Hvad er datamining? - Advanatage og arbejde med datamining

Hvad er datamining?

Det er også kendt som vidensopdagelse eller dataopdagelse. Som vi alle ved, at mange store organisationer drives forskellige steder, og hvert sted genererer store mængder data (en form for tera- til petabytes), og det er nødvendigt for virksomhederne at træffe beslutninger fra alle sådanne kilder for at tage en strategisk beslutning. For at analysere, styre og tage hurtige beslutninger, vi har brug for at transformere på alle domæner. Metoden til at udtrække nyttig information fra et oplagringssted af data kaldes data mining. De fokuserer på henholdsvis den datadrevne opdagelse. Disse opgaver kan kategoriseres på to måder, de er: Forudsigende og beskrivende. For at behandle petabytes af data mining kræver supercomputer- og computerklynger. Typer af dataindvinding inkluderer Overvåget og uovervåget læring.

Definition

Det er en kraftfuld teknologi med stort potentiale til at udtrække skjulte forudsigelige data / mønstre fra det store lager (databaser, tekst, billeder), der bruger videnskabelige metoder, algoritmer til at udtrække viden om data (en type data er struktureret) i forskellige former. Det er en analytisk proces at udforske en stor mængde data ved at anvende detektivmønstre på disse data for at få nye undergrupper af data til forbedring af forretningsprocessen og beslutningstagningen.

Forståelse af datamining

Minedrift udføres typisk i en database med forskellige datasæt og gemmes i strukturformat. Derefter opdages skjulte oplysninger, f.eks. Onlinetjenester som Google kræver enorme mængder data for at annoncere deres brugere, i dette tilfælde analyserer minedrift søgningen proces til forespørgsler til at give relevante rankingdata. De værktøjer og teknikker, der bruges i minedrift er klassifikationer (forudsig sandsynligvis tilfælde), tilknytning (identificering af variabler relateret til hinanden), forudsigelse (forudsig værdien af ​​en variabel med den anden). For god mønstergenkendelse gør det brug af maskinlæring. En lang række algoritmer implementeres for at tage relevant information fra forespørgslerne.

Hvordan gør Data Mining at arbejde så let?

De gør arbejdet så let ved at forudsige kundeadfærd og bruger disse værktøjer til at søge på datamønstre. Det forvandler rå data til struktureret information. Trinene involveret i denne proces er:

1. De udtrækker og indlæser data i et datavarehus (som kræver forbehandling), som er gemt i den multidimensionelle database (som gør udsnit, terninger, kubisk formatanalyse).
2. Ved hjælp af applikationssoftware giver de dataadgang til en forretningsanalytiker.
3. Præsentation af disse oplysninger i et let forståeligt format som grafer.
4. Behov for at øge datamængden og mangfoldigheden.

Kort sagt kan vi sige, at det fungerer i tre enkle trin. De er dataforberedelse (udforskning), vælger forskellige modeller til bygning og validering, implementeringstrin (genererer forventede resultater). På den anden side er det ikke så simpelt at arbejde, da det er vigtigt, at dataudvindingen forstår, hvad og hvordan det kan implementeres i alle datastrømme med respektive massiv produktion af data omkring organisationerne. Eksempler på data mining er e-handel, kundeforholdsadministration, bankvirksomhed, sundhedsvæsen, primær vigtig inden for marketing. I alle disse applikationer anvendes datamining algoritmer til at forberede forudsigelser og til at udtrække datamønstre.

Top Data Mining Virksomheder

Mange førende topvirksomheder bruger dette domæne for at sikre markedssucces, øge indtægterne og identificere kunder for at gøre deres forretning god. De er :

• Google - Søger relevante oplysninger på forespørgsler.
• Cignus Web
• Oracle
• IBM og SAP
• Datoinformatik
• IBM Cognos - BI-selvbetjeningsanalyse
• Hewlett Packard Enterprise
• SAS Institue -Data-minedrift.
• WizSoft,
• Neural Technologies - leverer produkter og tjenester.
• Amazon - Produkttjeneste.
• Delta - Airline Service (Overvågning af feedback fra kunder).
• Solteknologi - Web-forskningstjeneste

De forskellige undergrupper af Data Mining

Nogle af mineteknikkerne inkluderer forudsigelse, klassificering, regression, klynger, tilknytning, beslutningstræer, regelregistrering, nærmeste nabo. Det deler datasæt i to typer. De er et træningssæt og et testsæt. De andre undergrupper af data mining er i relation til data data science, Data Analytics, Machine Learning, Big Data, Data Visualization. Den største forskel mellem dem er minedrift er stadig en analytiker og bygger en algoritme for at finde ud af strukturen i data. Minedrift samler data først og laver den induktive proces, mens andre ikke finder mønstre.

Hvad kan du gøre med Data Mining?

Vi er nødt til at vedrøre dataudvinding som primitiv, fordi det forbedrer kundeservice og øger produktionstjenesten. Med dette kan vi optimere dataene ved at analysere dataene i felter som Healthcare, telekommunikation, Fremstilling, finansiering og forsikring. Det er orienteret mod applikationer og er mindre optaget af at finde forhold til variabler. Det hjælper en organisation med at spare penge, identificere indkøbsmønstre i et supermarked, definere nye kunder, forudsige kundesvar. Det fungerer med tre typer data: metadata (data om sig selv), transaktionsdata og ikke-operationelle data. Regeringen bruger data mining til at spore svig, for at spore spilstrategi, krydssalg.

Arbejde med Data Mining

Den indledende proces inkluderer rengøring af data fra forskellige kilder, hvilket er en væsentlig del. For at gøre det bruger de flere teknikker kaldet statistisk analyse, maskinlæring. Et datavisualiseringsværktøj er et af de alsidige værktøjer til datamining. Den metode, der bruges til at arbejde med det, kaldes forudsigelig modellering. Processen med dataindvinding består af efterforskning, validering / verifikation, implementering. Opgaven involverer

• Problemerklæring genereres.
• Forstå dataene med baggrunden.
• Implementering af modelleringsmetoder.
• Identificering af præstationsmåling og fortolkning af dataene.
• Visualisering af dataene med resultater.

Arbejder med nogle værktøjer som Rapid Miner, Orange, som alle er open source. Modelleringsteknikker, der anvendes her, er bayesiske netværk, neurale netværk, beslutningstræer, lineær og logistisk regression, genetiske algoritmer, uklarheder. Dataminingens primære opgave er:

• Klassifikation
• clustering
• Regression
• Summarization
• Afhængighedsmodellering
• Find opdagelse

Fordele ved Data Mining

Der er mange fordele, nogle punkter er givet nedenfor:

• De forbedrer planlægningen og beslutningerne i processen og maksimerer omkostningsreduktion.
• Det er let for brugeren at analysere en enorm mængde data i en hurtig proces.
• De er nyttige til at forudsige fremtidige tendenser med den anvendte teknologi. Og en anden popularitet af data mining teknologier er grafiske grænseflader, der gør programmerne lettere.
• De hjælper os med at finde falske handlinger i markedsanalyser og ved fremstilling af dataudvinding forbedrer de brugbarheden, design. De kan også bruges til ikke-markedsføringsformål.
• Forbedre virksomhedens indtægter og sænker omkostningerne i erhvervslivet.
• De bruges i forskellige domæner som landbrug, medicin, genetik, bioinformatik og sentimental analyse.
• Det hjælper marketingfolk med at forudsige kunder, der køber produktets adfærd og er blevet brugt til elektrisk energiteknik og en bedre forståelse af kunden.
• De hjælper også med kreditkorttransaktioner og falske opdagelser i det.
• Minedrift er meget udbredt i landbruget til at forudsige gæringsproblemer ved hjælp af K-Means-metoden.

Nødvendige data-minedrift

For at blive en datalejsearbejder udøver de en unik teknologi og interpersonelle færdigheder. De tekniske færdigheder inkluderer analytiske værktøjer som MySQL, Hadoop og programmeringssprog som Python, Perl, Java. Og har brug for at forstå statistiske begreber, videninduktion, datastrukturer og algoritmer og arbejdsviden om Hadoop og MapReduce. Der kræves færdigheder inden for følgende områder som DB2, ETL-værktøjer, Oracle. Hvis du ønsker at skille sig ud fra en anden dataværker, er behovet for at lære Machine Learning meget vigtigt. For at identificere mønstre af dataene er det grundlæggende i matematik obligatorisk at finde ud af antal, forhold, ko-forhold og regressionstrin. For at undervise skal man have databasekoncept som skemaer, relationer, Structure Query Language. En data mining specialist skal have viden inden for business intelligence, især programmeringssoftware og erfaring i operativsystemet, især Linux og en også stærk baggrund inden for data science for at tage stærke skridt i en karriere.

Hvorfor skal vi bruge Data Mining?

Det rangerer øverst på de vigtigste teknologier, der har større indflydelse i organisationerne i de næste kommende år. Derfor er minedrift vigtig. De hjælper med at udforske og identificere datamønstre. De er forbundet til datalageret og neurale netværk, der er ansvarlige for udtrækning. I marketing segmentering og klynge sporer købsadfærden. For relevant søgning i dokumentminedrift udvindes minedrift siderne på nettet. Deres ansvar inkluderer at udføre forskning i dataanalyse og fortolke resultater. En vigtig anvendelse af data mining er at hjælpe med at afsløre svig og udvikle modeller til at forstå egenskaber baseret på mønstrene. Minedrift bruges til at hjælpe med indsamling af observationer og finde korrelationer og forhold mellem fakta. Funktionaliteterne inkluderer datakarakterisering, outlier-analyse, diskrimination af data, tilknytning og clustering-analyse.

Nøglen til succes i minedrift er:

• Datakilde
• Passende algoritmer
• Videnskabelig minedrift
• Forøget behandlingshastighed

Data Mining Omfang

Hyppig mønsterminedrift har udvidet dataanalysen og har en dyb score i minedriftmetodologier. Minedrift har stort omfang i store og små organisationer med bemærkelsesværdige udsigter. De har automatiserede forudsigelser om tendenser, herunder at finde svigagtige og maksimere ROI i fremtiden. Opdagelse af tidligere ukendte mønstre. Teknikkerne, der anvendes i minedrift, er avancerede koncepter som neurale og uklar logik for at forbedre deres bundlinje og hurtigt få ressourcer fra søgningen. Du kan finde fremtidig rækkevidde inden for distribueret datamining, sekvensdatamining, rumlig og geografisk datamining, multimedia.

Hvorfor har vi brug for Data Mining?

I nutidens erhvervsliv er data mining blevet brugt i forskellige sektorer til det analytiske formål, alt det, brugeren har brug for, er at klare oplysninger, dette øger omfanget af data mining. Med denne teknik kan vi analysere dataene og konvertere dem til meningsfulde data, som derefter hjælper med at træffe smarte beslutninger og forudsigelser i en organisation. I it-branchen fremskyndes minedrift på internettet, og webstedets responstid er let ved hjælp af mineværktøjet. Paramediske virksomheder kan udnytte datasæt for at identificere agenter. Du vil være i stand til at undersøge kundeadfærd, de finder mønstre og relationer og forudsige fremtidig forretningsstrategi. Det eliminerer tid og arbejdskraft, der kræves for at sortere en stor database. De giver en klar identifikation af skjulte mønstre for at overvinde risici i erhvervslivet. Data mining identificerer outliers i dataene. Det hjælper med at forstå kunden og forbedre deres service for at nå brugerens mål.

Hvem er den rigtige målgruppe til at lære Data Mining-teknologier?

• Den rigtige målgruppe er IT-ledere, dataanalytikere, der leder efter karrierevækst og forbedrer datastyring, værktøjer til vellykket datamining.
• Eksperter, der også arbejder med datalagring og rapporteringsværktøjer og forretningsinformation.
• Det kan tages af begyndere med gode logiske og analytiske evner.
• Software programmerere, seks sigma konsulenter.

Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?

Verden for datavidenskab tilbyder flere positioner i organisationer. Efterspørgslen efter specialister i miner er meget vigtig, da virksomheder er på udkig efter eksperter med enestående data mining færdigheder og erfaring. Data miner bruger statistisk software til at analysere data og forbedre forretningsløsninger. En data mining specialist er en vigtig rolle i datavidenskabsteamet, og deres værdi bliver derfor mere værdsat hos virksomheder i alle størrelser.

Konklusion

Det er hurtigt voksende teknologi i den aktuelle verden, da alle har brug for, at deres data bruges i den rigtige tilgang til at få nøjagtige oplysninger. Sociale netværk som Facebook, twitter osv. Og online shopping som Amazon, det er data, der beskriver dataene er samlet og fanget, vi skal udtrække strategiske fakta fra disse data. Til dette formål udvikler data mining globalt. De kombineres med big data og maskinlæring for at se bedre indsigt i organisationen. Det handler om at forudsige fremtiden til analyse. Da virksomheder fortsætter med at opdatere, er de nødt til at spore de nyeste minetendenser for at overvinde udfordrende konkurrencer, mens minedrift hjælper med at få videnbaseret information. Og denne teknologi kan bruges i mange virkelige applikationer som telekommunikation, biomedicinsk, marketing og finans, detailindustri.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Hvad er datamining. Her drøftede vi de forskellige datamining-undergrupper og topdataminingvirksomheder med fordel og rækkevidde. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

1. Data Mining Interview spørgsmål med svar
2. Hvad er datavisualisering?
3. Hvad er Big data analytics?
4. Introduktion til Big Data