Introduktion til modeller i datamining
Data Mining bruger rå data til at udtrække oplysninger eller faktisk udvinde de krævede oplysninger fra data. Data Mining bruges i den mest forskellige række applikationer, herunder politisk modelprognose, vejrmønstermodelprognosering, webstedsrangeringsprognoser osv. Bortset fra disse dataindvinding bruges også i organisationer, der bruger big data som deres rå datakilde til at udnytte det krævede data, der kan være stille komplekset ad gangen.
Teknikker, der bruges i datamining
Data Mining-tilstand oprettes ved anvendelse af algoritmen oven på rå data. Minedriftmodellen er mere end algoritmen eller metadatahåndtereren. Det er et sæt data, mønstre, statistikker, der kan serviceres på nye data, der hentes for at generere forudsigelser og få en vis slutning om forholdene. Følgende er nogle af de teknikker, der bruges i data mining.
1. Beskrivende dataminingsteknik
Denne teknik foretrækkes generelt til at generere krydstabulering, korrelation, frekvens osv. Disse beskrivende dataindvindingsmetoder bruges til at opnå information om datalagernes regelmæssighed ved at bruge rå data som input og til at opdage vigtige mønstre. De andre anvendelser af dette, analysen er at forstå de fængslende grupper i det bredere område af rå data.
2. Predictive Data Mining Technique
Hovedmålet med den forudsigelige mineteknik er at identificere futuristiske resultater i stedet for den aktuelle tendens. Der er mange funktioner, der bruges til forudsigelse af målværdien. Teknikkerne, der falder ind under denne kategori, er klassificering, regression og tidsserie-analyse. Datamodellering er en tvang til denne forudsigelige analyse, der bruger nogle variabler til at forudsige usikre futuristiske data for andre variabler.
Typer af modeller i datamining
Få af dataindvindingsmodellerne er nævnt nedenfor sammen med deres beskrivelse:
1. Modeller med krav på svig
Svig er den udfordring, som mange brancher står overfor, og især forsikringsbranchen. Disse industrier skal konstant forudsige at bruge rå data, så bedragerikravene kan forstås og handles. Vi kan spore kravene, der ankommer i form af rå data og identificere sandsynligheden for, at det er svigagtig, hvilket kan resultere i store besparelser for forsikringsselskabet.
2. Kundeklonmodeller
Kundeklonmodellen kan forudsige, hvilke udsigter der med stor sandsynlighed vil svare ud fra egenskaberne ved organisationens "bedste kunder".
3. Svarmodeller
Prediktive data mining responsmodeller hjælper organisationerne med at identificere de brugsmønstre, der adskiller deres kundegrundlag, så organisationen kan etablere kontakt med disse kunder. Denne responsmodel er den bedste metode til at forudsige og identificere kundegrundlaget eller udsigterne til målet for et bestemt produkt, tilbudet er i overensstemmelse med brugen af en udviklet model. Disse typer modeller anvendes til identifikation af de kunder, der med stor sandsynlighed har det karakteristiske ved at være målrettet.
4. Indtægter og overskudsmodeller
Indtægts- og overskudsmodeller kombinerer egenskaberne for respons eller ikke-svar med et givet indtægtsestimat, især hvis ordrerede størrelser, marginer er meget forskellige eller månedlige faktureringer. Som vi ved, at ikke alle svarene har den samme eller samme værdi, og modellen, der kan øge svarene, får ikke nødvendigvis overskud. Indtægter og forudsigelsesteknikker indikerer, at de respondenter, der er meget sandsynligt, at øge omsætningen eller fortjeneste delta marginen med deres svar end de andre respondenter. Dette er nogle af modeltyperne, og der er mange flere, der kan hjælpe med at blande de krævede data fra sættet med rå data.
Dataindvindingsalgoritmer
Der er mange data mining algoritmer, der er til stede, vi vil diskutere et par af dem her. Lad os se, hvorfor kræver vi algoritmen for at udnytte dataene. I nutidens verden, hvor datagenerering er enorm og big data er ganske almindelig, er vi nødt til at have en slags algoritme, der skal anvendes til dem for at forudsige mønster og analyse. Vi har forskellige algoritmer, der bygger på minedriftmodellen, som vi vil anvende til vores data. Nogle af dem er vist nedenfor:
1. Naive Bayes algoritme
Den Naive Bayes-algoritme er baseret på det Bayesiske sætning, og denne algoritme bruges, når vi har dimensionerne af dataene er højere. Bayesian Classifier er i stand til at levere den mulige output ved at indtaste rå data. Her er der også muligheden for at tilføje de nye rå data på kørselstidspunktet og få forudsigelser. En naiv Bayes-klassificer vil overveje alle sandsynligheder, før de går ind på output.
2. ANN-algoritme
Denne ANN-algoritme er inspireret af biologiske neurale netværk og er som en typisk computerarkitektur. Denne algoritme bruger tilnærmelsesfunktioner på usikkert stort antal data for at få noget mønster. De er generelt repræsenteret som et system af sammenkoblede neuroner, der kan tage input og udføre beregningen for at give output.
3. SVM-algoritme
Denne SVM-algoritme har vundet stor opmærksomhed i det sidste årti og anvendes til det bredeste udvalg af applikationer. Denne algoritme er baseret på statistisk læringsteori og strukturelt risikovurderings- og minimeringsprincip. Det har evnen til at identificere beslutningsgrænser og kaldes også et hyperplan, der kan producere optimal adskillelse af klasser og derved skabe den størst mulige afstand mellem det adskillige hyperplan. SVM er den mest robuste og nøjagtige klassificeringsteknik, men har ulempen med højere omkostninger og tidskrævende.
Fordele ved Data Mining Models
Der er mange fordele ved datamining-modellerne, og nogle af dem er anført nedenfor:
- Disse modeller hjælper organisationen med at identificere kundens shoppingmønster og foreslår derefter de passende skridt, der kan tages for at øge omsætningen.
- Disse modeller kan hjælpe os med at øge webstedsoptimering, så kunden let kan finde de krævede ting.
- Disse modeller hjælper os med marketingkampagner, der identificerer det gunstige område og metoder.
- Det vil hjælpe os med at identificere kundebiten og deres behov, så de nødvendige produkter kan leveres
- Det hjælper med at øge brand loyalitet.
- Det hjælper med at måle rentabiliteten af faktorer, der øger indtægterne.
Konklusion
Så vi har set definitionen af data mining, og hvorfor det kræves og forstået forskellen mellem beskrivende og forudsigelige datamingmodeller. Vi har også set nogle modeller af dataming og et par algoritmer, der hjælper organisationen med at få bedre indsigt i rådata. I det sidste har vi set et par fordele med datamining-modellerne.
Anbefalet artikel
Dette er en guide til modeller i datamining. Her diskuterer vi de vigtigste typer modeller i datamining og fordele og algoritmer. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er typerne af dataudvinding?
- Liste over topdataindvindingsapplikationer
- Komponenter i Data Mining Architecture
- Interview Mining Interview Data