Oversigt over datamineringsprocessen
Datamining er handlingen og en måde at finde mønstre og muligheder inden for de store datasæt, som typisk involverer metoder såsom krydsningspunkter i statistik, maskinlæring og databasesystemer. Det er en tværfaglig undergruppe af et felt inden for datalogi sammen med statistik for et overordnet mål at tage information ved hjælp af intelligente metoder ved at gøre brug af et datasæt og også ved at omdanne alle oplysninger til en meget ny forståelig struktur, der kan bringes videre forbrug. I dette emne skal vi lære om datamineringsprocessen.
En af de meget væsentlige opgaver inden for data mining er relateret til den automatiske og halvautomatiske analyse af store mængder rå data og information for at udtrække det tidligere ukendte meget interessante sæt mønstre såsom klynger eller en gruppe af dataposter, afvigelsesdetektion (usædvanlige poster) og også i tilfælde af afhængigheder, der gør brug af sekventiel mønsterminedrift og sammenslutningsregelmining. Dette gør brug af rumlige indekser. Disse mønstre kan vides at være blandt de forskellige typer i inputdataene og kan bruges til yderligere analyse, for eksempel i tilfælde af forudsigelig analyse og maskinlæring. Mere præcise sæt resultater kan opnås, når du begynder at bruge supportbeslutningssystemer.
Hvordan fungerer minedrift?
Der er en overflod af data i branchen på tværs af domæner, og det bliver meget nødvendigt at behandle og behandle dataene i overensstemmelse hermed. Grundlæggende involverer det et nøddeskal ETL-sæt processer som ekstraktion, transformation og indlæsning af data sammen med alt andet, der er nødvendigt for at denne ETL kan ske. Dette involverer rensning, transformation og behandling af data, der skal bruges i forskellige systemer og repræsentationer. Kunderne kan benytte sig af disse behandlede data til analyse af virksomhederne og tendenserne for vækst i deres virksomheder.
Fordele ved Data Mining Process
Fordelen ved data mining omfatter ikke kun dem, der er relateret til erhvervslivet, men også dem som medicin, vejrprognose, sundhedsydelser, transport, forsikring, regering osv. Nogle af fordelene inkluderer:
- Marketing / detailhandel: Det hjælper alle marketingfirmaer og firmaer med at opbygge modeller, der er baseret på et historisk sæt data og information for at forudsige lydhørheden over for de marketingkampagner, der er gældende i dag, såsom online marketingkampagne, direct mail osv.
- Økonomi / bankvirksomhed: Dataindvindingen involverer, at finansielle institutioner giver information om lån og også kreditrapportering. Når modellen bygger på historisk information, kan gode eller dårlige lån derefter bestemmes af de finansielle institutioner. Desuden overvåges svigagtige og mistænkelige transaktioner også af bankerne.
- Fremstilling: Det defekte udstyr og kvaliteten af de fremstillede produkter kan bestemmes ved at anvende de optimale parametre til kontrol. For nogle af semi-lederudviklingsindustrierne bliver vandhårdhed og kvalitet for eksempel en stor udfordring, da det har en tendens til at påvirke produktets kvalitet af deres produkt.
- Regering: Regeringerne kan drages fordel af at overvåge og måle de mistænkelige aktiviteter for at undgå anti-hvidvaskning af penge.
Forskellige faser i datamineringsprocessen
- Rengøring af data: Dette er et meget indledende trin i tilfælde af datamining, hvor klassificeringen af dataene bliver en vigtig komponent for at få den endelige dataanalyse. Det involverer identifikation og fjernelse af unøjagtige og vanskelige data fra et sæt tabeller, database og postsæt. Nogle teknikker inkluderer uvidenhed om tuple, der hovedsageligt findes, når klassemærket ikke er på plads, den næste teknik kræver udfyldning af de manglende værdier alene, erstatning af manglende værdier og forkerte værdier med globale konstanter eller forudsigelige eller middelværdier.
- Dataintegration: Det er en teknik, der involverer sammenlægning af det nye sæt information med det eksisterende sæt. Kilden kan dog involvere mange datasæt, databaser eller flade filer. Den sædvanlige implementering til dataintegration er oprettelsen af et EDW (enterprise data warehouse), der derefter taler om to koncepter tæt og løs kobling, men lad os ikke grave i detaljer.
- Datatransformation: Dette kræver transformation af data inden for formater generelt fra kildesystemet til det krævede destinationssystem. Nogle strategier inkluderer udjævning, aggregering, normalisering, generalisering og attributkonstruktion.
- Datadiskretisering: Teknikkerne, der kan opdele domænet for kontinuerlig attribut langs intervaller kaldes datadiskretisering, hvor datasættene er gemt i små bidder og derved gøre vores undersøgelse meget mere effektiv. To strategier involverer Top-down diskretisering og bottom-up diskretisering.
- Koncepthierarkier: De minimerer dataene ved at udskifte og samle koncepter på lavt niveau fra koncepter på højt niveau. De multidimensionelle data med flere abstraktionsniveauer defineres af koncepthierarkier. Metoderne er Binning, histogramanalyse, klyngeanalyse osv.
- Mønsterevaluering og datapræsentation: Hvis dataene præsenteres på en effektiv måde, kan klienten såvel som kunderne gøre brug af dem på den bedst mulige måde. Efter at have gennemgået ovenstående sæt trin, vises dataene derefter i form af grafer og diagrammer og derved forstå dem med mindst statistisk viden.
Værktøjer og teknikker til datamining
Værktøjer og teknikker til minedrift af data involverer måder, hvorpå disse data kan udvindes og bruges til god og effektiv anvendelse. Følgende to er blandt de mest populære sæt værktøjer og teknikker til data mining:
1. R-sprog: Det er et open source-værktøj, der bruges til grafik og statistisk computing. Det har en lang række klassiske statistiske prøver, klassificering, grafiske teknikker, analyser af tidsserier osv. Det gør brug af effektiv lagerfacilitet og datahåndtering.
2. Oracle data mining: Det er populært kendt som ODM, der bliver en del af Oracle avanceret analysedatabase og dermed genererer detaljerede indsigter og forudsigelser, der specifikt bruges til at detektere kundeadfærd, udvikle kundeprofiler sammen med identifikation af krydssalgsmåder og muligheder.
Konklusion
Datamining handler om forklaringen af historiske data og også et reelt streaming af datasæt og gør derved brug af forudsigelser og analyse oven på de udvindede data. Det er tæt forbundet med datavidenskab og maskinlæringsalgoritmer såsom klassificering, regression, klynger, XGboosting osv., Da de har tendens til at danne vigtige teknikker til data mining.
En af ulemperne kan omfatte uddannelse af ressourcer på det sæt software, der kan være en kompleks og tidskrævende opgave. Datamining bliver en nødvendig komponent i ens system i dag, og ved at udnytte det effektivt kan virksomheder vokse og forudsige deres fremtidige salg og indtægter. Jeg håber du kunne lide denne artikel. Bliv hos os for mere som disse.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Data Mining Process. Her diskuterer vi de forskellige stadier, fordele, værktøjer og teknikker til datamining Mining Process. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er klynge i datamining?
- Hvad er Ajax?
- Fordele ved HTML
- Sådan fungerer HTML
- Databehandling koncepter og teknikker
- Algoritmer og typer modeller i datamining