Prezentare generală a procesului de extragere a datelor
Exploatarea datelor este actul și o modalitate de a găsi tipare și posibilități în seturile mari de date, care implică de obicei metode precum intersectarea punctelor în statistici, învățarea automată și sistemele de baze de date. Este un subset interdisciplinar al unui domeniu al informaticii, alături de statistici pentru un obiectiv general pentru a lua informații folosind metode inteligente, folosind un set de date și, de asemenea, transformând toate informațiile într-o structură inteligibilă foarte nouă, care ar putea fi continuată. de utilizare. În acest subiect, vom afla despre procesul de extragere a datelor.
Una dintre sarcinile esențiale ale extracției de date se referă la analiza automată și semiautomatică a unor cantități mari de date brute și informații, pentru a extrage setul de patternuri foarte necunoscute anterior, precum clustere sau un grup de înregistrări de date, detectarea anomaliilor (înregistrări neobișnuite) și, de asemenea, în cazul dependențelor care utilizează extragerea secvențială a modelelor și extragerea regulilor de asociere. Aceasta folosește indici spațiali. Se poate cunoaște că aceste modele sunt printre tipurile din datele de intrare și pot fi utilizate în analize suplimentare, de exemplu, în cazul analizei predictive și a învățării automate. Seturi mai precise de rezultate pot fi obținute odată ce începeți să folosiți sistemele de decizie de asistență.
Cum funcționează exploatarea datelor?
Există o abundență de date în industrie pe domenii și devine foarte necesară tratarea și procesarea datelor în consecință. Practic, pe scurt, implică setul de procese ETL precum extracția, transformarea și încărcarea datelor împreună cu tot ce este necesar pentru ca acest ETL să se întâmple. Aceasta implică curățarea, transformarea și procesarea datelor care vor fi utilizate în diferite sisteme și reprezentări. Clientii pot folosi aceste date procesate pentru analiza afacerilor si a tendintelor de crestere a companiilor lor.
Avantajele procesului de extragere a datelor
Avantajul extracției de date include nu numai cele legate de afaceri, dar și cele precum medicamente, prognoza meteo, asistență medicală, transport, asigurări, guvern, etc. Unele dintre avantajele includ:
- Marketing / vânzare cu amănuntul: ajută toate companiile și firmele de marketing să construiască modele care se bazează pe un set istoric de date și informații pentru a prezice receptivitatea la campaniile de marketing care există astăzi, cum ar fi campania de marketing online, poștă directă etc.
- Finanțe / Bănci: Minerirea datelor implică instituțiile financiare furnizează informații despre împrumuturi și, de asemenea, raportarea creditelor. Atunci când modelul este bazat pe informații istorice, împrumuturile bune sau rele pot fi apoi determinate de instituțiile financiare. De asemenea, tranzacțiile frauduloase și suspecte sunt, de asemenea, monitorizate de către bănci.
- Fabricare: Echipamentul defect și calitatea produselor fabricate pot fi determinate utilizând parametrii optimi pentru control. De exemplu, pentru unele dintre industriile de dezvoltare a semiconductorului, duritatea și calitatea apei devin o provocare majoră, deoarece tinde să afecteze calitatea produselor produsului lor.
- Guvern: Guvernele pot beneficia de monitorizarea și măsurarea activităților suspecte pentru a evita activitățile anti-spălare de bani.
Diferite etape ale procesului de extragere a datelor
- Curățarea datelor: Aceasta este o etapă foarte inițială în cazul extragerii datelor în care clasificarea datelor devine o componentă esențială pentru obținerea analizei finale a datelor. Aceasta implică identificarea și eliminarea datelor inexacte și complicate dintr-un set de tabele, baze de date și set de înregistrări. Unele tehnici includ ignoranța de tip tuple care se găsește în principal atunci când eticheta clasei nu este în loc, următoarea tehnică necesită completarea de la sine a valorilor lipsă, înlocuirea valorilor lipsă și a valorilor incorecte cu constante globale sau valori previzibile sau medii.
- Integrarea datelor: este o tehnică care presupune contopirea noului set de informații cu setul existent. Sursa poate, totuși, să implice multe seturi de date, baze de date sau fișiere plate. Implementarea obișnuită pentru integrarea datelor este crearea unui EDW (antrepozitul de date din întreprindere), care vorbește apoi despre două concepte, precum și cuplajul liber, dar să nu săpăm în detalii.
- Transformarea datelor: Aceasta necesită transformarea datelor în formate, în general, din sistemul sursă în sistemul de destinație necesar. Unele strategii includ netezirea, agregarea, normalizarea, generalizarea și construcția atributelor.
- Discretizarea datelor: Tehnicile care pot împărți domeniul atributului continuu pe intervale se numește discretizare a datelor, în care seturile de date sunt stocate în bucăți mici și, astfel, studiul nostru este mult mai eficient. Două strategii implică discretizarea de sus în jos și discretizarea de jos în sus.
- Ierarhiile de concepte: reduc la minimum datele înlocuind și colectând concepte la nivel scăzut din concepte la nivel înalt. Datele multidimensionale cu mai multe niveluri de abstractizare sunt definite prin ierarhii conceptuale. Metodele sunt Binning, analiza histogramei, analiza clusterului etc.
- Evaluarea modelului și prezentarea datelor: Dacă datele sunt prezentate într-o manieră eficientă, clientul, precum și clienții, îl pot folosi în cel mai bun mod posibil. După parcurgerea setului de etape de mai sus, datele sunt prezentate sub forme de grafice și diagrame și prin aceasta, înțelegându-le cu cunoștințe statistice minime.
Instrumente și tehnici de extragere a datelor
Instrumentele și tehnicile de extragere a datelor implică modul în care aceste date pot fi extinse și pot fi utilizate în mod bun și eficient. Următoarele două sunt printre cele mai populare seturi de instrumente și tehnici de extragere a datelor:
1. Limba R: este un instrument open-source care este utilizat pentru grafică și calcul statistic. Are o mare varietate de teste statistice clasice, clasificare, tehnici grafice, analize de serii de timp, etc. Folosește o instalație eficientă de stocare și de gestionare a datelor.
2. Exploatarea datelor Oracle: este cunoscut în mod popular ca ODM, care devine o parte a bazei de date de analiză avansată Oracle, generând astfel informații detaliate și predicții utilizate special pentru detectarea comportamentului clienților, dezvoltă profiluri de clienți împreună cu identificarea modalităților și oportunităților de vânzare încrucișată.
Concluzie
Exploatarea datelor se referă la explicația datelor istorice și, de asemenea, la un set de date real în flux și, prin urmare, se utilizează predicții și analize pe datele minate. Este strâns legat de algoritmii de știință a datelor și de învățare automată, cum ar fi clasificarea, regresia, clusteringul, XGboosting etc., deoarece tind să formeze tehnici importante de extragere a datelor.
Unul dintre dezavantaje poate include instruirea resurselor pe setul de software care poate fi o sarcină complexă și care necesită timp. Exploatarea datelor devine o componentă necesară a sistemului în ziua de azi și, prin utilizarea eficientă a acestuia, întreprinderile pot crește și prezice vânzările și veniturile viitoare. Sper că v-a plăcut acest articol. Rămâi cu noi pentru mai multe ca acestea.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru procesul de extragere a datelor. Aici discutăm diferitele etape, avantaje, instrumente și tehnici ale procesului de extragere a datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este Clustering în Data Mining?
- Ce este Ajax?
- Avantajele HTML
- Cum funcționează HTML
- Conceptele și tehnicile de extragere a datelor
- Algoritmi și tipuri de modele în exploatarea datelor