.
Identificarea măsurării performanței și interpretarea datelor.
Vizualizarea datelor cu rezultate.

Funcționează cu unele instrumente precum Rapid Miner, Orange, care sunt toate open source. Tehnicile de modelare utilizate aici sunt rețelele bayesiene, rețelele neuronale, arborele de decizie, regresia liniară și logistică, algoritmi genetici, seturi fuzzy. Sarcina principală de extragere a datelor sunt:

Clasificare
clustering
regresiune
sumarizării
Modelarea dependenței
Descoperă detectarea

Avantajele extragerii datelor

Există o mulțime de avantaje, câteva puncte sunt prezentate mai jos:

Îmbunătățesc planificarea și deciziile care iau procesul și maximizează reducerea costurilor.
Este ușor pentru utilizator să analizeze o cantitate imensă de date într-un proces rapid.
Sunt utile pentru a prezice tendințele viitoare prin tehnologia utilizată. Și o altă popularitate a tehnologiilor de extragere a datelor sunt interfețele grafice care facilitează programele.
Ele ne ajută să găsim acte frauduloase în analiza pieței și în procesul de fabricare a datelor, îmbunătățesc capacitatea de utilizare, design. De asemenea, pot fi utilizate în scopuri care nu sunt de marketing.
Îmbunătățirea veniturilor companiei și reducerea costurilor în afaceri.
Sunt utilizate în diferite domenii precum agricultura, medicina, genetica, bioinformatica și analiza sentimentală.
Îi ajută pe marketeri să prezice clienții comportamentul de cumpărare al produsului și au fost folosiți pentru inginerie electrică și o mai bună înțelegere a clientului.
De asemenea, asistă tranzacțiile cu carduri de credit și detectarea frauduloasă a acesteia.
Mineritul este utilizat pe scară largă în Agricultură pentru a prezice problemele de fermentare folosind abordarea K-Means.

Aptitudini necesare în domeniul mineritului de date

Pentru a deveni un expert în miner de date, au nevoie de o tehnologie unică și de abilități interpersonale. Abilitățile tehnice includ instrumente de analiză precum MySQL, Hadoop și limbaje de programare precum Python, Perl, Java. Și trebuie să înțelegem concepte statistice, inducerea cunoștințelor, structuri și algoritmi de date și cunoștințe de lucru despre Hadoop și MapReduce. Aptitudinile sunt necesare în următoarele domenii precum DB2, instrumente ETL, Oracle. Dacă doriți să ieșiți în evidență de celelalte date, nevoia de învățare a învățării automate este foarte importantă. Pentru a identifica tiparele datelor, elementele de bază ale matematicii sunt obligatorii pentru a descoperi pași de numere, proporții, corelație și pași de regresie. Pentru a învăța trebuie să aveți un concept de bază de date precum scheme, relații, Structura de interogare limbaj. Un specialist în domeniul mineritului de date trebuie să aibă cunoștințe în domeniul business Intelligence, în special software-ul de programare și experiență în sistemul de operare, în special Linux și un background puternic și în domeniul științei datelor pentru a face pași puternici într-o carieră.

De ce ar trebui să folosim Data Mining?

Acesta se situează în topul tehnologiilor cheie care au un impact mai mare în organizații în următorii ani, de aceea este importantă mineritul. Ele ajută la explorarea și identificarea tiparelor de date. Acestea sunt conectate la depozitul de date și la rețelele neuronale care sunt responsabile cu extragerea. În segmentarea și gruparea de marketing urmărește comportamentul de cumpărare. Pentru căutare relevantă în documentarea minelor, exploatarea minelor face paginile de pe web. Responsabilitatea lor include efectuarea cercetărilor în analiza datelor și interpretarea rezultatelor. O utilizare importantă a extracției de date este de a ajuta la detectarea fraudei și de a dezvolta modele care să înțeleagă caracteristicile bazate pe tipare. Mineritul este folosit pentru a ajuta colecțiile de observații și pentru a găsi corelații și relații între fapte. Funcționalitățile includ caracterizarea datelor, analiza anterioară, discriminarea datelor, asocierea și analiza de clustering.

Cheia succesului în minerit sunt:

Sursa de date
Algoritmi adecvați
Minerit științific
Viteza crescută de procesare

Domeniul de extragere a datelor

Exploatarea frecventă a modelelor a extins analiza datelor și are un scor profund în metodologiile miniere. Mineritul are o anvergură uriașă în organizațiile mari și mici, cu perspective remarcabile. Au preziceri automate ale tendințelor, inclusiv găsirea frauduloasă și maximizarea rentabilității în viitor. Descoperirea modelelor necunoscute din trecut. Tehnicile utilizate în minerit sunt concepte avansate, cum ar fi logica neurală și fuzzy, pentru a îmbunătăți linia de jos și pentru a obține rapid resurse din căutare. Puteți găsi o perspectivă viitoare în distribuirea datelor, distribuirea datelor de secvență, extragerea de date spațiale și geografice, multimedia.

De ce avem nevoie de data mining?

În lumea de azi, exploatarea de date a fost folosită în diferite sectoare pentru scopuri analitice, tot ceea ce are nevoie de utilizatori sunt informațiile clare, acest lucru depășind sfera de extindere a datelor. Cu această tehnică, putem analiza datele și le converti în date semnificative, care apoi ajută la luarea de decizii și predicții inteligente într-o organizație. În industria IT mineriturile accelerează internetul, iar timpul de răspuns al site-ului este ușor cu ajutorul instrumentului minier. Companiile paramedicale pot mina seturi de date pentru identificarea agenților. Veți putea examina comportamentul clienților în care găsesc tiparele și relațiile și prezice strategia de afaceri viitoare. Acesta elimină timpul și forța de muncă necesară pentru sortarea bazelor de date mari. Acestea oferă o identificare clară a tiparelor ascunse pentru a depăși riscurile în afaceri. Exploatarea datelor identifică valorile din date. Acesta ajută la înțelegerea clientului și la îmbunătățirea serviciilor acestora pentru a atinge scopul utilizatorului.

Cine este publicul potrivit pentru învățarea tehnologiilor de extragere a datelor?

Publicul potrivit este managerii IT, analiștii de date care caută creșterea carierei și îmbunătățesc managementul datelor, instrumente pentru minerirea datelor de succes.
Experți care lucrează la instrumente de depozitare și raportare a datelor și informații de afaceri.
Poate fi luat de începători cu abilități logice și analitice bune.
Programatori software, șase consultanți sigma.

Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei?

Lumea științei datelor oferă mai multe poziții în organizații. Cererea pentru specialiștii minieri este vitală, deoarece companiile caută experți cu experiență și experiență deosebite în domeniul mineritului de date. Data miner folosește software statistic pentru a analiza datele și a îmbunătăți soluțiile de afaceri. Un specialist în domeniul mineritului de date este un rol esențial în echipa de știință a datelor și, prin urmare, potențialul lor este apreciat mai mult la companiile de toate dimensiunile.

Concluzie

Tehnologia este în creștere rapidă în lumea actuală, deoarece toată lumea are nevoie de datele lor pentru a fi utilizate în abordarea corectă pentru a obține informații exacte. Rețelele sociale, cum ar fi Facebook, twitter, etc și cumpărături online, cum ar fi Amazon, sunt date care descriu datele sunt colectate și capturate, trebuie să extragem date strategice din aceste date. În acest scop, extragerea datelor evoluează la nivel global. Ei se combină cu date mari și învățare automată pentru a vedea perspective mai bune cu organizația. Este vorba despre prezicerea viitorului pentru analiză. Întrucât companiile continuă actualizarea, trebuie să urmărească ultimele tendințe miniere pentru a depăși competițiile provocatoare, între timp mineritul ajută la obținerea informațiilor bazate pe cunoștințe. Și această tehnologie poate fi folosită în multe aplicații din viața reală, cum ar fi telecomunicațiile, bio-medicale, marketing și finanțe, industria de retail.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru Ce este Data Mining. Aici am discutat despre diferitele subseturi de minerit de date și companii de top din minerit de date, cu avantaj și posibilitate. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -

Data Mining Interview Question with Answers
Ce este vizualizarea datelor?
Ce este analiza Big Data?
Introducere în Big Data

Ce este Data Mining? - Advanced andage of Data Mining

Cuprins: