Ce este Data Mining?
Înainte de a înțelege, conceptele și tehnicile de exploatare a datelor mai întâi vom studia extragerea datelor. Exploatarea datelor este o caracteristică a conversiei datelor în unele informații cunoscute. Aceasta se referă la procesul de obținere a unor informații noi prin analizarea unei cantități mari de date disponibile. Folosind diverse tehnici și instrumente, se poate prezice informațiile care sunt necesare din date, numai dacă procedura urmată este corectă. Acest lucru este util în diverse industrii pentru extragerea informațiilor necesare pentru analize viitoare, prin recunoașterea unor tipare din datele existente în baze de date, depozite de date etc.
Tipuri de date în Data Mining
Următoarele sunt tipurile de date cu care se poate efectua extragerea datelor:
- Baze de date relaționale
- Depozite de date
- DB avansate și depozite de informații
- Baze de date orientate pe obiecte și relaționale cu obiecte
- Baze de date tranzacționale și spațiale
- Baze de date eterogene și vechi
- Baza de date multimedia și streaming
- Baze de date text
- Minerit text și minerit web
Procesul de extragere a datelor
Mai jos sunt punctele pentru procesul de extragere a datelor:
1. Înțelegerea afacerilor
Aceasta este prima fază a procesului de implementare a mineritului de date în care toate nevoile și obiectivul de afaceri al clientului sunt clar înțelese. Obiectivele adecvate de extragere a datelor sunt stabilite ținând cont de scenariul actual din business și alți factori, precum resurse, presupuneri, constrângeri. Un plan adecvat de extragere a datelor ar trebui să fie în detaliu și trebuie să îndeplinească obiectivele noastre de afaceri și minerit de date.
2. Înțelegerea datelor
Această fază acționează ca o verificare de sănătate a datelor care au fost colectate din diferite resurse pentru procesele de extragere a datelor. În primul rând, toate datele din diferite surse sunt colectate în legătură cu scenariul de afaceri al organizației, care poate fi în diverse baze de date, fișiere plate etc. Datele colectate sunt verificate dacă se potrivesc în mod corespunzător, deoarece acestea nu pot fi legate.
Uneori, metadatele trebuie de asemenea verificate pentru a reduce erorile din procesele de extragere a datelor. Pentru analiza datelor corecte se folosesc diverse interogări de extragere a datelor și se poate verifica calitatea datelor. De asemenea, ajută la analiza dacă lipsesc sau nu date.
3. Pregătirea datelor
Acest proces consumă timpul maxim al proiectului. Această față include un proces numit curățare de date pentru curățarea datelor care au fost colectate în timpul procesului de înțelegere a datelor. Procesul de curățare a datelor este utilizat pentru curățarea datelor pentru a exclude date necorespunzătoare pentru datele cu valori lipsă.
4. Transformarea datelor
În următoarea stare de transformare a datelor sunt efectuate operațiuni care sunt utilizate pentru a schimba datele pentru a le face utile pentru procesul de implementare a extragerii datelor. Aici, transformarea, cum ar fi agregarea, generalizările, normalizarea sau construcția de atribute pentru a face datele pregătite pentru procesul de modelare a datelor.
5. Modelare
Aceasta este faza în extragerea datelor unde tehnica adecvată este utilizată pentru a determina modelele de date. Diferit scenariu trebuie creat pentru a verifica calitatea și validitatea acestui model și pentru a determina dacă obiectivele definite în procesul de înțelegere a afacerii sunt îndeplinite după implementarea acestor tehnici. Modelul care a fost găsit în acest proces este evaluat în continuare și este trimis pentru desfășurare către echipa de operații de afaceri, astfel încât să poată ajuta la îmbunătățirea politicii de afaceri a organizațiilor.
6. Evaluare
În această fază, evaluarea corespunzătoare a descoperirilor de extragere a datelor se face pentru a da curs sau implementarea proceselor de afaceri. O comparație adecvată se face cu descoperirile și cu planul operațiunilor de afaceri existente pentru a evalua corect modificarea informațiilor găsite trebuie adăugate la operațiunile comerciale curente.
7. implementare
În această fază, informațiile care au fost încheiate cu ajutorul proceselor de extragere a datelor sunt transformate într-o formă inteligibilă pentru trenuri pentru părțile interesate non-tehnice. Pentru acest proces, este creat un plan de implementare adecvat care include transportul, întreținerea și monitorizarea informațiilor găsite. În acest fel, se creează un raport adecvat al proiectului, împreună cu experiențele și lecțiile învățate în timpul procesului, pentru a preda descoperirile noastre de exploatare a datelor echipei de operațiuni de afaceri.
Prin urmare, acest proces ajută la îmbunătățirea politicii de afaceri a unei organizații.
Tehnici de exploatare a datelor
Mai jos tehnicile și tehnologiile pot ajuta la aplicarea funcției de extragere a datelor în cea mai eficientă manieră:
1. Urmăriți modelele
Recunoașterea tiparelor din setul dvs. de date este una dintre tehnicile de bază în extragerea datelor. Datele sunt observate la intervale regulate pentru recunoașterea unor aberații. De exemplu, se poate vedea dacă o anumită persoană călătorește în diferite țări, atunci acea persoană va trebui să rezerve biletele în mod regulat, astfel încât să poată fi oferit un card de credit special.
2. Clasificare
Este una dintre tehnicile complexe de extragere a datelor în care trebuie să realizăm diverse categorii de discernământ folosind diverse atribute din datele existente. Aceste categorii ajută la concluziile diverse pentru utilizarea noastră viitoare. De exemplu, în timp ce analizăm datele pentru traficul din oraș, traficul din zonă poate fi clasificat în nivel scăzut, mediu și greu. Acest lucru îi va ajuta pe călători să prezice traficul înainte de timp.
3. Asociere
Această tehnică este similară cu tehnica de urmărire a modelului, dar aici este legată de variabilele legate în mod dependent. Aceasta înseamnă că modelul pentru datele aferente este găsit legat de datele existente. Urmărirea evenimentului cu celălalt eveniment este urmărită și modelele particulare se găsesc în datele respective. De exemplu, fișierele de urmărire a fișierelor pentru traficul dintr-un anumit oraș se pot urmări, de asemenea, cele mai vizitate locuri dintr-un oraș. Acest lucru poate ajuta, de asemenea, să urmăriți locuri celebre care trebuie vizitate în oraș.
4. Detectarea anterioară
Această tehnică este legată de extragerea anomaliilor din modelul de date. De exemplu, vânzarea unui mall aduce un profit bun în cele 11 luni ale anului, dar în ultima lună, vânzările au scăzut atât de mult, încât duce la pierderea. În aceste cazuri, trebuie să aflăm care a fost factorul care a determinat reducerea vânzărilor, astfel încât să putem evita data viitoare. Tehnica de a găsi o asemenea distragere în modelul obișnuit face parte din tehnica de detectare Outlier.
5. Gruparea
Această tehnică este similară clasificării, doar diferența constă în faptul că alege grupul de date care prezintă unele asemănări și le pune într-un singur grup. De exemplu, aglomerarea diferitelor audiențe ale unui cinematograf pe baza frecvenței în care frecvența vine pentru spectacole, care este momentul în care vin cel mai des și ce gen de film vin.
6. Regresie
Această tehnică ajută la trasarea relației dintre cele 2 variabile de care ar putea depinde o analiză. Aici încercăm să aflăm modelul schimbării variabilei prin fixarea celorlalte variabile dependente. De exemplu, dacă trebuie să aflăm tiparul vânzărilor unui produs dintr-un centru comercial, în funcție de disponibilitatea acestuia, sezonul, cererea etc. Acest lucru poate determina proprietarul să stabilească prețul pentru vânzarea acestuia.
7. Predicție
Cea mai importantă caracteristică a extracției de date este reducerea riscurilor viitoare și creșterea profitului organizației prin studierea modelelor existente și istorice pentru riscurile de vânzări și credit. Aici, acest tip de tehnologie ne ajută să luăm decizii viitoare, în funcție de modelul găsit în datele istorice și prezente și păstrând în minte schimbările și riscurile pieței. Această tehnică este de mare ajutor pentru extragerea datelor.
Instrumente pentru extragerea datelor
Nu este nevoie de cele mai noi tehnologii pentru efectuarea procesării de date. Poate fi făcută folosind și cele mai recente sisteme de baze de date și instrumente simple care sunt ușor disponibile în orice organizație. De asemenea, se poate crea un instrument propriu atunci când instrumentul corespunzător lipsește. Cel mai popular instrument este utilizat pe scară largă în industrie sunt prezentate mai jos:
1. Limba R
Acesta este un instrument open-source care este utilizat pentru calculul statistic și grafică. Acest instrument ajută la gestionarea eficientă a informațiilor și la facilitățile de stocare a acestor reclame, datorită tehnicilor de mai jos:
- Statistic
- Testele statistice clasice
- Analiza seriei de timp
- Clasificare
- Tehnici grafice
2. Oracle Data Mining
Acest instrument este cunoscut în mod popular ca ODM, este o parte din baza de date Oracle Advanced Analytics. Acest instrument ajută la analiza datelor din depozitele de date și generează informații detaliate care ajută la realizarea unor predicții. Aceste lucruri ajută la studiul comportamentului clienților, produsele solicită anunțuri astfel ajută la creșterea posibilităților de vânzare.
Provocările cu care se confruntă implementarea datei mele:
- Experții calificați sunt necesari pentru a face întrebări complexe privind extragerea datelor.
- Modelele actuale s-ar putea să nu se încadreze în bazele de date ale viitorului stat. Poate nu se potrivesc cu statele viitoare.
- Dificultăți în gestionarea bazelor de date mari.
- Este posibil să apară necesitatea modificării practicilor de afaceri pentru a utiliza informațiile descoperite.
- Baze de date eterogene și informații venite la nivel global pot duce la informații integrate complexe.
- Exploatarea datelor are o condiție prealabilă ca datele să fie de natură diversă, în caz contrar, rezultatele pot fi inexacte.
Concluzii-Concepte și tehnici de extragere a datelor
- Exploatarea datelor este o modalitate de a urmări datele din trecut și de a face analize viitoare folosind-o.
- Este la fel ca extragerea informațiilor necesare pentru analiză din activele de ultimă dată care sunt deja prezente în bazele de date.
- Exploatarea datelor se poate face pe diverse tipuri de baze de date, cum ar fi baze de date spațiale, RDBMS, depozite de date, baze de date multiple și vechi, etc.
- Procesul de exploatare integrală include înțelegerea afacerilor, Înțelegerea datelor, Pregătirea datelor, Modelare, Evoluție, implementare.
- Diferite tehnici de extragere a datelor sunt disponibile pentru ca operațiunea de exploatare a datelor să funcționeze într-o manieră eficientă, cum ar fi clasificarea, asocierea de regresie, etc. Utilizarea depinde de scenariu.
- Cele mai eficiente instrumente de extragere a datelor sunt limbajul R și Oracle Data.
- Principalul dezavantaj al exploatării de date cu care se confruntă este dificultățile de formare a experților pentru a opera acel software de analiză.
- Există diverse industrii care folosesc extragerea datelor în scopul analizei lor, cum ar fi serviciile bancare, producția, supermarketurile, furnizorii de servicii de vânzare cu amănuntul etc.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru conceptele și tehnicile de exploatare a datelor. Aici vom discuta despre procesul de extragere a datelor, tehnici și instrumente din Data Mining. Puteți, de asemenea, să parcurgeți alte articole conexe pentru a afla mai multe-
- Avantajele extragerii datelor
- Ce este data mining?
- Procesul de extragere a datelor
- Tehnici de știință a datelor
- Gruparea în învățarea mașinilor
- Cum să genereze date de testare?
- Ghid pentru modele în Data Mining