Mis on andmekaeve?
Seda tuntakse ka kui teadmiste avastust või andmete avastust. Kuna me kõik teame, et paljudes suurtes organisatsioonides tegutsetakse erinevates kohtades ja iga koht genereerib suures mahus andmeid (üks osa terapeutilistest andmetest kuni petabaitideni) ning strateegilise otsuse vastuvõtmiseks on vaja, et ettevõtted langetaksid otsuseid kõigist sellistest allikatest. Analüüsimiseks, haldamiseks ja kiirete otsuste vastuvõtmiseks peame muutuma kõigis valdkondades. Andmehoidlast kasuliku teabe ekstraheerimise meetodit nimetatakse andmete kaevandamiseks. Nad keskenduvad vastavalt andmepõhisele avastusele. Neid ülesandeid saab jagada kahte rühma: prognoositavad ja kirjeldavad. Andmete kaevandamise andmete petabaitide töötlemiseks on vaja superarvutit ja arvutusklastrid. Andmekaevetüüpide hulka kuulub juhendatud ja juhendamata õpe.
Definitsioon
See on võimas tehnoloogia, millel on suur potentsiaal varjatud ennustavate andmete / mustrite ekstraheerimiseks suurest hoidlast (andmebaasid, tekst, pildid), mis kasutab teaduslikke meetodeid, algoritme andmete teadmiste eraldamiseks (teatud tüüpi andmed on üles ehitatud) erinevates vormides. See on analüütiline protsess suure hulga andmete uurimiseks, rakendades nendele detektiivimustreid, et hankida uusi andmete alarühmi, et parandada äriprotsesse ja otsuste vastuvõtmist.
Andmekaevandamise mõistmine
Kaevandamine toimub tavaliselt andmebaasis, kus on erinevad andmekogumid, ja seda hoitakse struktuurivormingus, selleks ajaks avastatakse peidetud teave, näiteks nõuavad sellised veebiteenused nagu Google oma kasutajate reklaamimiseks tohutul hulgal andmeid, sellisel juhul analüüsib kaevandamine otsingut protsess päringute tegemiseks asjakohaste järjestamisandmete väljastamiseks. Kaevandamisprotsessis kasutatavad tööriistad ja tehnikad on klassifikatsioonid (ennustavad kõige tõenäolisemat juhtumit), assotsieerumine (tuvastavad üksteisega seotud muutujad), ennustamine (ennustavad ühe muutuja väärtust teisega). Hea mustrituvastuse saamiseks kasutab see masinõpet. Päringutest asjakohase teabe võtmiseks on rakendatud mitmesuguseid algoritme.
Kuidas teeb andmekaevandamine töötamise nii lihtsaks?
Need muudavad töö nii lihtsaks, ennustades klientide käitumist ja kasutavad neid tööriistu andmete mustrite otsimiseks. See muudab töötlemata andmed struktureeritud teabeks. Selle protsessiga seotud sammud on järgmised:
- Nad ekstraheerivad ja laadivad andmed andmebaasi (mis vajab eeltöötlust), mida säilitatakse mitmemõõtmelises andmebaasis (kus tehakse viilude, täringute ja kuupvormingute analüüse).
- Rakendustarkvara abil võimaldavad nad ärianalüütikutele juurdepääsu andmetele.
- Selle teabe esitamine hõlpsasti mõistetavas vormis, näiteks graafikud.
- Vajadus suurendada andmete mahtu ja mitmekesisust.
Lühidalt võib öelda, et see toimib kolmel lihtsal sammul. Need on andmete ettevalmistamine (uurimine), mitmesuguste mudelite valimine ehitamiseks ja valideerimiseks, juurutamise etapp (loodavad eeldatavad tulemused). Teisest küljest ei ole töötamine nii lihtne, kui on oluline, et andmekaevandamine mõistaks, mida ja kuidas saab rakendada kõigis andmevoogudes koos andmete massilise tootmisega kogu organisatsioonis. Andmete kaevandamise näited hõlmavad e-kaubandust, kliendisuhete haldamist, pangandust, tervishoidu, turunduses esmatähtsat. Kõigis neis rakendustes kasutatakse andmehalduse algoritme prognooside ettevalmistamiseks ja andmete mustrite eraldamiseks.
Parimad andmekaevandusettevõtted
Paljud juhtivad tippettevõtted kasutavad seda domeeni turuedu tagamiseks, tulude suurendamiseks, klientide tuvastamiseks, et muuta nende äri heaks. Nemad on :
- Google - asjakohase teabe otsimine päringute põhjal.
- Cignuse veeb
- Oracle
- IBM ja SAP
- Datumi informaatika
- IBM Cognos - BI iseteenindusanalüüs
- Hewlett Packard Enterprise
- SAS Institue - andmete kaevandamise teenused.
- WizSoft,
- Neural Technologies - pakub tooteid ja teenuseid.
- Amazon - tooteteenus.
- Delta - lennufirma teenus (klientide tagasiside jälgimine).
- Sun tech -Web uuringuteenus
Data Mining erinevad alamrühmad
Mõned kaevandamistehnikad hõlmavad ennustamist, klassifitseerimist, regressiooni, rühmitamist, seostamist, otsustuspuid, reeglite tuvastamist, lähimat naabrit. See jaguneb andmekogumiteks kahte tüüpi. Need on treeningkomplekt ja proovikomplekt. Andmete kaevandamise muud alamhulgad seoses andmetega on andmeteadus, andmeanalüüs, masinõpe, suurandmed, andmete visualiseerimine. Suurim erinevus nende vahel on see, et kaevandamine on endiselt analüütik ja ehitab andmete struktuuri välja selgitamiseks algoritmi. Kaevandamine kogub kõigepealt andmeid ja teeb induktiivse protsessi, samal ajal kui teised ei leia mustreid.
Mida saate andmekaevega teha?
Peame muret tundma andmete kaevandamise üle, kuna see parandab klienditeenindust ja suurendab tootmisteenust. Selle abil saame andmeid optimeerida, analüüsides selliseid valdkondi nagu tervishoid, telekommunikatsioon, tootmised, rahandus ja kindlustus. See on orienteeritud rakendustele ja tegeleb vähem muutujatega seoste otsimisega. See aitab organisatsioonil raha kokku hoida, tuvastab supermarketites ostmisharjumused, määratleb uued kliendid, prognoosib klientide reageerimise määra. See töötab kolme tüüpi andmetega: metaandmed (andmed enda kohta), tehinguandmed ja mitteoperatiivsed andmed. Valitsus kasutab pettuste, mängude strateegia ja ristmüügi jälgimiseks andmekaevandamist.
Töö andmekaevandamisega
Esialgne protsess hõlmab andmete puhastamist erinevatest allikatest, mis on oluline osa. Selleks kasutavad nad mitmeid tehnikaid, mida nimetatakse statistiliseks analüüsiks, masinõppeks. Andmete visualiseerimise tööriist on üks mitmekülgseid tööriistu andmete kaevandamiseks. Sellega töötamiseks kasutatavat meetodit nimetatakse ennustavaks modelleerimiseks. Andmete kaevandamise protsess hõlmab uurimist, valideerimist / kontrollimist, juurutamist. Ülesanne hõlmab
- Genereeritakse probleemideklaratsioon.
- Saate aru taustandmetest.
- Modeling-lähenemisviiside rakendamine.
- Toimivuse mõõtmise tuvastamine ja andmete tõlgendamine.
- Andmete visualiseerimine tulemustega.
Toimib mõne tööriistaga, näiteks Rapid Miner, Orange, mis on kõik avatud lähtekoodiga. Siin kasutatud modelleerimismeetoditeks on Bayesian võrgud, närvivõrgud, otsustuspuud, lineaarne ja logistiline regressioon, geneetilised algoritmid, hägusad komplektid. Andmete kaevandamise peamine ülesanne on:
- Klassifikatsioon
- Klastrid
- Regressioon
- Kokkuvõte
- Sõltuvuse modelleerimine
- Avastage tuvastus
Andmete kaevandamise eelised
Eeliseid on palju, mõned punktid on toodud allpool:
- Need täiustavad protsessi kavandamist ja otsuste vastuvõtmist ning vähendavad kulusid maksimaalselt.
- Kasutajal on kiire protsessi käigus lihtne analüüsida tohutut hulka andmeid.
- Need on kasulikud tuleviku suundumuste ennustamiseks kasutatava tehnoloogia abil. Ja veel üks andmekaevandamise tehnoloogiate populaarsus on graafilised liidesed, mis muudavad programmid lihtsamaks.
- Need aitavad meil turuanalüüsis leida pettusi ja parandavad andmete kaevandamist, kasutatavust ja disaini. Neid saab kasutada ka mitte-turunduslikel eesmärkidel.
- Parandage ettevõtte tulusid ja vähendage ärikulusid.
- Neid kasutatakse erinevates valdkondades nagu põllumajandus, meditsiin, geneetika, bioinformaatika ja sentimentaalne analüüs.
- See aitab turundajatel prognoosida klientide ostukäitumist ning seda on kasutatud elektrienergia tootmiseks ja kliendi paremaks mõistmiseks.
- Samuti aitavad need krediitkaarditehinguid ja selle pettuse tuvastamist.
- Kaevandamist kasutatakse põllumajanduses laialdaselt kääritamisprobleemide ennustamiseks, kasutades K-meetodi lähenemisviisi.
Nõutavad andmete hankimise oskused
Andmekaevandajate koolitajaks saamiseks vajavad nad ainulaadset tehnoloogiat ja inimestevahelisi oskusi. Tehniliste oskuste hulka kuuluvad analüüsivahendid nagu MySQL, Hadoop ja programmeerimiskeeled nagu Python, Perl, Java. Ja nad peavad mõistma statistilisi mõisteid, teadmiste esilekutsumist, andmestruktuure ja algoritme ning Hadoopi ja MapReduce'i tööalaseid teadmisi. Oskused on vajalikud järgmistes valdkondades nagu DB2, ETL tööriistad, Oracle. Kui soovite silma paista teiste andmete minerite hulgast, on masinõppe õppimise vajadus väga oluline. Andmete mustrite tuvastamiseks on matemaatika põhitõed kohustuslikud arvude, suhete, koosmõju ja regressiooni astmete väljaarvutamiseks. Õpetamiseks peab olema andmebaasi kontseptsioon, näiteks skeemid, seosed, struktuuripäringu keel. Andmekaevanduse spetsialistil peavad olema teadmised äriintellektist, eriti programmeerimistarkvarast, ning kogemused opsüsteemi, eriti Linuxi jaoks, ning tugev taust infoteaduste alal, et karjääris tugevaid samme astuda.
Miks peaksime kasutama andmete kaevandamist?
See on tähtsate tehnoloogiate tipus, millel on lähiaastatel organisatsioonides suurem mõju, seetõttu on kaevandamine oluline. Need aitavad uurida ja tuvastada andmemudeleid. Need on ühendatud andmelao ja närvivõrkudega, mis vastutavad kaevandamise eest. Turunduse segmentimisel ja klastrimisel jälgitakse ostukäitumist. Dokumentide kaevandamisel asjakohase otsingu tegemiseks kaevandab kaevandamine lehti veebi. Nende vastutus hõlmab uuringuid andmete analüüsimisel ja tulemuste tõlgendamist. Andmete kaevandamise oluline eesmärk on aidata pettuste avastamisel ja välja töötada mudeleid, et mõista mustritel põhinevaid omadusi. Kaevandamist kasutatakse vaatluste kogumisel ning seoste ja seoste leidmisel faktide vahel. Funktsioonid hõlmavad andmete iseloomustamist, välist analüüsi, andmete eristamist, seostamist ja klastrianalüüsi.
Kaevandamise edu võti on:
- Andmete allikas
- Sobivad algoritmid
- Teaduslik kaevandamine
- Suurenenud töötlemiskiirus
Andmete kaevandamise ulatus
Sagedane kaevandamine on laiendanud andmete analüüsi ja sellel on sügavad kaevanduse metoodikad. Kaevandamisel on tohutu ulatus suurtes ja väikestes organisatsioonides, millel on märkimisväärsed väljavaated. Nad on automatiseerinud trendide prognoosimise, sealhulgas pettuste leidmise ja maksimeerivad investeeringutasuvust tulevikus. Varasemate tundmatute mustrite avastamine. Kaevandamisel kasutatavad tehnikad on täiustatud kontseptsioonid, näiteks närviline ja hägune loogika, et parandada nende lõpptulemust ja otsida ressursse kiiresti otsingust. Tuleviku ulatust võiksite leida hajutatud andmehalduse, jadade kaevandamise, ruumiliste ja geograafiliste andmete kaevandamise, multimeedia abil.
Miks me vajame andmekaevandamist?
Tänapäeva ärimaailmas on andmekaevandamist erinevates sektorites kasutatud analüütiliseks otstarbeks - kasutaja jaoks on vaja ainult selget teavet - see laiendab andmete kaevandamise ulatust. Selle tehnika abil saame andmeid analüüsida ja muuta need tähenduslikeks andmeteks, mis aitab siis organisatsioonis arukaid otsuseid ja ennustusi teha. IT-tööstuses kiirendab kaevandamine Internetti ja saidi reageerimisaeg on kaevandamise tööriista abil lihtne. Parameditsiiniettevõtted saavad agentide tuvastamiseks kaevandada andmekogusid. Saate uurida klientide käitumist, kuidas nad leiavad mudeleid ja suhteid, ning ennustada tulevase äristrateegia. See välistab suure andmebaasi sortimiseks vajaliku aja ja tööjõu. Need annavad varjatud mustrite selge identifitseerimise, et ettevõtluses riskidest üle saada. Andmete kaevandamine tuvastab andmetes kõrvalised väärtused. See aitab kliendist aru saada ja parendada tema teenust kasutaja eesmärgi saavutamiseks.
Kes on andmekaevandamise tehnoloogiate õppimiseks sobiv publik?
- Õige sihtrühm on IT-juhid, andmeanalüütikud, kes otsivad karjääri kasvu ja täiustavad andmehaldust, tööriistu edukaks andmete kaevandamiseks.
- Andmete ladustamise ja aruandluse tööriistade ning äriteabe kallal töötavad eksperdid.
- Seda saavad võtta heade loogiliste ja analüütiliste oskustega algajad.
- Tarkvaraprogrammeerijad, kuus sigmakonsultanti.
Kuidas see tehnoloogia aitab teid karjääri kasvamisel?
Andmeteaduse maailm pakub organisatsioonides rohkem positsioone. Nõudlus kaevandajaspetsialistide järele on ülioluline, kuna ettevõtted otsivad eksperte, kellel on silmapaistvad andmekaevandamise oskused ja kogemused. Data miner kasutab statistilist tarkvara andmete analüüsimiseks ja ärilahenduste täiustamiseks. Andmete kaevandamise spetsialist on oluline osa infoteaduste meeskonnas ja seetõttu väärtustatakse nende potentsiaali igas suuruses ettevõtetes rohkem.
Järeldus
See on praeguses maailmas kiiresti kasvav tehnoloogia, kuna igaüks vajab oma andmete kasutamist õige lähenemise korral täpse teabe saamiseks. Sellised sotsiaalsed võrgustikud nagu Facebook, twitter jne ja veebikaubad nagu Amazon, andmed kirjeldavad, et andmed on kogutud ja hõivatud. Peame nendest andmetest kaevandama strateegilised faktid. Sel eesmärgil areneb kogu maailmas andmete kaevandamine. Need on ühendatud suurte andmete ja masinõppega, et näha organisatsiooni paremat mõistmist. See kõik seisneb analüüsi jaoks tuleviku ennustamises. Kuna ettevõtted ajakohastavad pidevalt, peavad nad keerukatest võistlustest ülesaamiseks jälgima kaevandamise viimaseid suundumusi, samal ajal aitab kaevandamine saada teadmistepõhist teavet. Ja seda tehnoloogiat saab kasutada paljudes reaalsetes rakendustes, nagu telekommunikatsioon, biomeditsiin, turundus ja rahandus, jaemüük.
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks Mis on andmekaevandamine. Siin arutasime erinevaid andmekaevandamise alamhulki ja parimaid andmekaevetööstuse ettevõtteid, millel on eeliseid ja ulatust. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Andmekaevandamise intervjuu küsimus koos vastustega
- Mis on andmete visualiseerimine?
- Mis on suurandmete analüüs?
- Sissejuhatus suurandmetesse