Uvod v modele pri pridobivanju podatkov
Data Mining uporablja neobdelane podatke za pridobivanje informacij ali dejansko pridobivanje zahtevanih informacij iz podatkov. Data Mining se uporablja v najrazličnejših aplikacijah, vključno z napovedovanjem političnih modelov, napovedovanjem vremenskih vzorcev, napovedovanjem spletnih mest itd. Poleg tega je rudarjenje podatkov uporabljeno tudi v organizacijah, ki uporabljajo velike podatke kot svoj surov vir podatkov za rudarjenje potrebnih podatki, ki lahko naenkrat mirujejo kompleks.
Tehnike, uporabljene pri iskanju podatkov
Način Data Mining je ustvarjen z uporabo algoritma na vrhu neobdelanih podatkov. Model rudarjenja je več kot sredstvo za obdelavo algoritmov ali metapodatkov. To je niz podatkov, vzorcev, statistik, ki jih je mogoče uporabiti za nove podatke, ki se pridobivajo, da ustvarijo napovedi in dobijo nekaj sklepov o odnosih. Sledi nekaj tehnik, ki se uporabljajo pri iskanju podatkov.
1. Opisna tehnika pridobivanja podatkov
Ta tehnika je na splošno prednostna za ustvarjanje navzkrižne tabele, korelacije, pogostosti itd. Te opisne tehnike rudarjenja podatkov se uporabljajo za pridobivanje informacij o pravilnosti podatkov z uporabo surovih podatkov kot vnosa in za odkrivanje pomembnih vzorcev. Druge aplikacije tega, analiza je razumevanje privlačnih skupin na širšem območju surovih podatkov.
2. Tehnika napovedovanja podatkovnega rudarjenja podatkov
Glavni cilj tehnike predvidevanja rudarjenja je namesto sedanje težnje prepoznati futuristične rezultate. Obstaja veliko funkcij, ki se uporabljajo za napovedovanje ciljne vrednosti. Tehnike, ki sodijo v to kategorijo, so razvrstitev, regresija in analiza časovnih vrst. Modeliranje podatkov je prisilno za to napovedno analizo, ki uporablja nekatere spremenljivke za napovedovanje negotovih futurističnih podatkov za druge spremenljivke.
Vrste modelov pri iskanju podatkov
Spodaj je skupaj z opisom omenjenih nekaj modelov za pridobivanje podatkov:
1. Modeli uveljavljanja goljufij
Goljufije so izziv, s katerim se soočajo številne panoge, zlasti zavarovalništvo. Te panoge morajo nenehno napovedovati s pomočjo surovih podatkov, tako da je mogoče razumeti in ukrepati na podlagi zahtevkov za goljufije. Lahko sledimo zahtevkom, ki prispejo v obliki surovih podatkov, in ugotovimo verjetnost goljufije, kar lahko povzroči velike prihranke zavarovalnice.
2. Modeli klonov kupcev
Model kloniranja kupcev lahko napove, na katere možnosti se bodo verjetno odzvali na podlagi značilnosti organizacije "najboljši kupci".
3. Odzivni modeli
Modeli odzivanja na napovedne podatke pomagajo organizacijam določiti vzorce uporabe, ki ločujejo bazo strank, tako da lahko organizacija vzpostavi stik s temi strankami. Ta model odzivov je najboljša metoda za napovedovanje in prepoznavanje baze strank ali možnosti do cilja za določen izdelek, ki ga ponuja, je v skladu z uporabo razvitega modela. Te vrste modelov se uporabljajo pri identifikaciji strank, za katere je velika verjetnost, da imajo značilnost, da so ciljni.
4. Modeli napovedovanja prihodkov in dobička
Prihodki in modeli napovedovanja dobička združujejo značilnosti odziva ali neodgovora z dano oceno prihodka, še posebej, če so naročene velikosti, marže se močno razlikujejo ali mesečno obračunavanje. Ker vemo, da nimajo vsi odgovori enake ali enake vrednosti, model, ki lahko poveča odgovore, pa nam ne prinaša nujno dobička. Tehnika napovedovanja prihodkov in dobička kaže, da so tisti anketiranci, pri katerih obstaja velika verjetnost, da bodo s svojimi odzivi povečali prihodke ali dobiček, kot drugi odzivalci. To je nekaj tipov modelov in obstaja še veliko več, kar vam lahko pomaga pri povezovanju potrebnih podatkov iz nabora neobdelanih podatkov.
Algoritmi za rudarjenje podatkov
Obstaja veliko algoritmov za pridobivanje podatkov, o katerih bomo razpravljali tukaj. Poglejmo, zakaj potrebujemo algoritem za kopanje podatkov. V današnjem svetu, kjer je generiranje podatkov ogromno in so veliki podatki precej pogosti, moramo imeti nekakšen algoritem, ki ga je treba uporabiti za napovedovanje vzorca in analize. Imamo različne algoritme, ki temeljijo na modelu rudarjenja, ki ga želimo uporabiti za naše podatke. Nekatere od njih so prikazane spodaj:
1. Nagorski Bayesov algoritem
Algoritem Naive Bayesa temelji na Bayesovem teoremu in ta algoritem uporabljamo, kadar imamo dimenzije podatkov višje. Bayesov klasifikator lahko z vnosom neobdelanih podatkov zagotovi možen izhod. Tu je tudi možnost, da v času izvajanja dodate nove surove podatke in dobite napovedi. Naivni Bayesov klasifikator bo upošteval vse verjetnosti, preden se bo odločil za izhod.
2. ANGORITEM ANN
Ta algoritem ANN se zgleduje po bioloških nevronskih mrežah in je kot tipična računalniška arhitektura. Ta algoritem uporablja približne funkcije na negotovo velikem številu podatkov, da dobi neki vzorec. Na splošno so predstavljeni kot sistem medsebojno povezanih nevronov, ki lahko sprejmejo in izvedejo izračun za zagotavljanje izhoda.
3. SVG algoritem
Ta algoritem SVM je v zadnjem desetletju dobil veliko pozornosti in se uporablja za najširši nabor aplikacij. Ta algoritem temelji na teoriji statističnega učenja ter strukturni oceni in načelu minimizacije. Ima sposobnost prepoznavanja meja odločitve in se imenuje tudi hiperplana, ki lahko ustvari optimalno ločitev razredov in s tem ustvari največjo možno razdaljo med ločevalno hiperplano. SVM je najbolj robustna in natančna tehnika razvrščanja, vendar ima pomanjkljivosti večje stroške in zamudne.
Prednosti modelov podatkovnega rudarjenja
Prednosti modelov za podatkovno rudarjenje so številne in nekatere so navedene spodaj:
- Ti modeli pomagajo organizaciji prepoznati vzorce nakupovanja kupcev in nato predlagajo ustrezne korake za povečanje prihodka.
- Ti modeli nam lahko pomagajo povečati optimizacijo spletnega mesta, tako da lahko stranka enostavno odkrije potrebne stvari.
- Ti modeli nam pomagajo pri trženjskih akcijah, ki opredeljujejo ugodno območje in metode.
- Pomagal nam bo prepoznati kos kupca in njihove potrebe, da bomo lahko zagotovili potrebne izdelke
- Pomaga povečati zvestobo znamki.
- Pomaga meriti dobičkonosnost dejavnikov, ki povečujejo dohodek.
Zaključek
Tako smo videli definicijo rudarjenja podatkov in zakaj je potrebno in razumeli razliko med opisnimi in napovednimi modeli ming podatkov. Prav tako smo videli nekaj modelov ming podatkov in nekaj algoritmov, ki pomagajo organizaciji, da dobi boljši vpogled s surovimi podatki. V zadnjem smo pri modelih rudarjenja podatkov videli kar nekaj prednosti.
Priporočeni članek
To je vodnik za modele v podatkovnem rudarstvu. Tukaj razpravljamo o najpomembnejših vrstah modelov pri pridobivanju podatkov skupaj s prednostmi in algoritmi. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Katere so vrste podatkovnega rudarjenja?
- Seznam najboljših aplikacij za rudarjenje podatkov
- Sestavni deli arhitekture podatkovnega rudarjenja
- Vprašanje za intervjuje podatkovnega rudarjenja
