Kaj je podatkovno rudarjenje?
Preden razumemo koncepte in tehnike rudarjenja podatkov, bomo najprej preučili podatkovno rudarjenje. Rudarjenje podatkov je značilnost pretvorbe podatkov v nekatere znane informacije. To se nanaša na postopek pridobivanja novih informacij s pregledom velike količine razpoložljivih podatkov. Z različnimi tehnikami in orodji je mogoče napovedati podatke, ki se zahtevajo od podatkov, le če je slednji postopek pravilen. To je koristno v različnih panogah za pridobivanje nekaterih potrebnih informacij za prihodnjo analizo s prepoznavanjem nekaterih vzorcev obstoječih podatkov v bazah podatkov, skladiščih podatkov itd.
Vrste podatkov v podatkovnem rudarstvu
Sledijo vrste podatkov, na katerih se lahko izvaja rudarjenje podatkov:
- Relacijske baze podatkov
- Skladišča podatkov
- Napredna zbirka podatkov DB in informacij
- Objektno naravnane in objektno-relacijske baze podatkov
- Transakcijske in prostorske baze podatkov
- Heterogene in starejše baze podatkov
- Multimedijska in pretočna baza podatkov
- Besedilne baze podatkov
- Besedilo in spletno rudarjenje
Postopek rudarjenja podatkov
Spodaj so točke za postopek pridobivanja podatkov:
1. Poslovno razumevanje
To je prva faza postopka uvajanja podatkov, kjer so jasno razumljive vse potrebe in naročnikov poslovni cilj. Ustrezni cilji pridobivanja podatkov so postavljeni ob upoštevanju trenutnega scenarija poslovanja in drugih dejavnikov, kot so viri, predpostavke in omejitve. Ustrezen načrt rudarjenja podatkov mora biti natančen in mora izpolnjevati naše poslovne in podatkovne cilje.
2. Razumevanje podatkov
Ta faza deluje kot preglednost podatkov, ki so bili zbrani iz različnih virov za procese rudarjenja podatkov. Najprej se zberejo vsi podatki iz različnih virov, povezani s poslovnim scenarijem organizacije, ki so lahko v različnih bazah podatkov, ploščatih datotekah itd. Zbrani podatki se preverijo, ali se ujemajo pravilno, saj so lahko neprenosljivi.
Včasih je treba preveriti tudi metapodatke, da zmanjšate napake v procesih pridobivanja podatkov. Za analizo pravilnih podatkov se uporabljajo različne poizvedbe o rudarjenju podatkov in na podlagi rezultatov se lahko preveri kakovost podatkov. Prav tako pomaga analizirati, če kateri koli podatki manjkajo ali ne.
3. Priprava podatkov
Ta postopek porabi največji čas projekta. Ta obraz vključuje postopek, ki se imenuje čiščenje podatkov za čiščenje podatkov, ki so bili zbrani med postopkom razumevanja podatkov. Postopek čiščenja podatkov se uporablja za čiščenje podatkov, da se izključijo nepravilni hrupni podatki za podatke z manjkajočimi vrednostmi.
4. Transformacija podatkov
V naslednjem stanju se izvedejo transformacije podatkov, ki se uporabljajo za spreminjanje podatkov, tako da so uporabni za postopek izvajanja rudarjenja podatkov. Tu so preobrazbe, kot so združevanje, posplošitve, normalizacija ali konstrukcija atributov, da bodo podatki pripravljeni za postopek modeliranja podatkov.
5. Modeliranje
To je faza pri pridobivanju podatkov, kjer se za določitev vzorcev podatkov uporablja ustrezna tehnika. Za preverjanje kakovosti in veljavnosti tega modela in ugotavljanje, ali so po izvajanju teh tehnik doseženi cilji, opredeljeni v procesu poslovnega razumevanja, je treba ustvariti različen scenarij. Vzorec, ki ga najdemo v tem procesu, je nadalje ovrednoten in poslan na razpolago skupini za poslovno poslovanje, da bi lahko pomagal izboljšati poslovno politiko organizacij.
6. Vrednotenje
V tej fazi je narejena ustrezna ocena odkritij rudarjenja podatkov, s katerimi bo mogoče uvesti ali ne izvajati poslovnih procesov. Primerna je primerjava z odkritji in obstoječemu načrtu poslovnega poslovanja, da se ustrezno oceni sprememba najdenih informacij, je treba dodati trenutnemu poslovanju.
7. Umestitev
V tej fazi se informacije, ki so bile sklenjene s postopki rudarjenja podatkov, spremenijo v razumljivo obliko za netehnične zainteresirane strani. Za ta postopek se ustvari ustrezen načrt uvajanja, ki vključuje pošiljanje, vzdrževanje in spremljanje najdenih informacij. Na ta način se ustvari ustrezno poročilo o projektu, skupaj z izkušnjami in izkušnjami, pridobljenimi med postopkom predaje naših odkritij rudarjenja podatkov na ekipo za poslovne operacije.
Zato ta postopek pomaga izboljšati poslovno politiko organizacije.
Tehnike rudarjenja podatkov
Spodaj tehnike in tehnologije lahko pomagajo pri uporabi funkcije rudarjenja podatkov na najbolj učinkovit način:
1. Sledite vzorcem
Prepoznavanje vzorcev v vašem naboru podatkov je ena od osnovnih tehnik pri pridobivanju podatkov. Podatke opazujemo v rednih časovnih presledkih, da prepoznamo nekatere aberacije. Tako je na primer razvidno, če določena oseba potuje po različnih državah, potem bo morala redno rezervirati vozovnice, zato je na voljo posebna kreditna kartica.
2. Razvrstitev
Je ena od zapletenih tehnik za pridobivanje podatkov, pri kateri moramo narediti različne kategorije, ki jih je mogoče razpoznati, z uporabo različnih atributov v obstoječih podatkih. Te kategorije pomagajo doseči različne zaključke za našo prihodnjo uporabo. Medtem ko na primer analiziramo podatke o prometu v mestu, je promet na tem območju mogoče razvrstiti med nizke, srednje in težke. To bo potnikom pomagalo predvideti promet pred časom.
3. Združenje
Ta tehnika je podobna tehniki sledenja vzorcem, vendar je tukaj povezana z odvisnimi spremenljivkami. To pomeni, da je ugotovljen vzorec povezanih podatkov, ki je povezan z obstoječimi podatki. Z drugim dogodkom se spremlja dogajanje in v teh podatkih najdemo posebne vzorce. Na primer, datoteke za sledenje datotek prometa v določenem mestu lahko spremljate tudi najbolj obiskane kraje v mestu. To lahko pomaga tudi pri sledenju znamenitih krajev, ki jih je treba obiskati v mestu.
4. Zunaj zaznavanje
Ta tehnika je povezana z odvzemom anomalij v vzorcu podatkov. Na primer, prodaja trgovskega centra prinaša dober dobiček v 11 mesecih leta, v zadnjem mesecu pa se prodaja toliko zmanjša, da vodi v izgubo. V teh primerih moramo ugotoviti, kaj je bil dejavnik, ki je zmanjšal prodajo, da se bomo lahko naslednjič izognili. Tehnika iskanja takšne distrakcije v običajnem vzorcu je del tehnike zaznavanja Outlier.
5. Grozdanje
Ta tehnika je podobna klasifikaciji, le razlika je v tem, da zbere skupino podatkov, ki ima nekaj podobnosti, jih postavi v eno skupino. Na primer, razvrščanje različnih občinstva v kinu na podlagi pogostosti, kako pogosto prihajajo na predstave, v katerem časovnem obdobju pridejo najpogosteje in v kateri žanr filma prihajajo.
6. Regresija
Ta tehnika pomaga narisati razmerje med dvema spremenljivkama, na katerih bi lahko odvisna analiza. Tu poskušamo ugotoviti vzorec spremembe spremenljivke s popravljanjem drugih odvisnih spremenljivk. Na primer, če moramo ugotoviti, kakšen je vzorec prodaje izdelka v nakupovalnem središču, odvisno od njegove razpoložljivosti, letnega časa, povpraševanja itd. Zaradi tega lahko lastnik določi ceno za prodajo.
7. Napoved
Najpomembnejša značilnost rudarjenja podatkov je zmanjšanje prihodnjih tveganj in povečanje dobička organizacije s preučevanjem obstoječih in zgodovinskih vzorcev prodajnih in kreditnih tveganj. Tu nam ta vrsta tehnologije pomaga pri sprejemanju prihodnjih odločitev glede na vzorec, ki ga najdemo v preteklih in sedanjih podatkih, ter upoštevamo spremembe in tveganja na trgu. Ta tehnika je najbolj koristna pri iskanju podatkov.
Orodja za rudarjenje podatkov
Za izvajanje rudarjenja podatkov ne potrebujemo posebnih najnovejših tehnologij. To lahko storite tudi z najnovejšimi sistemi baz podatkov in preprostimi orodji, ki so zlahka dostopna v kateri koli organizaciji. Prav tako lahko človek ustvari svoje orodje, ko ustreznega orodja manjka. Spodaj je navedeno najbolj priljubljeno orodje v industriji:
1. R-jezik
To je odprtokodno orodje, ki se uporablja za statistično računalništvo in grafiko. To orodje pomaga pri učinkoviti obdelavi podatkov in shranjevanju oglasov, vse te funkcije pa so posledica spodnjih tehnik:
- Statistični
- Klasični statistični testi
- Analiza časovnih vrst
- Razvrstitev
- Grafične tehnike
2. Oracle Data Mining
To orodje je splošno znano kot ODM in je del baze podatkov Oracle Advanced Analytics Database. To orodje pomaga analizirati podatke v podatkovnih skladiščih in ustvarja podrobne vpoglede, ki pomagajo pri nadaljnji napovedi. Te stvari pomagajo preučiti vedenje kupcev, oglasi po povpraševanju po izdelkih tako pomagajo pri povečanju prodajnih priložnosti.
Izzivi, s katerimi se soočate pri izvajanju Data Mine:
- Za izdelavo zapletenih poizvedovalcev podatkov so potrebni usposobljeni strokovnjaki.
- Sedanji modeli se morda ne ujemajo v baze podatkov prihodnje države. Morda ne bodo ustrezali bodočim stanjem.
- Težave pri upravljanju velikih baz podatkov.
- Morda se bo pojavila potreba po spremembi poslovne prakse, da se uporabijo nepokrite informacije.
- Heterogene baze podatkov in informacije, ki prihajajo globalno, lahko povzročijo zapletene integrirane informacije.
- Izkopavanje podatkov je predpogoj, da morajo biti podatki po naravi raznoliki, sicer so rezultati lahko netočni.
Zaključki-pojmi in tehnike rudarjenja podatkov
- Izvajanje podatkov je način za sledenje preteklih podatkov in izdelavo prihodnjih analiz z uporabo.
- To je isto kot črpanje informacij, potrebnih za analizo, iz sredstev zadnjega datuma, ki so že prisotne v bazah podatkov.
- Izkopavanje podatkov je mogoče izvesti na različnih vrstah baz podatkov, kot so baza prostorskih podatkov, RDBMS, skladišča podatkov, več in starejše baze podatkov itd.
- Celoten postopek rudarjenja vključuje poslovno razumevanje, razumevanje podatkov, pripravo podatkov, modeliranje, evolucijo, uvajanje.
- Za učinkovito izvajanje rudarjenja podatkov so na voljo različne tehnike pridobivanja podatkov, na primer klasifikacija, regresijska povezava itd. Uporaba je odvisna od scenarija.
- Najučinkovitejša orodja za rudarjenje podatkov so R-jezik in Oracle Data.
- Glavna pomanjkljivost rudarjenja podatkov je težava pri usposabljanju strokovnjakov za uporabo te programske opreme za analitiko.
- Obstajajo različne industrije, ki uporabljajo podatkovno rudarjenje za namene analize, kot so bančništvo, proizvodnja, supermarketi, maloprodajni ponudniki storitev itd.
Priporočeni članki
To je vodnik po konceptih in tehnikah za pridobivanje podatkov. Tukaj razpravljamo o procesu, tehnikah in orodjih Data Mining v podatkovnem rudarstvu. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -
- Prednosti Data Mining
- Kaj je podatkovno rudarjenje?
- Postopek rudarjenja podatkov
- Tehnike znanosti o podatkih
- Grozd v strojnem učenju
- Kako ustvariti testne podatke?
- Vodnik po modelih pri iskanju podatkov