Pregled postopka pridobivanja podatkov
Izvajanje podatkov je dejanje in način iskanja vzorcev in možnosti v velikih zbirkah podatkov, ki običajno vključujejo metode, kot so presečitve točk v statistiki, strojnem učenju in sistemih baz podatkov. Gre za interdisciplinarno podmnožje področja računalništva in statistike za splošni cilj, da informacije z uporabo inteligentnih metod izkoristijo z uporabo nabora podatkov in tudi s preoblikovanjem vseh informacij v povsem novo razumljivo strukturo, ki bi jo lahko nadaljevali uporabe. V tej temi bomo spoznali postopek pridobivanja podatkov.
Ena izmed zelo pomembnih nalog rudarjenja podatkov se nanaša na avtomatsko in polavtomatsko analizo velikih količin surovih podatkov in informacij, da bi izluščili prej neznani zelo zanimiv nabor vzorcev, kot so grozdi ali skupina zapisov podatkov, odkrivanje anomalije (nenavadni zapisi) in tudi v primeru odvisnosti, ki uporablja rudarjenje z zaporednimi vzorci in rudarjenje s pravili pridruževanja. Pri tem se uporabljajo prostorski indeksi. Znano je, da se ti vzorci uvrščajo med vrste vhodnih podatkov in se lahko uporabljajo pri nadaljnji analizi, na primer v primeru napovedne analize in strojnega učenja. Natančnejši nabori rezultatov lahko dobite, ko začnete uporabljati sisteme odločanja o podpori.
Kako deluje pridobivanje podatkov?
V industriji je na voljo veliko podatkov po različnih področjih, zato je zelo potrebno ustrezno obdelati in obdelati podatke. V bistvu na kratko vključuje sklop procesov ETL, kot so pridobivanje, preoblikovanje in nalaganje podatkov skupaj z vsem ostalim, kar je potrebno za to, da se ta ETL zgodi. To vključuje čiščenje, preoblikovanje in obdelavo podatkov, ki se uporabljajo v različnih sistemih in predstavitvah. Stranke lahko te obdelane podatke uporabijo za analizo podjetij in trendov rasti v svojih podjetjih.
Prednosti procesa pridobivanja podatkov
Prednost rudarjenja podatkov vključuje ne samo tiste, povezane s podjetjem, ampak tudi tiste, kot so medicina, vremenska napoved, zdravstveno varstvo, prevoz, zavarovanje, vlada itd. Nekatere prednosti vključujejo:
- Trženje / trgovina na drobno: pomaga vsem marketinškim podjetjem in podjetjem, da oblikujejo modele, ki temeljijo na zgodovinskem naboru podatkov in informacij, da napovejo odzivnost na tržne kampanje, ki danes prevladujejo, kot so spletna marketinška kampanja, direktna pošta itd.
- Finance / Bančništvo: Izkopavanje podatkov vključuje finančne institucije, ki zagotavljajo informacije o posojilih in tudi poročanje o kreditih. Ko model temelji na preteklih podatkih, lahko finančne institucije določijo dobra ali slaba posojila. Tudi banke spremljajo lažne in sumljive posle.
- Proizvodnja: Okvarjeno opremo in kakovost proizvedenih izdelkov lahko določite z uporabo optimalnih parametrov za krmiljenje. Na primer, za nekatere panoge za razvoj polprevodnikov postaneta trdota vode in njena kakovost glavni izziv, saj vpliva na kakovost izdelkov njihovega izdelka.
- Vlada: Vlade lahko koristijo spremljanje in odmerjanje sumljivih dejavnosti, da se preprečijo dejavnosti pranja denarja.
Različne faze postopka pridobivanja podatkov
- Čiščenje podatkov: To je zelo začetna faza v primeru rudarjenja podatkov, kjer je razvrščanje podatkov bistvena sestavina za pridobitev končne analize podatkov. Vključuje prepoznavanje in odstranjevanje netočnih in zapletenih podatkov iz nabora tabel, baz podatkov in nabora. Nekatere tehnike vključujejo nepoznavanje nabora, ki ga najdemo predvsem takrat, ko oznaka razreda ni na voljo, naslednja tehnika pa zahteva, da samostojno izpolnite manjkajoče vrednosti, nadomestite manjkajoče in napačne vrednosti z globalnimi konstantami ali predvidljivimi ali srednjimi vrednostmi.
- Integracija podatkov: Gre za tehniko, ki vključuje združitev novega nabora informacij z obstoječim naborom. Vendar lahko izvor vključuje veliko naborov podatkov, baz podatkov ali ploščatih datotek. Običajna izvedba za integracijo podatkov je oblikovanje EDW-ja (poslovnega skladišča podatkov), ki nato govori o dveh konceptih in ohlapnem povezovanju, vendar se ne spuščamo v podrobnosti.
- Preoblikovanje podatkov: To zahteva pretvorbo podatkov v formatih običajno iz izvornega sistema v zahtevani ciljni sistem. Nekatere strategije vključujejo glajenje, združevanje, normalizacija, posploševanje in izgradnja atributov.
- Diskretizacija podatkov: Tehnike, ki lahko razdelijo domeno neprekinjenega atributa na intervale, se imenujejo diskretizacija podatkov, pri čemer se nabori shranjujejo v majhnih delih, s čimer je naša študija veliko učinkovitejša. Dve strategiji vključujeta diskretizacijo od zgoraj navzdol in diskretizacijo od spodaj navzgor.
- Konceptna hierarhija: Zmanjšujejo podatke z nadomeščanjem in zbiranjem konceptov nizke ravni iz konceptov na visoki ravni. Večdimenzionalni podatki z več nivoji abstrakcije so opredeljeni s konceptnimi hierarhijami. Metode so Binning, analiza histograma, analiza grozdov itd.
- Ocenjevanje vzorca in predstavitev podatkov: Če so podatki predstavljeni na učinkovit način, jih lahko odjemalec in kupci uporabijo na najboljši možni način. Po prehodu skozi zgornji niz stopenj se podatki nato predstavijo v obliki grafov in diagramov ter jih tako razumejo z minimalnim statističnim znanjem.
Orodja in tehnike podatkovnega rudarjenja
Orodja in tehnike rudarjenja podatkov vključujejo načine, kako te podatke lahko pridobimo in jih uporabimo za dobro in učinkovito uporabo. Naslednja dva sta med najbolj priljubljenimi nabori orodij in tehnik rudarjenja podatkov:
1. Jezik R: je odprtokodno orodje, ki se uporablja za grafično in statistično računanje. Ima široko paleto klasičnih statističnih testov, klasifikacij, grafičnih tehnik, analize časovnih vrst itd. Uporablja učinkovite naprave za shranjevanje in obdelavo podatkov.
2. Oracle rudarjenje podatkov: To je popularno znano kot ODM, ki postane del napredne baze podatkov o analitiki Oracle, s čimer ustvari podrobne vpoglede in napovedi, ki se uporabljajo posebej za odkrivanje vedenja strank, razvije profile strank skupaj z identifikacijo načinov in priložnosti navzkrižne prodaje.
Zaključek
Izvajanje podatkov temelji na razlagi zgodovinskih podatkov in tudi pravega pretočnega nabora podatkov, s čimer se uporabljajo predvidevanja in analize na vrhu izkopanih podatkov. Tesno je povezan z algoritmi znanosti o podatkih in algoritmi strojnega učenja, kot so klasifikacija, regresija, združevanje v gruče, XGboosting itd., Saj ponavadi tvorijo pomembne tehnike rudarjenja podatkov.
Ena izmed pomanjkljivosti lahko vključuje usposabljanje virov na naboru programske opreme, kar je lahko zapletena in dolgotrajna naloga. Davčno pridobivanje podatkov postane danes nujna sestavina nekega sistema in podjetja lahko z učinkovito uporabo uporabljajo rast in napovedovanje prihodnje prodaje in prihodkov. Upam, da vam je bil ta članek všeč. Bodite z nami za več takšnih.
Priporočeni članki
To je vodnik za postopek pridobivanja podatkov. Tukaj razpravljamo o različnih stopnjah, prednostih, orodjih in tehnikah procesa pridobivanja podatkov. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je združevanje v podatkovno rudarjenje?
- Kaj je zdravilo Ajax?
- Prednosti HTML-ja
- Kako deluje HTML
- Koncepti in tehnike rudarjenja podatkov
- Algoritmi in vrste modelov v podatkovnem rudarstvu