Uvod v tehnike rudarjenja podatkov

V tej temi bomo spoznali tehnike rudarjenja podatkov, saj mora napredovanje na področju informacijske tehnologije voditi do številnih baz podatkov na različnih področjih. Posledično je treba shranjevati in manipulirati s pomembnimi podatki, ki jih lahko kasneje uporabimo za odločanje in izboljšanje dejavnosti podjetja.

Kaj je podatkovno rudarjenje?

Data Mining je postopek pridobivanja koristnih informacij in vzorcev iz ogromnih podatkov. Podatkovno rudarjenje vključuje zbiranje, črpanje, analizo in statistiko podatkov. Poznan je tudi kot postopek odkrivanja znanja, rudarjenje znanja iz podatkov ali analiza podatkov / vzorcev. Data Mining je logičen postopek iskanja koristnih informacij za iskanje koristnih podatkov. Ko najdete informacije in vzorce, jih lahko uporabite za sprejemanje odločitev za razvoj podjetja. Orodja za rudarjenje podatkov lahko dajo odgovore na različna vprašanja, povezana z vašim podjetjem, ki jih je bilo težko rešiti. Napovedujejo tudi prihodnje trende, ki podjetnikom omogočajo proaktivne odločitve.

Izvajanje podatkov vključuje tri korake. So

  • Raziskovanje - v tem koraku se podatki izbrišejo in pretvorijo v drugo obliko. Določena je tudi narava podatkov
  • Identifikacija vzorca - Naslednji korak je izbira vzorca, ki bo najbolje napovedoval
  • Uvajanje - prepoznani vzorci se uporabljajo za dosego želenega rezultata.

Prednosti podatkovnega rudarjenja

  • Samodejno napovedovanje trendov in vedenj
  • Izvajati ga je mogoče tako na novih sistemih kot tudi na obstoječih platformah
  • V nekaj minutah lahko analizira ogromno bazo podatkov
  • Samodejno odkrivanje skritih vzorcev
  • Na voljo je veliko modelov za enostavno razumevanje zapletenih podatkov
  • Visoka hitrost omogoča uporabnikom enostavno analizo ogromne količine podatkov v krajšem času
  • Daje izboljšane napovedi

Seznam 7 pomembnih tehnik pridobivanja podatkov

Ena najpomembnejših nalog v podatkovnem rudarstvu je izbira pravilne tehnike rudarjenja podatkov. Tehniko podatkovnega rudarjenja je treba izbrati glede na vrsto podjetja in vrsto težav, s katerimi se srečuje vaše podjetje. Za izboljšanje natančnosti in stroškovne učinkovitosti uporabe tehnik rudarjenja podatkov je treba uporabiti splošen pristop. V tem članku je sedem glavnih tehnik pridobivanja podatkov. Obstaja tudi veliko drugih tehnik podatkovnega rudarjenja, vendar teh sedem poslovneži pogosteje uporabljajo.

  • Statistika
  • Grozd
  • Vizualizacija
  • Drevo odločitve
  • Pravila pridružitve
  • Nevronske mreže
  • Razvrstitev
  1. Statistične tehnike

Statistika tehnik rudarjenja podatkov je veja matematike, ki se nanaša na zbiranje in opis podatkov. Mnogi analitiki statistične tehnike ne obravnavajo kot tehniko rudarjenja podatkov. A kljub temu pomaga odkrivati ​​vzorce in graditi napovedne modele. Zaradi tega bi moral analitik podatkov imeti nekaj znanja o različnih statističnih tehnikah. V današnjem svetu se morajo ljudje spoprijeti z veliko količino podatkov in iz njih izluščiti pomembne vzorce. Statistični podatki vam lahko v večji meri pomagajo dobiti odgovore na vprašanja o njihovih podatkih, kot so

  • Kakšni so vzorci v njihovi bazi podatkov?
  • Kakšna je verjetnost dogodka?
  • Kateri vzorci so bolj koristni za podjetje?
  • Kaj je povzetek na visoki ravni, ki vam lahko podrobno predstavi, kaj je v bazi?

Statistični podatki ne odgovarjajo le na ta vprašanja, saj pomagajo pri seštevanju podatkov in njihovem štetju. Prav tako pomaga pri lažjem zagotavljanju informacij o podatkih. S statističnimi poročili lahko ljudje sprejemajo pametne odločitve. Obstajajo različne oblike statistike, vendar je najpomembnejša in uporabna tehnika zbiranje in štetje podatkov. Obstaja veliko načinov za zbiranje podobnih podatkov

  • Histogram
  • Pomeni
  • Mediana
  • Način
  • Varianta
  • Najv
  • Min
  • Linearna regresija
  1. Tehnika grozda

Grozd je ena najstarejših tehnik, ki se uporablja v podatkovnem rudarstvu. Grozdna analiza je postopek prepoznavanja podobnih podatkov. To bo pomagalo razumeti razlike in podobnosti med podatki. To se včasih imenuje segmentacija in uporabnikom pomaga razumeti, kaj se dogaja znotraj baze. Na primer lahko zavarovalnica svoje stranke razvrsti glede na njihov dohodek, starost, vrsto police in vrsto škod.

Obstajajo različne vrste metod združevanja. So naslednji

  • Načini razdelitve
  • Hierarhične aglomerativne metode
  • Metode, ki temeljijo na gostoti
  • Metode na osnovi mrež
  • Metode, ki temeljijo na modelu

Najbolj priljubljen algoritem združevanja je Najbližji sosed. Tehnika najbližjega soseda je zelo podobna grozdanju. Gre za tehniko napovedovanja, kjer za napoved, kakšna je ocenjena vrednost v enem zapisu, v zgodovinski bazi podatkov poiščite zapise s podobnimi ocenjenimi vrednostmi in uporabite napovedno vrednost iz zapisa, ki je blizu nerazvrščenega zapisa. Ta tehnika preprosto navaja, da bodo imeli predmeti, ki so bližje drug drugemu, podobne vrednosti predvidevanja. S to metodo lahko zelo enostavno predvidite vrednosti najbližjih predmetov. Najbližji sosed je tehniko najlažje uporabiti, saj deluje po misli ljudi. Zelo dobro delujejo tudi v smislu avtomatizacije. Izvajajo kompleksne izračune ROI z lahkoto. Raven natančnosti v tej tehniki je tako dobra kot pri drugih tehnikah podatkovnega rudarjenja.

Pri poslovanju se pri iskanju besedila najpogosteje uporablja tehnika Najbližji sosed. Uporabljajo se za iskanje dokumentov, ki imajo pomembne značilnosti s tistim glavnim dokumentom, ki so bili označeni kot zanimivi.

  1. Vizualizacija

Vizualizacija je najbolj uporabna tehnika, ki se uporablja za odkrivanje podatkovnih vzorcev. Ta tehnika se uporablja na začetku postopka rudarjenja podatkov. V teh dneh poteka veliko raziskav, da bi ustvarili zanimivo projekcijo baz podatkov, ki se imenuje Projekcijsko iskanje. Obstaja veliko tehnike rudarjenja podatkov, ki bo ustvarila uporabne vzorce za dobre podatke. Toda vizualizacija je tehnika, ki pretvori slabe podatke v dobre podatke in omogoča, da se pri odkrivanju skritih vzorcev uporabljajo različne vrste podatkovnega rudarjenja.

  1. Tehnika drevesne odločitve za indukcijsko odločanje

Odločilno drevo je napovedni model, samo ime pa pomeni, da je videti kot drevo. V tej tehniki je vsaka veja drevesa obravnavana kot klasifikacijsko vprašanje, listi dreves pa se obravnavajo kot particije nabora podatkov, povezane s to določeno razvrstitvijo. Ta tehnika se lahko uporablja za raziskave, obdelavo podatkov in napovedovanje.

Drevo odločanja se lahko obravnava kot segmentacija izvirnega nabora podatkov, kjer se segmentacija izvede iz določenega razloga. Vsak podatek, ki spada v segment, ima v napovedanih podatkih nekaj podobnosti. Drevesa odločitev zagotavljajo rezultate, ki jih lahko uporabnik enostavno razume.

Tehnologijo odločitvenega drevesa večinoma uporabljajo statistiki, da ugotovijo, katera baza podatkov je bolj povezana s težavo podjetja. Tehnika odločitvenega drevesa se lahko uporablja za predobdelavo napovedi in podatkov.

Prvi in ​​najpomembnejši korak pri tej tehniki je gojenje drevesa. Osnovna rast drevesa je odvisna od iskanja najboljšega možnega vprašanja, ki se bo postavilo na vsaki veji drevesa. Drevo odločitve preneha rasti pod katero koli od spodnjih okoliščin

  • Če segment vsebuje samo en zapis
  • Vsi zapisi vsebujejo enake lastnosti
  • Rast ni dovolj, da bi se lahko nadalje razlila

CART, ki označuje klasifikacijo in regresijska drevesa, je algoritem za raziskovanje in napovedovanje podatkov, ki vprašanja postavlja na bolj zapleten način. Poskusi jih vse in nato izbere eno najboljše vprašanje, ki se uporablja za razdelitev podatkov na dva ali več segmentov. Po odločitvi za segmente ponovno postavlja vprašanja o vsakem novem segmentu posebej.

Druga priljubljena tehnologija drevesne odločitve je CHAID (Chi-Square samodejni detektor interakcij). Podoben je kartici CART, vendar se na en način razlikuje. CART pomaga pri izbiri najboljših vprašanj, medtem ko CHAID pomaga pri izbiri ločil.

  1. Zivcno omrezje

Nevronska mreža je še ena pomembna tehnika, ki jo ljudje danes uporabljajo. Ta tehnika se najpogosteje uporablja v začetnih fazah tehnologije rudarjenja podatkov. Umetna nevronska mreža je nastala iz skupnosti Umetne inteligence.

Nevronske mreže so zelo enostavne za uporabo, saj so do določene mere avtomatizirane, zato se od uporabnika ne pričakuje, da bo imel veliko znanja o delu ali bazi podatkov. Za učinkovito delovanje nevronske mreže morate vedeti

  • Kako so vozlišča povezana?
  • Koliko procesnih enot, ki jih je treba uporabiti?
  • Kdaj je treba ustaviti proces usposabljanja?

Obstajata dva glavna dela te tehnike - vozlišče in povezava

  • Vozlišče - ki se prosto ujema z nevronom v človeških možganih
  • Povezava - ki se prosto ujema s povezavami med nevroni v človeških možganih

Nevronska mreža je zbirka medsebojno povezanih nevronov. ki bi lahko tvorile enojni ali večplastni sloj. Nastanek nevronov in njihove medsebojne povezave imenujemo arhitektura mreže. Obstaja najrazličnejši model nevronskih mrež in vsak model ima svoje prednosti in slabosti. Vsak model nevronske mreže ima različne arhitekture in te arhitekture uporabljajo različne postopke učenja.

Nevronske mreže so zelo močna tehnika predvidevanja. Toda tudi strokovnjaki jih ni zelo enostavno razumeti. Ustvari zelo zapletene modele, ki jih je nemogoče v celoti razumeti. Tako podjetja za razumevanje tehnike nevronske mreže iščejo nove rešitve. Dve rešitvi sta že predlagani

  • Prva rešitev je, da je Nevronsko omrežje sestavljeno v celovito rešitev, ki bo omogočila uporabo za eno samo aplikacijo
  • Druga rešitev je, da je povezana s strokovnimi svetovalnimi storitvami

Nevronska mreža se uporablja v različnih vrstah aplikacij. To so v poslu uporabili za odkrivanje goljufij, ki se dogajajo v poslu.

  1. Tehnika pravila združevanja

Ta tehnika pomaga najti povezavo med dvema ali več predmeti. Pomaga vedeti razmerja med različnimi spremenljivkami v bazah podatkov. Odkriva skrite vzorce v naborih podatkov, ki se uporabljajo za prepoznavanje spremenljivk in pogosto pojavljanje različnih spremenljivk, ki se pojavljajo z najvišjimi frekvencami.

Pravilo pridružitve ponuja dve glavni informaciji

  • Podpora - Hoe se pogosto uporablja pravilo?
  • Zaupanje - Kako pogosto je pravilo pravilno?

Ta tehnika sledi dvostopenjskemu postopku

  • Poiščite vse nabore podatkov, ki se pogosto pojavljajo
  • Iz pogostih nizov podatkov ustvarite stroga pravila za povezavo

Obstajajo tri vrste pravila združevanja. So

  • Pravilo združevanja na več ravneh
  • Pravilo večdimenzionalne povezave
  • Količinsko pravilo pridružitve

Ta tehnika se najpogosteje uporablja v maloprodajni industriji, da bi našli vzorce prodaje. To bo pomagalo povečati stopnjo konverzije in s tem povečati dobiček.

  1. Razvrstitev

Klasifikacija tehnik rudarjenja podatkov je najpogosteje uporabljena tehnika rudarjenja podatkov, ki vsebuje niz vnaprej razvrščenih vzorcev za ustvarjanje modela, ki lahko razvrsti velik nabor podatkov. Ta tehnika pomaga pri pridobivanju pomembnih informacij o podatkih in metapodatkih (podatki o podatkih). Ta tehnika je tesno povezana s tehniko analize grozdov in uporablja drevo odločitev ali sistem nevronske mreže. V tej tehniki sta dva glavna procesa

  • Učenje - v tem procesu se podatki analizirajo z algoritmom za razvrščanje
  • Razvrstitev - V tem postopku se podatki uporabljajo za merjenje natančnosti pravil o razvrščanju

Obstajajo različne vrste klasifikacijskih modelov. So naslednji

  • Razvrstitev po indukciji drevesa odločitve
  • Bayesova klasifikacija
  • Nevronske mreže
  • Podporni vektorski stroji (SVM)
  • Razvrstitev glede na združenja

Dober primer tehnike razvrščanja je ponudnik e-pošte.

Zaključek:

Iz tega članka smo poznali pomembne tehnike Data Mining. In značilnosti in specifikacije vsake tehnike so podrobno razložene. Podatkovno rudarjenje se izkaže kot pomembno orodje na številnih poslovnih področjih, tehnike pa se najbolje uporabljajo pri iskanju rešitve problema. Zato je za podjetja zelo pomembno, da uporabljajo tehnike rudarjenja podatkov, da bi pomagali poslovnim ljudem pri sprejemanju pametnih odločitev. Za reševanje problema v poslu ni mogoče uporabiti ene same tehnike. Vse tehnike rudarjenja podatkov bi morale iti z roko v roki, da bi odpravili težavo.

Priporočeni članki

To je vodnik za tehnike rudarjenja podatkov. Tu smo razpravljali o osnovnem konceptu in seznamu 7 pomembnih tehnik za pridobivanje podatkov. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kaj je analiza podatkov
  2. Kaj je vizualizacija podatkov
  3. Kaj je Data Science
  4. Kaj je tehnologija velikih podatkov?
  5. Vrste grozdov | Najboljše vrste s primeri

Kategorija: