Sissejuhatus andmete kaevandamise tehnikatesse
Selles teemas õpime tundma andmekaevandamise tehnikaid, kuna infotehnoloogia valdkonna areng peab viima suure hulga andmebaasideni erinevates valdkondades. Selle tulemusel on vaja säilitada ja käsitseda olulisi andmeid, mida saab hiljem kasutada otsuste tegemisel ja ettevõtte tegevuse parandamisel.
Mis on andmekaeve?
Andmekaevandamine on tohutu andmetest kasuliku teabe ja mustrite ekstraheerimise protsess. Andmekaevandamine hõlmab andmete kogumist, ekstraheerimist, analüüsi ja statistikat. Seda tuntakse ka kui teadmiste avastamise protsessi, teadmiste kaevandamist andmetest või andmete / mustri analüüsi. Andmete kaevandamine on loogiline protsess kasuliku teabe leidmiseks kasuliku teabe leidmiseks. Kui teave ja mustrid on leitud, saab seda kasutada äri arendamise otsuste tegemiseks. Andmete kaevandamise tööriistad võivad anda vastuseid teie ettevõtte mitmesugustele küsimustele, mida oli liiga raske lahendada. Samuti ennustavad nad tulevikusuundumusi, mis lasevad ärimeestel teha ennetavaid otsuseid.
Andmete kaevandamine hõlmab kolme etappi. Nemad on
- Uurimine - selles etapis kustutatakse andmed ja teisendatakse need muuks vormiks. Samuti määratakse kindlaks andmete laad
- Mustri tuvastamine - järgmine samm on valida muster, mis annab parima ennustuse
- Juurutamine - tuvastatud mustreid kasutatakse soovitud tulemuse saamiseks.
Andmete kaevandamise eelised
- Trendide ja käitumise automatiseeritud ennustamine
- Seda saab rakendada nii uutes süsteemides kui ka olemasolevatel platvormidel
- See suudab hiiglaslikku andmebaasi mõne minutiga analüüsida
- Varjatud mustrite automatiseeritud avastamine
- Keerukate andmete hõlpsaks mõistmiseks on saadaval palju mudeleid
- See on kiire, mis teeb kasutajatel hõlpsaks tohutu hulga andmete analüüsimise kiirema ajaga
- See annab paremad ennustused
Seitse olulist andmete kaevandamise tehnikat
Üks andmekaevandamise olulisemaid ülesandeid on õige andmete kaevandamise tehnika valimine. Andmekaevandamise tehnika tuleb valida lähtuvalt ettevõtte tüübist ja probleemist, millega teie ettevõte silmitsi seisab. Andmekaevandamismeetodite täpsuse ja kulutõhususe parandamiseks tuleb kasutada üldist lähenemisviisi. Selles artiklis käsitletakse põhimõtteliselt seitset peamist andmekaevandamise tehnikat. Samuti on palju muid andmekaevandamise tehnikaid, kuid ärimehed kasutavad neid seitset sagedamini.
- Statistika
- Klastrid
- Visualiseerimine
- Otsustuspuu
- Ühingureeglid
- Närvivõrgud
- Klassifikatsioon
-
Statistilised tehnikad
Andmete kaevandamise tehnikad on matemaatika haru, mis on seotud andmete kogumise ja kirjeldamisega. Paljud analüütikud ei pea statistilist tehnikat andmete kaevandamise meetodiks. Kuid ikkagi aitab see mustreid avastada ja ennustavaid mudeleid üles ehitada. Sel põhjusel peaks andmeanalüütikul olema teadmisi erinevate statistikameetodite kohta. Tänapäeva maailmas peavad inimesed hakkama saama suure hulga andmetega ja tuletama sellest olulisi mustreid. Statistika aitab teil suuremal määral saada vastuseid nende andmeid puudutavatele küsimustele
- Millised on nende andmebaasis olevad mustrid?
- Milline on sündmuse tõenäosus?
- Millised mustrid on ettevõttele kasulikumad?
- Mis on kõrgetasemeline kokkuvõte, mis annab teile üksikasjaliku ülevaate sellest, mis andmebaasis on?
Statistika mitte ainult ei vasta nendele küsimustele, vaid aitab andmete kokkuvõtmisel ja loendamisel. Samuti aitab see hõlpsalt andmeid andmete kohta pakkuda. Statistiliste aruannete kaudu saavad inimesed teha arukaid otsuseid. Statistikat on erinevaid vorme, kuid kõige olulisem ja kasulikum meetod on andmete kogumine ja loendamine. Andmete kogumiseks on palju viise, näiteks
- Histogramm
- Tähendab
- Mediaan
- Režiim
- Variatsioon
- Maks
- Min
- Lineaarne regressioon
-
Klastritehnika
Klastrite koostamine on üks vanimaid andmekaevandamisel kasutatavaid tehnikaid. Klasterianalüüs on üksteisega sarnaste andmete tuvastamise protsess. See aitab mõista andmete erinevusi ja sarnasusi. Seda nimetatakse mõnikord segmenteerimiseks ja see aitab kasutajatel mõista, mis andmebaasis toimub. Näiteks saab kindlustusselts oma kliente rühmitada sissetuleku, vanuse, kindlustuslepingu olemuse ja nõuete liigi alusel.
Klastrimismeetodeid on erinevat tüüpi. Need on järgmised
- Jaotusmeetodid
- Hierarhilised aglomeratiivsed meetodid
- Tihedusel põhinevad meetodid
- Võrgupõhised meetodid
- Mudelipõhised meetodid
Kõige populaarsem klasterdamisalgoritm on Lähim naaber. Lähima naabri tehnika sarnaneb klastrite moodustamisega. See on ennustamistehnika, kus ühe dokumendi hinnangulise väärtuse ennustamiseks otsige ajaloolises andmebaasis kirjeid, millel on sarnased hinnangulised väärtused, ja kasutage klassifitseerimata kirjele lähedase kirje ennustusväärtust. Selle tehnikaga öeldakse lihtsalt, et üksteisele lähemal asuvatel objektidel on sarnased ennustusväärtused. Selle meetodi abil saate hõlpsalt ennustada lähimate objektide väärtusi. Lähimale naabrile on tehnikat kõige lihtsam kasutada, kuna need toimivad inimeste mõtte järgi. Need töötavad ka automatiseerimise osas väga hästi. Nad teostavad hõlpsalt keerukaid investeeringutasuvuse arvutusi. Selle tehnika täpsuse tase on sama hea kui teiste Data Mining tehnikate puhul.
Ettevõtluses kasutatakse tekstiotsimise protsessis kõige sagedamini lähima naabri tehnikat. Neid kasutatakse dokumentide leidmiseks, millel on selle põhidokumendiga olulised omadused, mis on märgitud huvitavaks.
-
Visualiseerimine
Visualiseerimine on kõige kasulikum tehnika, mida kasutatakse andmemustrite avastamiseks. Seda tehnikat kasutatakse andmekaevandamise protsessi alguses. Nendel päevadel toimub mitut tüüpi uurimistöö andmebaaside huvitava projektsiooni tootmiseks, mida nimetatakse Projection Pursuit. Andmete kaevandamise tehnikat on palju, mis loob heade andmete jaoks kasulikke mustreid. Kuid visualiseerimine on tehnika, mis teisendab kehvad andmed headeks andmeteks, võimaldades varjatud mustrite avastamisel kasutada erinevaid andmekaevandamise meetodeid.
-
Induktsioonipuu tehnika
Otsustuspuu on ennustav mudel ja nimi ise viitab sellele, et see näeb välja nagu puu. Selles tehnikas vaadeldakse puu iga haru klassifitseerimise küsimusena ja puude lehti peetakse selle konkreetse klassifikatsiooniga seotud andmestiku osadeks. Seda tehnikat saab kasutada uurimistöö analüüsiks, andmete eeltöötluseks ja ennustamiseks.
Otsustuspuud võib pidada algse andmekogumi segmenteerimiseks, kui segmenteerimine toimub konkreetsel põhjusel. Kõigil segmendi alla kuuluvatel andmetel on ennustatava teabe osas teatavaid sarnasusi. Otsustuspuud pakuvad kasutajale hõlpsasti arusaadavaid tulemusi.
Otsustamispuu tehnikat kasutavad statistikud enamasti selleks, et teada saada, milline andmebaas on rohkem seotud ettevõtte probleemiga. Otsustuspuu tehnikat saab kasutada ennustamiseks ja andmete eeltöötluseks.
Selle tehnika esimene ja peamine samm on puu kasvatamine. Puu kasvatamise põhialused sõltuvad sellest, kui paljudest puuharudest tuleb leida parim võimalik küsimus. Otsustuspuu lõpetab kasvu järgmistel asjaoludel
- Kui segment sisaldab ainult ühte kirjet
- Kõik kirjed sisaldavad identseid funktsioone
- Kasvust ei piisa edasise mahavoolavuse saavutamiseks
CART, mis tähistab klassifitseerimise ja regressiooni puid, on andmete uurimise ja ennustamise algoritm, mis valib küsimused keerukamal viisil. Ta proovib neid kõiki ja valib seejärel ühe parima küsimuse, mida kasutatakse andmete jagamiseks kaheks või enamaks segmendiks. Pärast segmentide üle otsustamist küsib ta uuesti küsimusi iga uue segmendi kohta eraldi.
Teine populaarne otsustepuu tehnoloogia on CHAID (Chi-Square automaatne interaktsiooni detektor). See sarnaneb CART-iga, kuid erineb ühel viisil. CART aitab valida parimaid küsimusi, CHAID aitab aga lõhede valimisel.
-
Neuraalne võrk
Neuraalvõrk on veel üks oluline tehnika, mida inimesed tänapäeval kasutavad. Seda tehnikat kasutatakse kõige sagedamini andmekaevandamise tehnoloogia algusjärgus. Kunstlik närvivõrk moodustati tehisintellekti kogukonnast.
Neuraalvõrke on väga lihtne kasutada, kuna need on teatud määral automatiseeritud ja seetõttu ei eeldata, et kasutajal oleks palju teadmisi töö või andmebaasi kohta. Kuid närvivõrgu tõhusaks toimimiseks peate teadma
- Kuidas sõlmed on ühendatud?
- Mitu töötlemisüksust tuleb kasutada?
- Millal tuleks koolitusprotsess peatada?
Sellel tehnikal on kaks peamist osa - sõlm ja link
- Sõlm - mis sobib vabalt inimese aju neuroniga
- Lüli - mis sobib vabalt inimese aju neuronite vaheliste ühendustega
Neuraalvõrk on omavahel ühendatud neuronite kogum. mis võivad moodustada ühe või mitu kihti. Neuronite moodustumist ja nende seoseid nimetatakse võrgu arhitektuuriks. Neuraalvõrgu mudeleid on väga erinevaid ja igal mudelil on oma eelised ja puudused. Igal närvivõrgu mudelil on erinev arhitektuur ja need arhitektuurid kasutavad erinevaid õppimisprotseduure.
Neuraalvõrgud on väga tugev ennustav modelleerimise tehnika. Kuid see pole isegi ekspertide poolt väga arusaadav. See loob väga keerulisi mudeleid, mida on võimatu täielikult mõista. Seega otsivad ettevõtted neuronaalse võrgu tehnika mõistmiseks uusi lahendusi. Kaks lahendust on juba välja pakutud
- Esimene lahendus on Neuraalvõrk on pakendatud terviklahendusse, mis võimaldab seda kasutada ühel rakendusel
- Teine lahendus on seotud ekspertide nõustamisteenustega
Neuraalvõrku on kasutatud erinevat tüüpi rakendustes. Seda on ettevõttes kasutatud ettevõttes aset leidvate pettuste tuvastamiseks.
-
Ühinemisreeglitehnika
See tehnika aitab leida seose kahe või enama üksuse vahel. See aitab teada andmebaaside erinevate muutujate suhteid. See avastab varjatud mustrid andmekogumites, mida kasutatakse muutujate tuvastamiseks, ja erinevate muutujate sagedane esinemine, mis esinevad kõrgeimate sagedustega.
Ühinemisreegel pakub kahte peamist teavet
- Tugi - sageli kasutatakse reeglit kaevel?
- Usaldus - kui sageli on reegel õige?
See tehnika järgib kaheastmelist protsessi
- Leidke kõik sageli esinevad andmekogumid
- Looge sagedastest andmekogumitest tugevad seostamisreeglid
Ühinemisreegleid on kolme tüüpi. Nemad on
- Mitmetasandiline ühingureegel
- Mitmemõõtmeline ühingureegel
- Kvantitatiivne assotsieerimisreegel
Seda tehnikat kasutatakse kõige sagedamini jaemüügitööstuses müügimudelite leidmiseks. See aitab suurendada ümberarvestuskurssi ja suurendab seeläbi kasumit.
-
Klassifikatsioon
Andmete kaevandamise tehnikate klassifitseerimine on kõige sagedamini kasutatav andmete kaevandamise tehnika, mis sisaldab eelklassifitseeritud valimite komplekti, et luua mudel, mille abil saab suurt hulka andmeid klassifitseerida. See tehnika aitab saada olulist teavet andmete ja metaandmete (andmete kohta) kohta. See tehnika on tihedalt seotud klastrianalüüsi tehnikaga ja see kasutab otsustuspuud või närvivõrgusüsteemi. Selle tehnikaga on seotud kaks peamist protsessi
- Õppimine - selles protsessis analüüsitakse andmeid klassifitseerimise algoritmi abil
- Klassifikatsioon - selles protsessis kasutatakse andmeid klassifitseerimiseeskirjade täpsuse mõõtmiseks
Klassifitseerimismudeleid on erinevat tüüpi. Need on järgmised
- Klassifikatsioon otsustuspuu induktsiooni järgi
- Bayesi klassifikatsioon
- Närvivõrgud
- Tugivektorimasinad (SVM)
- Klassifikatsioon ühingute põhjal
Üks hea näide klassifitseerimise tehnikast on e-posti pakkuja.
Järeldus:
Sellest artiklist oleme teada olulised andmekaevandamise tehnikad. Ja iga tehnika omadusi ja spetsifikatsioone selgitatakse üksikasjalikult. Andmekaevandamine on osutunud oluliseks tööriistaks paljudes ärivaldkondades ja seda meetodit saab kõige paremini kasutada probleemile lahenduse leidmisel. Seetõttu on ettevõtete jaoks ülioluline kasutada andmete kaevandamise tehnikaid, et aidata ärimeestel nutikaid otsuseid teha. Ühtegi tehnikat ei saa kasutada probleemi lahendamiseks ettevõtluses. Kõik andmete kaevandamise tehnikad peaksid probleemi lahendamiseks käima käsikäes.
Soovitatavad artiklid
See on olnud andmete kaevandamise tehnika juhend. Siin arutasime põhikontseptsiooni ja 7 olulise andmekaevandamise tehnika loetelu. Lisateabe saamiseks võite tutvuda ka meie teiste soovitatud artiklitega -
- Mis on andmeanalüüs
- Mis on andmete visualiseerimine
- Mis on andmeteadus
- Mis on suurandmete tehnoloogia?
- Klastrite tüübid | Tippliigid koos näidetega