Kaj je podatkovno rudarjenje?
Znano je tudi kot odkritje znanja ali odkrivanje podatkov. Ker vsi vemo, da veliko velikih organizacij deluje na različnih mestih in vsak kraj ustvari velike količine podatkov (oblika tera- petabajtov), zato morajo podjetja iz vseh takšnih virov sprejeti strateško odločitev. Za analizo, upravljanje in sprejemanje hitrih odločitev se moramo preoblikovati na vseh področjih. Način pridobivanja koristnih informacij iz skladišča podatkov se imenuje data mining. Osredotočajo se na podatkovno odkritje. Te naloge lahko razvrstimo na dva načina: prediktivno in opisno. Za obdelavo petabajtov podatkov rudarjenje podatkov zahteva superračunalniške in računalniške grozde. Vrste rudarjenja podatkov vključujejo nadzorovano in nenadzorovano učenje.
Opredelitev
To je močna tehnologija z velikim potencialom za pridobivanje skritih napovednih podatkov / vzorcev iz velikega skladišča (Baze podatkov, besedilo, slike), ki z znanstvenimi metodami in algoritmi pridobiva znanje o podatkih (vrsta podatkov je strukturirana) v različnih oblikah. To je analitični postopek za raziskovanje velike količine podatkov z uporabo detektivskih vzorcev na te podatke, da bi dobili nove podmnožice podatkov za izboljšanje poslovnega procesa in odločanja.
Razumevanje podatkovnega rudarjenja
Rudarjenje običajno poteka v bazi podatkov z različnimi nabori podatkov in se shrani v strukturni obliki, nato pa se odkrijejo skrite informacije, na primer spletne storitve, kot je Google, zahtevajo ogromne količine podatkov za oglaševanje svojih uporabnikov, v takšnem primeru rudarjenje analizira iskanje postopek za poizvedbe, da bi navedli ustrezne podatke o razvrstitvi. Orodja in tehnike, ki se uporabljajo v procesu rudarjenja, so klasifikacije (napovedujejo najverjetneje primer), Združenje (ki identificirajo med seboj spremenljivke), napovedovanje (napovedujejo vrednost ene spremenljivke z drugo). Za dobro prepoznavanje vzorcev uporablja strojno učenje. Za sprejemanje ustreznih informacij iz poizvedb se izvaja široka paleta algoritmov.
Kako Data Mining olajša delo?
Delo olajša tako, da napovedujejo vedenje strank in ta orodja uporabljajo za iskanje vzorcev podatkov. Surove podatke pretvori v strukturirane informacije. V tem procesu so naslednji koraki:
- Podatke izvlečejo in naložijo v podatkovno skladišče (za kar je potrebna predhodna obdelava), ki so shranjeni v večdimenzionalni bazi podatkov (ki dela analizo rezin, kock, kubičnega formata).
- S pomočjo programske opreme omogočajo dostop do podatkov poslovnim analitikom.
- Predstavitev teh informacij v lahko razumljivi obliki, kot so grafi.
- Potreba po povečanju obsega in raznolikosti podatkov.
Skratka, lahko rečemo, da deluje v treh preprostih korakih. So priprava podatkov (raziskovanje), izbira različnih modelov za gradnjo in potrjevanje, faza uvajanja (ustvarjajo pričakovane rezultate). Na drugi strani pa ni tako enostavno delati, saj je za podatkovno rudarjenje bistvenega pomena, da razumejo, kaj in kako se lahko izvaja v vseh tokovih podatkov, če pride do množične proizvodnje podatkov po organizacijah. Primeri rudarjenja podatkov vključujejo e-poslovanje, upravljanje odnosov s strankami, bančništvo, zdravstveno varstvo, osnovno bistveno pri trženju. V vseh teh aplikacijah se algoritmi za urejanje podatkov uporabljajo za pripravo napovedi in za pridobivanje vzorcev podatkov.
Top Podjetja za pridobivanje podatkov
Mnogo vodilnih vrhunskih podjetij to domeno uporablja za zagotavljanje uspeha na trgu, povečanje prihodkov, prepoznavanje kupcev za dobro poslovanje. To so:
- Google - Iskanje ustreznih informacij po poizvedbah.
- Cignus Web
- Oracle
- IBM in SAP
- Datum informatika
- IBM Cognos - BI samopostrežna analitika
- Hewlett Packard Enterprise
- SAS Institue -Data rudarskih storitev.
- WizSoft,
- Nevronske tehnologije - ponuja izdelke in storitve.
- Amazon - Storitev izdelkov
- Delta - letalski servis (spremljanje povratnih informacij strank).
- Sun tech - spletna raziskovalna služba
Različne podskupine Data Mining
Nekatere rudarske tehnike vključujejo napovedovanje, razvrščanje, regresijo, grozdenje, združevanje, odločitvena drevesa, odkrivanje pravil, najbližji sosed. Niz podatkov deli na dve vrsti. So komplet za usposabljanje in test. Druge podskupine podatkovnega rudarjenja glede na podatke so podatkovna znanost, analiza podatkov, strojno učenje, veliki podatki, vizualizacija podatkov. Glavna razlika med njimi je, da je rudarjenje še vedno analitik in gradi algoritem, s katerim ugotovi strukturo podatkov. Rudarstvo najprej zbira podatke in naredi induktivni postopek, medtem ko drugi ne najdejo vzorcev.
Kaj lahko storite s podatkovnim rudarjenjem?
Izvajanje podatkov moramo obravnavati kot primitivno, ker izboljšuje storitve za stranke in povečuje proizvodne storitve. S tem lahko podatke optimiziramo z analizo podatkov na področjih, kot so zdravstvo, telekomunikacije, proizvodnja, finance in zavarovanje. Usmerjena je v aplikacije in se manj ukvarja z iskanjem odnosov s spremenljivkami. Organizaciji pomaga prihraniti denar, identificira vzorce nakupovanja v supermarketu, definira nove stranke, napoveduje stopnjo odziva kupcev. Deluje s tremi vrstami podatkov: metapodatki (podatki o sebi), transakcijskimi in neoperativnimi podatki. Vlada uporablja pridobivanje podatkov za sledenje goljufij, za spremljanje strategije iger, navzkrižno prodajo.
Delo s podatkovnim rudarjenjem
Začetni postopek vključuje čiščenje podatkov iz različnih virov, kar je bistveni del. Za to uporabljajo več tehnik, imenovanih statistična analiza, strojno učenje. Orodje za vizualizacijo podatkov je eno izmed vsestranskih orodij za iskanje podatkov. Metoda, ki se uporablja za delo s tem, se imenuje prediktivno modeliranje. Proces pridobivanja podatkov je sestavljen iz raziskovanja, potrjevanja / preverjanja, uvajanja. Naloga vključuje
- Izdela se izjava o težavi.
- Razumevanje podatkov z ozadjem.
- Izvajanje pristopov modeliranja.
- Prepoznavanje merjenja uspešnosti in interpretiranje podatkov.
- Vizualizacija podatkov z rezultati.
Deluje z nekaterimi orodji, kot so Rapid Miner, Orange, ki so vsa odprta koda. Tukaj so uporabljene tehnike modeliranja: Bayesian Networks, Nevronske mreže, Drevesa odločitev, Linearna in logistična regresija, Genetski algoritmi, Fuzzy Sets. Osnovna naloga rudarjenja podatkov je:
- Razvrstitev
- Grozd
- Regresija
- Povzemanje
- Modeliranje odvisnosti
- Odkrijte odkrivanje
Prednosti Data Mining
Prednosti je veliko, nekaj točk je navedenih spodaj:
- Izboljšajo načrtovanje in odločanje pri procesu in maksimalno zmanjšajo stroške.
- Uporabnik enostavno analizira ogromno količino podatkov v hitrem postopku.
- Koristili so za napovedovanje prihodnjih trendov s pomočjo uporabljene tehnologije. Še ena priljubljenost tehnologij rudarjenja podatkov so grafični vmesniki, ki programe olajšajo.
- Pomagajo nam najti goljufiva dejanja v tržni analizi in pri pridobivanju podatkov za izboljšanje uporabnosti, oblikovanja. Uporabljajo se lahko tudi za netrženjske namene.
- Izboljšajte prihodke podjetja in znižate stroške poslovanja.
- Uporabljajo se na različnih področjih, kot so kmetijstvo, medicina, genetika, bioinformatika in sentimentalna analiza.
- Tržniki pomagajo pri napovedovanju kupčevega vedenja izdelka, ki so ga uporabili za elektrotehniko in boljše razumevanje kupca.
- Prav tako pomagajo pri transakcijah s kreditnimi karticami in odkrivanju goljufij.
- Rudarstvo se v kmetijstvu pogosto uporablja za napovedovanje težav s fermentacijo s pristopom K-Means.
Zahtevane spretnosti za obdelavo podatkov
Če želite postati vaditelj podatkovnih rudarjev, potrebujejo edinstveno tehnologijo in medosebne spretnosti. Tehnična znanja vključujejo analitična orodja, kot so MySQL, Hadoop, in programske jezike, kot so Python, Perl, Java. Razumeti moramo statistične koncepte, indukcijo znanja, strukture podatkov in algoritme ter delovno znanje Hadoop in MapReduce. Spretnosti so potrebne na naslednjih področjih, kot so DB2, orodja ETL, Oracle. Če želite izstopati od drugih podatkovnih rudarjev, je potreba po učenju strojnega učenja zelo pomembna. Za identifikacijo vzorcev podatkov je potem treba osnove matematike določiti številke, razmerja, soodvisnost in regresijske korake. Če želite učiti, mora imeti koncept baze podatkov, kot so sheme, razmerja, jezik poizvedbe o strukturi. Strokovnjak za rudarjenje podatkov mora imeti znanje iz poslovne inteligence, zlasti programske programske opreme in izkušenj v operacijskem sistemu, zlasti Linuxa, ter močno znanje v znanosti o podatkih, da lahko močno napreduje v karieri.
Zakaj bi morali uporabljati Data Mining?
Uvršča se na vrh ključnih tehnologij, ki imajo v naslednjih letih večji vpliv na organizacije, zato je rudarjenje pomembno. Pomagajo pri raziskovanju in prepoznavanju vzorcev podatkov. Povezani so v podatkovno skladišče in nevronske mreže, ki so odgovorne za pridobivanje. Pri trženju segmentacija in grozdenje spremlja nakupno vedenje. Za ustrezno iskanje v pridobivanju dokumentov rudarjenje rudni strani po spletu. Njihova odgovornost vključuje izvajanje raziskav v analizi podatkov in interpretaciji rezultatov. Pomembna uporaba rudarjenja podatkov je pomagati pri odkrivanju goljufij in razviti modele za razumevanje značilnosti na podlagi vzorcev. Rudarjenje se uporablja za pomoč pri zbiranju opazovanj in iskanju korelacij in razmerij med dejstvi. Funkcionalnosti vključujejo karakterizacijo podatkov, zunanjo analizo, diskriminacijo podatkov, povezavo in analizo grozdov.
Ključni za uspeh v rudarstvu so:
- Vir podatkov
- Ustrezni algoritmi
- Znanstveno rudarjenje
- Povečana hitrost obdelave
Področje uporabe podatkovnega rudarjenja
Pogosto rudarjenje z vzorci je razširilo analizo podatkov in ima globoko oceno v rudarskih metodologijah. V velikih in majhnih organizacijah je izredno veliko možnosti za rudarjenje. Samodejno napovedujejo trende, vključno z iskanjem goljufivih in maksimiranjem donosov naložbe v prihodnosti. Odkrivanje preteklih neznanih vzorcev. Tehnike, ki se uporabljajo pri rudarjenju, so napredni koncepti, kot sta nevronska in mehka logika za izboljšanje njihove spodnje vrstice in za hitro pridobivanje virov iz iskanja. Prihodnje področje lahko najdete v porazdeljenem Dataminingu, Sekvenčnem podatkovnem rudarjenju, rudarjenju prostorskih in geografskih podatkov, Multimedia.
Zakaj potrebujemo rudarjenje podatkov?
V današnjem poslovnem svetu se rudarjenje podatkov v analitične namene uporablja v različnih sektorjih. Vse, kar potrebuje uporabnik, so tiste jasne informacije, kar povečuje obseg pridobivanja podatkov. S to tehniko lahko podatke analiziramo in jih pretvorimo v pomembne podatke, kar potem pomaga pri sprejemanju pametnih odločitev in napovedi v organizaciji. V IT industriji rudarjenje pospeši internet in odzivni čas spletnega mesta je preprost s pomočjo rudarskega orodja. Paramedicinska podjetja lahko minirajo nabore podatkov za identifikacijo povzročiteljev. Pregledali boste lahko vedenje strank, v katerih so našli vzorce in odnose ter predvideli prihodnjo poslovno strategijo. Odpravlja čas in delovno silo, potrebno za razvrščanje velike baze podatkov. Zagotavljajo jasno identifikacijo skritih vzorcev za premagovanje tveganj pri poslovanju. Podatkovno rudarjenje v podatkih identificira odstranjevalce. Pomaga razumeti kupca in izboljšati njihovo storitev, da doseže cilj uporabnika.
Kdo je prava publika za učenje tehnologij Data Mining?
- Prava publika so vodje IT, analitiki podatkov, ki iščejo karierno rast in izboljšujejo upravljanje podatkov, orodja za uspešno pridobivanje podatkov.
- Strokovnjaki, ki delajo tudi na orodjih za shranjevanje podatkov in poročanje ter poslovno inteligenco.
- Lahko ga prevzamejo začetniki z dobrimi logičnimi in analitičnimi znanji.
- Programerji, šest sigma svetovalcev.
Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?
Svet podatkovne znanosti ponuja več položajev v organizacijah. Povpraševanje po specialnih rudarjih je ključnega pomena, saj podjetja iščejo strokovnjake z izjemnimi izkušnjami in izkušnjami za rudarjenje podatkov. Data rudar uporablja statistično programsko opremo za analizo podatkov in izboljšanje poslovnih rešitev. Strokovnjak za rudarjenje podatkov je bistvena vloga v ekipi za podatkovne vede, zato je njihov potencial bolj cenjen v podjetjih vseh velikosti.
Zaključek
Tehnologija je hitro rastoča v trenutnem svetu, saj vsi potrebujejo svoje podatke, da jih lahko uporabijo v pravilnem pristopu, da dobijo natančne informacije. Družbena omrežja, kot so Facebook, twitter itd. In spletno nakupovanje, kot je Amazon, so podatki, ki opisujejo, da so podatki zbrani in zajeti, iz teh podatkov moramo izvleči strateška dejstva. V ta namen se pridobivanje podatkov razvija globalno. Združujejo se z velikimi podatki in strojnim učenjem, da bi videli boljši vpogled v organizacijo. Gre za napovedovanje prihodnosti za analizo. Ker podjetja nenehno posodabljajo, morajo slediti najnovejšim trendom rudarjenja, da premagajo zahtevne konkurence, medtem ko rudarjenje pomaga pridobiti informacije, ki temeljijo na znanju. In to tehnologijo lahko uporabimo v številnih resničnih aplikacijah, kot so telekomunikacije, biomedicina, trženje in finance, maloprodajna industrija.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je rudarjenje podatkov. Tu smo razpravljali o različnih podskupinah za pridobivanje podatkov in najboljših podjetjih za rudarjenje podatkov s prednostjo in obsegom. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Vprašanje za intervjuje podatkov za rudarjenje podatkov z odgovori
- Kaj je vizualizacija podatkov?
- Kaj je analiza velikih podatkov?
- Uvod v velike podatke