Introducere în modele în exploatarea datelor
Data Mining folosește date brute pentru a extrage informații sau, de fapt, extragerea informațiilor necesare din date. Minerirea datelor este utilizată în cele mai diverse game de aplicații, inclusiv previziuni de model politic, previziuni de model meteo, previziuni de clasificare a site-urilor web, etc. date care pot liniști complexul la un moment dat.
Tehnici utilizate în exploatarea datelor
Modul Data Mining este creat prin aplicarea algoritmului deasupra datelor brute. Modelul de exploatare este mai mult decât algoritmul sau manipulatorul de metadate. Este un set de date, tipare, statistici care pot fi utilizate pe date noi care sunt furnizate pentru a genera predicții și pentru a obține unele inferențe despre relații. Următoarele sunt câteva dintre tehnicile care sunt utilizate în exploatarea datelor.
1. Tehnica descriptivă de extragere a datelor
Această tehnică este, în general, preferată pentru a genera tabelare încrucișată, corelație, frecvență etc. Aceste tehnici descriptive de extragere a datelor sunt utilizate pentru a obține informații despre regularitatea datelor, folosind date brute ca intrare și pentru a descoperi tipare importante. Celelalte aplicații, analiza este de a înțelege grupurile captivante din zona mai largă a datelor brute.
2. Tehnica predictivă de extragere a datelor
Principalul obiectiv al tehnicii miniere predictive este identificarea rezultatelor futuriste în locul tendinței actuale. Există multe funcții care sunt utilizate pentru predicția valorii țintă. Tehnicile care se încadrează în această categorie sunt clasificarea, regresia și analiza seriei de timp. Modelarea datelor este o compulsie pentru această analiză predictivă, care folosește unele variabile pentru a prezice datele futuriste incerte pentru alte variabile.
Tipuri de modele în Data Mining
Puține dintre modelele de extragere a datelor sunt menționate mai jos, împreună cu descrierea lor:
1. Modele de reclamație a fraudei
Frauda este provocarea cu care se confruntă multe industrii și în special industria asigurărilor. Aceste industrii trebuie să prezice constant utilizarea datelor brute, astfel încât cererile de fraudă să poată fi înțelese și acționate. Putem urmări pretențiile care ajung sub formă de date brute și să identificăm probabilitatea ca acestea să fie frauduloase, ceea ce poate duce la economii mari pentru compania de asigurări.
2. Modele pentru clonarea clienților
Modelul de clonă al clienților poate prezice care sunt potențialele de a răspunde în funcție de caracteristicile „celor mai buni clienți” ai organizației.
3. Modele de răspuns
Modelele de răspuns predictiv de extragere a datelor ajută organizațiile să identifice tiparele de utilizare care își segregă baza de clienți, astfel încât organizația să poată stabili contactul cu acești clienți. Acest model de răspuns este cea mai bună metodă pentru prezicerea și identificarea bazei de clienți sau a perspectivelor pentru ținta unui anumit produs oferit, în conformitate cu utilizarea unui model dezvoltat. Aceste tipuri de modele sunt aplicate în identificarea clienților care sunt foarte susceptibili să posede caracteristica de a fi vizați.
4. Modele predictive de venituri și profit
Modelele de venituri și predicție a profitului combină caracteristicile de răspuns sau de răspuns cu o estimare a veniturilor date, mai ales dacă mărimile ordonate, marjele diferă pe scară largă sau facturările lunare. După cum știm că nu toate răspunsurile au aceeași valoare sau aceeași valoare și modelul care poate crește răspunsurile nu ne obține neapărat profit. Tehnica de predicție a veniturilor și a profitului indică faptul că acei respondenți care au mari șanse să crească venituri sau marja de delta a profitului cu răspunsul lor decât ceilalți respondenți. Acestea sunt unele dintre tipurile de modele și există multe altele care vă pot ajuta la amestecarea datelor necesare din setul de date brute.
Algoritmi de extragere a datelor
Există mulți algoritmi de extragere a datelor care sunt prezenți, vom discuta despre câteva dintre ele aici. Să vedem de ce avem nevoie de algoritmul pentru a extrage datele. În lumea de azi, în care generarea de date este uriașă și datele mari sunt destul de comune, trebuie să avem un fel de algoritm care trebuie să se aplice pentru a prezice modelul și analiza. Avem algoritmi diferiți care se bazează pe modelul de exploatare pe care dorim să-l aplicăm datelor noastre. Unele dintre ele sunt prezentate mai jos:
1. Algoritmul Naive Bayes
Algoritmul Naive Bayes se bazează pe teorema bayesiană și acest algoritm este folosit atunci când avem dimensiunile datelor sunt mai mari. Clasificatorul Bayesian este capabil să furnizeze puterea posibilă prin introducerea datelor brute. Aici există și posibilitatea de a adăuga noile date brute la timpul de rulare și de a obține predicțiile. Un clasificator naiv Bayes va lua în considerare toate probabilitățile înainte de a se angaja la ieșire.
2. Algoritmul ANN
Acest algoritm ANN este inspirat din rețelele neuronale biologice și este ca o arhitectură tipică a computerului. Acest algoritm utilizează funcții de aproximare pe un număr mare nesigur de date pentru a obține un tipar. Acestea sunt, în general, reprezentate ca un sistem de neuroni interconectați, care pot prelua și efectua calculul pentru a oferi rezultatul.
3. Algoritmul SVM
Acest algoritm SVM a câștigat multă atenție în ultimul deceniu și sunt aplicate la cea mai largă gamă de aplicații. Acest algoritm se bazează pe teoria învățării statistice și pe evaluarea riscului structural și pe principiul minimizării. Are capacitatea de a identifica limitele decizionale și este, de asemenea, numit hiperplan care poate produce separarea optimă a claselor și creând astfel cea mai mare distanță posibilă între hiperplanul de separare. SVM este cea mai robustă și precisă tehnică de clasificare, dar are dezavantajul unui cost mai mare și consumă mult timp.
Avantajele modelelor de extragere a datelor
Există multe avantaje ale modelelor de extragere a datelor, iar unele dintre acestea sunt enumerate mai jos:
- Aceste modele ajută organizația să identifice modelul de cumpărături al clientului și apoi sugerează pașii adecvați care pot fi făcuți pentru creșterea veniturilor.
- Aceste modele ne pot ajuta să creștem optimizarea site-ului, astfel încât clientul să poată descoperi cu ușurință lucrurile necesare.
- Aceste modele ne ajută cu campanii de marketing care identifică zona și metodele favorabile.
- Ne va ajuta să identificăm bucata clientului și nevoile acestora, astfel încât produsele necesare să poată fi furnizate
- Ajută la creșterea loialității mărcii.
- Contribuie la măsurarea rentabilității factorilor de creștere a veniturilor.
Concluzie
Astfel, am văzut definiția mineritului de date și de ce este necesară și înțeleasă diferența dintre modelele descriptive și cele predictive de amestecare a datelor. De asemenea, am văzut câteva modele de amestecare a datelor și câțiva algoritmi care ajută organizația să cunoască mai bine datele brute. În cele din urmă, am observat câteva avantaje cu modelele de extragere a datelor.
Articol recomandat
Acesta este un ghid pentru modelele din Data Mining. Aici vom discuta despre cele mai importante tipuri de modele în exploatarea datelor, împreună cu avantajele și algoritmii. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Care sunt tipurile de minerit de date?
- Lista aplicațiilor de extindere a datelor de top
- Componente ale arhitecturii de extragere a datelor
- Întrebare de interviu pentru extragerea datelor