Dataminingsteknikker - Top 7 dataminingsteknikker for bedste resultater

Indholdsfortegnelse:

Anonim

Introduktion til dataminingsteknikker

I dette emne skal vi lære mere om dataminingsteknikker, da fremskridt inden for informationsteknologi skal føre til et stort antal databaser på forskellige områder. Som et resultat er der behov for at gemme og manipulere vigtige data, som senere kan bruges til beslutningstagning og forbedring af virksomhedens aktiviteter.

Hvad er datamining?

Data Mining er processen med at udtrække nyttige oplysninger og mønstre fra enorme data. Data Mining inkluderer indsamling, ekstraktion, analyse og statistik over data. Det er også kendt som vidensopdagelsesprocessen, videnudvinding fra data eller data / mønsteranalyse. Data Mining er en logisk proces med at finde nyttige oplysninger for at finde ud af nyttige data. Når informationen og mønstrerne er fundet, kan de bruges til at tage beslutninger om udvikling af virksomheden. Data mining tools kan give svar på dine forskellige spørgsmål relateret til din virksomhed, som var for svært at løse. De forudser også de fremtidige tendenser, der lader forretningsfolk tage proaktive beslutninger.

Data mining omfatter tre trin. De er

  • Udforskning - I dette trin ryddes dataene og konverteres til en anden form. Arten af ​​data bestemmes også
  • Mønsteridentifikation - Det næste trin er at vælge det mønster, der giver den bedste forudsigelse
  • Deployering - De identificerede mønstre bruges til at få det ønskede resultat.

Fordelene ved Data Mining

  • Automatisk forudsigelse af tendenser og adfærd
  • Det kan implementeres på nye systemer såvel som eksisterende platforme
  • Det kan analysere enorme databaser på få minutter
  • Automatisk opdagelse af skjulte mønstre
  • Der er mange modeller til rådighed for let at forstå komplekse data
  • Det er af høj hastighed, hvilket gør det nemt for brugerne at analysere en enorm mængde data på kortere tid
  • Det giver forbedrede forudsigelser

Liste over 7 vigtige dataminingsteknikker

En af de vigtigste opgaver i Data Mining er at vælge den rigtige data mining-teknik. Data mining-teknik skal vælges baseret på forretningstype og den type problem, din virksomhed står overfor. Der skal anvendes en generel tilgang til at forbedre nøjagtigheden og omkostningseffektiviteten ved anvendelse af data mining-teknikker. Der er dybest set syv vigtigste Data Mining-teknikker, der diskuteres i denne artikel. Der er også mange andre Data Mining-teknikker, men disse syv betragtes som hyppigere brugt af forretningsfolk.

  • Statistikker
  • clustering
  • Visualisering
  • Beslutningstræ
  • Associeringsregler
  • Neurale netværk
  • Klassifikation

  1. Statistiske teknikker

Statistik for dataminingsteknikker er en gren af ​​matematik, der vedrører indsamling og beskrivelse af data. Den statistiske teknik betragtes ikke som en data mining-teknik af mange analytikere. Men alligevel hjælper det med at opdage mønstre og opbygge forudsigelige modeller. Af denne grund bør dataanalytiker have en vis viden om de forskellige statistiske teknikker. I nutidens verden er folk nødt til at håndtere en stor mængde data og udlede vigtige mønstre herfra. Statistik kan hjælpe dig i større grad med at få svar på spørgsmål om deres data som

  • Hvad er mønstre i deres database?
  • Hvad er sandsynligheden for, at en begivenhed finder sted?
  • Hvilke mønstre er mere nyttige for virksomheden?
  • Hvad er oversigten på højt niveau, der kan give dig en detaljeret oversigt over hvad der er i databasen?

Statistikker besvarer ikke kun disse spørgsmål, de hjælper med at opsummere dataene og tælle dem. Det hjælper også med at give information om dataene let. Gennem statistiske rapporter kan folk tage smarte beslutninger. Der er forskellige former for statistik, men den vigtigste og mest nyttige teknik er indsamling og tælling af data. Der er mange måder at indsamle data på

  • Histogram
  • Betyde
  • median
  • Mode
  • varians
  • Max
  • Min
  • Lineær regression

  1. Clustering Technique

Clustering er en af ​​de ældste teknikker, der bruges i Data Mining. Clustering-analyse er processen med at identificere data, der ligner hinanden. Dette vil hjælpe med at forstå forskellene og lighederne mellem dataene. Dette kaldes undertiden segmentering og hjælper brugerne med at forstå, hvad der foregår i databasen. F.eks. Kan et forsikringsselskab gruppere sine kunder baseret på deres indkomst, alder, type politik og type skader.

Der er forskellige typer klyngemetoder. De er som følger

  • Opdelingsmetoder
  • Hierarkiske agglomerative metoder
  • Tæthedsbaserede metoder
  • Netbaserede metoder
  • Modelbaserede metoder

Den mest populære klynge-algoritme er den nærmeste nabo. Den nærmeste nabo-teknik ligner meget klynger. Det er en forudsigelsesteknik, hvor man for at forudsige, hvad en estimeret værdi er i en post, ser efter poster med lignende estimerede værdier i en historisk database og bruger forudsigelsesværdien fra posten, der er tæt på den uklassificerede post. Denne teknik siger ganske enkelt, at objekter, der er tættere på hinanden, vil have lignende forudsigelsesværdier. Gennem denne metode kan du nemt forudsige værdierne for de nærmeste objekter meget let. Den nærmeste nabo er den nemmeste at bruge teknikken, fordi de fungerer efter folketanken. De fungerer også meget godt med hensyn til automatisering. De udfører komplekse ROI-beregninger let. Nøjagtighedsniveauet i denne teknik er lige så godt som de andre Data Mining-teknikker.

I erhvervslivet anvendes teknikken til nærmeste nabo oftest i processen med tekstindhentning. De bruges til at finde de dokumenter, der deler de vigtige egenskaber med det hoveddokument, der er blevet markeret som interessante.

  1. Visualisering

Visualisering er den mest nyttige teknik, der bruges til at opdage datamønstre. Denne teknik bruges i begyndelsen af ​​Data Mining-processen. Mange typer forskning foregår i disse dage for at producere en interessant fremskrivning af databaser, der kaldes Projection Pursuit. Der er en masse data mining-teknik, som vil producere nyttige mønstre til gode data. Men visualisering er en teknik, der konverterer dårlige data til gode data, der lader forskellige slags Data Mining-metoder bruges til at opdage skjulte mønstre.

  1. Induktionsbeslutningstræsteknik

Et beslutningstræ er en forudsigelig model, og selve navnet antyder, at det ligner et træ. I denne teknik betragtes hver gren af ​​træet som et klassificeringsspørgsmål, og bladene på træerne betragtes som partitioner i datasættet relateret til den bestemte klassificering. Denne teknik kan bruges til efterforskningsanalyse, dataforbehandling og forudsigelsesarbejde.

Beslutningstræet kan betragtes som en segmentering af det originale datasæt, hvor segmenteringen udføres af en særlig grund. Hver data, der kommer under et segment, har nogle ligheder i deres oplysninger, der er forudsagt. Beslutningstræer giver resultater, som brugeren let kan forstå.

Beslutningstræsteknik bruges for det meste af statistikere til at finde ud af, hvilken database der er mere relateret til virksomhedens problem. Beslutningstræsteknik kan bruges til forudsigelse og forforarbejdning af data.

Det første og vigtigste trin i denne teknik er at dyrke træet. Det grundlæggende med at dyrke træet afhænger af at finde det bedst mulige spørgsmål, der skal stilles ved hver gren af ​​træet. Beslutningstræet holder op med at vokse under en af ​​nedenstående omstændigheder

  • Hvis segmentet kun indeholder en post
  • Alle poster indeholder identiske funktioner
  • Væksten er ikke nok til at gøre noget yderligere spildt

CART, der står for klassificering og regressionstræer, er en dataudforsknings- og forudsigelsesalgoritme, der vælger spørgsmålene på en mere kompleks måde. Det prøver dem alle og vælger derefter et bedste spørgsmål, der bruges til at opdele dataene i to eller flere segmenter. Efter at have besluttet segmenterne stiller det igen spørgsmål til hvert af det nye segment individuelt.

En anden populær beslutningstræsteknologi er CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Det ligner CART, men det adskiller sig på én måde. CART hjælper med at vælge de bedste spørgsmål, mens CHAID hjælper med at vælge opdelingen.

  1. Neural Network

Neural Network er en anden vigtig teknik, som mennesker bruger i disse dage. Denne teknik bruges ofte i startfasen af ​​dataminingsteknologien. Det kunstige neurale netværk blev dannet ud af samfundet for kunstig intelligens.

Neurale netværk er meget lette at bruge, da de automatiseres i et bestemt omfang, og på grund af dette forventes det ikke, at brugeren har meget viden om arbejdet eller databasen. Men for at få det neurale netværk til at fungere effektivt skal du vide

  • Hvordan knudepunkter er forbundet?
  • Hvor mange behandlingsenheder skal der bruges?
  • Hvornår skal træningsprocessen stoppes?

Der er to hoveddele af denne teknik - knuden og linket

  • Noden - som frit matcher neuronet i den menneskelige hjerne
  • Forbindelsen - der frit matcher forbindelserne mellem neuronerne i den menneskelige hjerne

Et neuralt netværk er en samling af sammenkoblede neuroner. som kunne danne et enkelt lag eller flere lag. Dannelsen af ​​neuroner og deres sammenkoblinger kaldes netværkets arkitektur. Der findes en lang række neurale netværksmodeller, og hver model har sine egne fordele og ulemper. Hver neurale netværksmodel har forskellige arkitekturer, og disse arkitekturer bruger forskellige indlæringsprocedurer.

Neurale netværk er meget stærk, forudsigelig modelleringsteknik. Men det er ikke meget let at forstå, selv ikke af eksperter. Det skaber meget komplekse modeller, som det er umuligt at forstå fuldt ud. For at forstå den neurale netværksteknologi finder virksomhederne nye løsninger. To løsninger er allerede blevet foreslået

  • Den første løsning er Neural netværket er pakket ind i en komplet løsning, der lader det bruges til en enkelt applikation
  • Den anden løsning er, at den er bundet med ekspertkonsulenttjenester

Neuralnetværket er blevet brugt i forskellige slags applikationer. Dette er blevet brugt i branchen til at opdage svig, der finder sted i virksomheden.

  1. Associeringsregelsteknik

Denne teknik hjælper med at finde sammenhængen mellem to eller flere genstande. Det hjælper med at kende forholdet mellem de forskellige variabler i databaser. Den opdager de skjulte mønstre i datasættene, der bruges til at identificere variablerne og den hyppige forekomst af forskellige variabler, der vises med de højeste frekvenser.

Associeringsregel tilbyder to vigtige oplysninger

  • Support - Hvordan bruges ofte reglen?
  • Tillid - Hvor ofte er reglen korrekt?

Denne teknik følger en totrinsproces

  • Find alle de hyppigt forekommende datasæt
  • Opret stærke tilknytningsregler fra de hyppige datasæt

Der er tre typer foreningsregel. De er

  • Forening for flere niveauer
  • Multidimensionel associeringsregel
  • Kvantitativ associeringsregel

Denne teknik bruges ofte i detailbranchen til at finde mønstre i salget. Dette vil hjælpe med at øge konverteringsfrekvensen og dermed øge fortjenesten.

  1. Klassifikation

Klassificering af data mining teknikker er den mest almindeligt anvendte data mining teknik, der indeholder et sæt forklassificerede prøver for at skabe en model, der kan klassificere det store datasæt. Denne teknik hjælper med at udlede vigtige oplysninger om data og metadata (data om data). Denne teknik er tæt knyttet til klyngeanalyseteknikken, og den bruger beslutningstræet eller det neurale netværkssystem. Der er to hovedprocesser involveret i denne teknik

  • Læring - I denne proces analyseres dataene ved klassificeringsalgoritmen
  • Klassificering - I denne proces bruges dataene til at måle nøjagtigheden af ​​klassificeringsreglerne

Der er forskellige typer klassificeringsmodeller. De er som følger

  • Klassificering efter beslutningstræ induktion
  • Bayesian klassificering
  • Neurale netværk
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Klassificering baseret på foreninger

Et godt eksempel på en klassificeringsteknik er e-mail-udbyder.

Konklusion:

Fra denne artikel har vi kendt de vigtige Data Mining-teknikker. Og egenskaberne og specifikationerne for hver af teknikkerne er forklaret detaljeret. Data mining er vist sig at være et vigtigt værktøj på mange forretningsområder, og teknikkerne bruges bedst til at udlede løsning på et problem. Derfor er det meget vigtigt for virksomheder at bruge dataminingsteknikker til at hjælpe forretningsfolk med at tage smarte beslutninger. Der kan ikke bruges en enkelt teknik til at løse problemet i virksomheden. Alle data mining-teknikker skal gå hånd i hånd for at løse et problem.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Data Mining Techniques. Her diskuterede vi det grundlæggende koncept og listen over 7 vigtige dataminingsteknikker Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er Data Analytics
  2. Hvad er datavisualisering
  3. Hvad er datavidenskab
  4. Hvad er Big Data Technology?
  5. Typer af klynge | Toptyper med eksempler