Uvod v vrste podatkovnega rudarjenja
Izraz »Data Mining« pomeni, da moramo preučiti velik nabor podatkov in rudnike, da bi prikazali bistvo tega, kar želijo povedati podatki. Podobno kot pri rudarjenju premoga, kjer premog globoko pod zemljo kopamo z različnimi orodji, ima tudi rudarjenje podatkov povezana orodja za najboljše izkoriščanje podatkov. Ena zelo pogostih napačnih razlag s podatkovnim rudarjenjem je ta, da je mišljeno kot nekaj, kjer poskušamo izvleči nove podatke, vendar ni vedno res. Nanaša se tudi na nekaj, kjer skušamo pridobiti smisel iz podatkov, ki jih že imamo. Tako je pridobivanje podatkov samo po sebi obsežno področje, v katerem se bomo v naslednjih nekaj odstavkih poglobljeno potopili v posebej orodja za podatkovno rudarjenje. V tem članku bomo razpravljali o vrstah rudarjenja podatkov.
Kaj je podatkovno rudarjenje?
Kot smo že govorili o rudarjenju podatkov, je pridobivanje podatkov proces, pri katerem skušamo iz podatkov izluščiti najboljše. Orodja za rudarjenje podatkov delujejo kot most med podatki in informacijami iz podatkov. V nekaj blogih rudarjenje podatkov imenujejo tudi odkritje znanja. Tu bi želeli na kratko predstaviti postopek izvajanja rudarjenja podatkov, tako da je intuicija, ki stoji za rudarjenjem podatkov, jasna in bralci postanejo lahki. Spodaj diagram poteka predstavlja tok:
V postopku, ki smo ga obravnavali zgoraj, obstajajo orodja na vsaki ravni in poskušali bi se globoko potopiti v najpomembnejše.
Vrste rudarjenja podatkov
Izvajanje podatkov se lahko izvede na naslednjih vrstah podatkov:
1. glajenje (priprava podatkov)
Ta posebna metoda tehnike rudarjenja podatkov spada pod žanr priprave podatkov. Glavni namen te tehnike je odstranjevanje hrupa iz podatkov. Tu se za odstranjevanje hrupa uporabljajo algoritmi, kot so preprosti eksponentni. Med raziskovalno analizo je ta tehnika zelo priročna za prikaz trendov / občutkov.
2. Združevanje (priprava podatkov)
Ker izraz nakazuje, se skupina podatkov zbira za doseganje več informacij. Ta tehnika se uporablja za pregled nad poslovnimi cilji in se lahko izvaja ročno ali s pomočjo posebne programske opreme. Ta tehnika se običajno uporablja na velikih podatkih, saj veliki podatki ne zagotavljajo potrebnih informacij kot celote.
3. Ponašanje (priprava podatkov)
Kot že ime pove, se ta tehnika uporablja za posploševanje podatkov kot celote. To se razlikuje od združevanja na način, da podatki med posploševanjem niso združeni, da bi dosegli več informacij, vendar je posledično celoten nabor podatkov posplošen. To bo omogočilo, da se model znanosti o podatkih prilagodi novejšim podatkovnim točkam.
4. Normalizacija (priprava podatkov)
Pri tej tehniki se podatkovnim točkam posveča posebna previdnost, da bi jih dali v isto lestvico za analizo. Na primer, starost in plača človeka padata v različnih merilnih lestvicah, zato jih narisanje na grafu ne bo pomagalo pridobiti koristnih informacij o trendih, ki so predstavljeni kot skupna značilnost. Z normalizacijo jih lahko izenačimo, tako da lahko opravimo primerjavo med jabolki in jabolki.
5. Izbira lastnosti / lastnosti (priprava podatkov)
V tej tehniki uporabljamo metode za izvedbo izbora funkcij, tako da model, ki se uporablja za treniranje podatkovnih nizov, pomeni vrednost za napovedovanje podatkov, ki jih ni videl. To je zelo analogno izbiri prave obleke iz garderobe, polne oblačil, da se lahko prilegajo pravemu dogodku. Neustrezne funkcije lahko negativno vplivajo na uspešnost modela, kaj šele na izboljšanje zmogljivosti.
6. Razvrstitev (modeliranje podatkov)
V tej tehniki rudarjenja podatkov bomo skupine poznali kot "razrede". Pri tej tehniki skupinam / skupinam uporabimo funkcije, izbrane (kot je razloženo v zgornji točki). Na primer, v trgovini, če moramo presoditi, ali bo oseba kupila izdelek ali ne, obstaja "n" število funkcij, ki jih lahko skupaj uporabimo, da dobimo rezultat True / False.
7. Sledenje vzorcu
To je ena od osnovnih tehnik, ki se uporabljajo pri pridobivanju podatkov za pridobivanje informacij o trendih / vzorcih, ki jih lahko razkrijejo podatkovne točke. Na primer, lahko določimo trend večje prodaje med vikendom ali prazničnim časom, ne pa ob delavnikih ali delovnih dneh.
8. Zunanja analiza ali odkrivanje nepravilnosti
Tukaj, kot že ime pove, se ta tehnika uporablja za iskanje ali analizo zunanjih ali anomalij. Odpuščaji ali anomalije niso negativne podatkovne točke, so le nekaj, kar izstopa iz splošnega trenda celotnega nabora podatkov. Ko identificiramo outliers, jih lahko bodisi v celoti odstranimo iz nabora podatkov, kar se zgodi, ko je priprava podatkov končana. Oziroma se ta tehnika široko uporablja v naborih modelov, da napovedujejo tudi starostnike.
9. Grozdanje
Ta tehnika je precej podobna klasifikaciji, vendar je razlika le v tem, da ne vemo, v katero skupino podatkov bodo po zbiranju funkcij padle podatkovne skupine. Ta metoda se običajno uporablja pri združevanju ljudi za ciljanje na podobna priporočila izdelka.
10. Regresija
Ta tehnika se uporablja za napovedovanje verjetnosti funkcije s prisotnostjo drugih značilnosti. Na primer, lahko oblikujemo verjetnost cene izdelka glede na povpraševanje, konkurenco in nekaj drugih lastnosti.
11. Nevronska mreža
Ta tehnika temelji na načelu delovanja bioloških nevronov. Podobno kot to počnejo nevroni v človeškem telesu, tudi nevroni v nevronski mreži pri rudarjenju podatkov delujejo kot procesna enota in povezujejo drug nevron za prenos informacij po verigi.
12. Združenje
Pri tej metodi podatkovnega rudarjenja se določi razmerje med različnimi značilnostmi in se nato uporabi za iskanje skritih vzorcev ali povezanih analiz, ki se izvajajo v skladu s poslovnimi zahtevami. Na primer, s pomočjo povezave lahko najdemo lastnosti, ki so medsebojno povezane, in s tem poudarimo odstranitev kogar koli, tako da odstranimo nekaj odvečnih funkcij in izboljšamo moč / čas obdelave.
Zaključek
Za zaključek obstajajo različne zahteve, ki jih je treba upoštevati med izvajanjem pridobivanja podatkov. Treba je biti zelo previden, kakšen bo pričakovan rezultat, da se lahko za dosego cilja uporabijo ustrezne tehnike. Čeprav je pridobivanje podatkov razvijajoč se prostor, smo poskušali ustvariti izčrpen seznam za vse vrste orodij v Data mining zgoraj za bralce.
Priporočeni članki
To je vodnik za vrsto podatkovnega rudarjenja. Tukaj razpravljamo o uvodu in najboljših 12 vrstah podatkovnega rudarjenja. Ogledate si lahko tudi druge naše predlagane članke -
- Prednosti Data Mining
- Arhitektura podatkovnega rudarjenja
- Metode rudarjenja podatkov
- Orodje za rudarjenje podatkov
- Vrste modelov pri iskanju podatkov