Sissejuhatus andmete kaevandamise mudelitesse

Data Mining kasutab töötlemata andmeid teabe saamiseks või tegelikult kaevandab nõutud teabe andmetest. Andmekaevandamist kasutatakse kõige erinevamates rakendustes, sealhulgas poliitilise mudeli prognoosimisel, ilmamudelite prognoosimisel, veebisaidi edetabeli ennustamisel jne. Lisaks sellele kasutatakse andmekaevandamist ka organisatsioonides, kes kasutavad suurandmeid lähteandmete allikana vajaliku kaevandamiseks. andmed, mis võivad korraga olla vaiksed.

Andmete kaevandamisel kasutatavad tehnikad

Andmete kaevandamise režiim luuakse algoritmi kohaldamisega töötlemata andmete peale. Kaevandamise mudel on midagi enamat kui algoritm või metaandmete töötleja. See on andmekogum, mustreid ja statistikat, mida saab kasutada uute andmete osas, mida hangitakse prognooside genereerimiseks ja suhete kohta järelduste tegemiseks. Allpool on toodud mõned tehnikad, mida kasutatakse andmete kaevandamisel.

1. Kirjeldav andmete kaevandamise tehnika

Seda tehnikat eelistatakse üldiselt risttabeldamise, korrelatsiooni, sageduse jne genereerimiseks. Neid kirjeldavaid andmete kaevandamise tehnikaid kasutatakse andmete korrektsuse kohta teabe saamiseks sisendina töötlemata andmetena ja oluliste mustrite leidmiseks. Selle analüüsi muud rakendused on mõeldud põnevate rühmade mõistmiseks algandmete laiemas osas.

2. Ennustav andmete kaevandamise tehnika

Ennustatava kaevandustehnika peamine eesmärk on tuvastada futuristlikud tulemused praeguse tendentsi asemel. Sihtväärtuse ennustamiseks kasutatakse palju funktsioone. Sellesse kategooriasse kuuluvad tehnikad on klassifitseerimine, regressioon ja aegridade analüüs. Andmete modelleerimine on sunnitud selle ennustava analüüsi jaoks, mille puhul kasutatakse mõnda muutujat teiste muutujate ebakindlate futuristlike andmete ennustamiseks.

Andmekaevandamise mudelite tüübid

Allpool on mainitud vähe andmekaevemudeleid koos nende kirjeldusega:

1. Pettusnõude mudelid

Pettus on väljakutse, millega seisavad silmitsi paljud majandusharud ja eriti kindlustussektor. Need tööstused peavad pidevalt prognoosima lähteandmete kasutamist, et pettuse väidetest oleks aru saada ja nende järgi tegutseda. Saame jälgida töötlemata andmetena saabuvaid nõudeid ja tuvastada pettuse tõenäosuse, mis võib kindlustusfirmale märkimisväärselt säästa.

2. Kliendikloonide mudelid

Kliendikloonimudeli abil saab organisatsiooni “parimate klientide” omaduste põhjal ennustada, millised väljavaated reageerivad suure tõenäosusega.

3. reageerimismudelid

Ennustatavad andmekaevandamise reageerimismudelid aitavad organisatsioonidel tuvastada kasutusharjumusi, mis eraldavad nende kliendibaasi, et organisatsioon saaks luua kontakti nende klientidega. See reageerimismudel on parim meetod kliendibaasi või kliendibaasi või potentsiaalsete klientide prognoosimiseks ja tuvastamiseks konkreetsele tootele, mida pakkumine vastab välja töötatud mudeli kasutamisele. Seda tüüpi mudeleid kasutatakse nende klientide tuvastamiseks, kellel on suure tõenäosusega sihtimise tunnusjoon.

4. Tulude ja kasumiprognooside mudelid

Tulude ja kasumi prognoosimise mudelid ühendavad reageerimise või mittevastamise tunnused antud tuluprognoosiga, eriti kui tellitud suurus, marginaalid erinevad suuresti või kuupõhised arved. Kuna me teame, et kõigil vastustel pole sama või võrdset väärtust ning mudel, mis vastuseid suurendada võib, ei pruugi meile kasumit tuua. Tulude ja kasumi prognoosimise meetod näitab, et need vastajad, kes suurendavad suure tõenäosusega oma vastusega tulu või kasumi delta marginaali, kui teised vastajad. Need on mõned mudelitüübid ja on veel palju, mis võivad aidata vajalike andmete ühendamisel töötlemata andmete kogumiga.

Andmete kaevandamise algoritmid

Olemas on palju andmekaevandamise algoritme, arutame neist paari neist siin. Vaatame, miks me vajame andmete kaevandamiseks algoritmi. Tänapäeva maailmas, kus andmete genereerimine on tohutu ja suurandmed on üsna tavalised, on meil vaja mingisugust algoritmi, mis peab nende rakendamiseks mustri ja analüüsi ennustamiseks olema. Kaevandamise mudelil põhinevad erinevad algoritmid, mida soovime oma andmetele rakendada. Mõned neist on näidatud allpool:

1. Naiivse Bayesi algoritm

Naiivse Bayesi algoritm põhineb Bayesia teoreemil ja seda algoritmi kasutatakse siis, kui meil on andmete mõõtmed kõrgemad. Bayesi klassifikaator on võimeline pakkuma võimalikku väljundit lähteandmete sisestamise kaudu. Siin on ka võimalus lisada uusi töötlemata andmeid jooksval ajal ja saada prognoose. Naiivne Bayesi klassifikaator kaalub kõiki tõenäosusi enne väljundisse pühendumist.

2. ANN-i algoritm

See ANN algoritm on inspireeritud bioloogilistest närvivõrkudest ja on nagu tüüpiline arvuti arhitektuur. See algoritm kasutab lähenemisfunktsioone ebakindla suure hulga andmete korral, et saada mingit mustrit. Neid esindatakse üldiselt omavahel ühendatud neuronite süsteemina, mis saab väljundi saamiseks sisendit ja arvutamist teostada.

3. SVM-i algoritm

See SVM-algoritm on viimase kümnendi jooksul pälvinud palju tähelepanu ja seda rakendatakse kõige laiemas rakenduses. See algoritm põhineb statistilisel õppimisteoorial ning struktuurilise riski hindamisel ja minimeerimise põhimõttel. Sellel on võime otsustuspiirid kindlaks teha ja seda nimetatakse ka hüpertasapinnaks, mis suudab saavutada klasside optimaalse eraldamise ja luua seeläbi eraldatava hüpertasandi vahel võimalikult suure vahemaa. SVM on kõige jõulisem ja täpsem klassifitseerimise tehnika, kuid selle puuduseks on suuremad kulud ja aeganõudev.

Andmekaevandamise mudelite eelised

Andmekaevemudelitel on palju eeliseid ja mõned neist on loetletud allpool:

  • Need mudelid aitavad organisatsioonil tuvastada kliendi ostumustrid ja soovitavad seejärel sissetuleku suurendamiseks võtta kasutusele sobivad sammud.
  • Need mudelid aitavad meil veebisaiti optimeerida, et klient saaks vajaliku kraami hõlpsalt avastada.
  • Need mudelid aitavad meil läbi viia turunduskampaaniaid, et selgitada välja soodne piirkond ja meetodid.
  • See aitab meil tuvastada kliendi osa ja nende vajadused, et nõutavaid tooteid saaks tarnida
  • See aitab suurendada kaubamärgi lojaalsust.
  • See aitab mõõta tulusid suurendavate tegurite tasuvust.

Järeldus

Nii et oleme näinud andmete kaevandamise määratlust ja miks seda nõutakse, ning mõistnud kirjeldavate ja ennustavate andmete segamise mudelite erinevust. Samuti oleme näinud mõnda andmevahetuse mudelit ja mõnda algoritmi, mis aitavad organisatsioonil saada paremat teavet lähteandmete kohta. Viimases nägime andmekaevemudelitel vähe eeliseid.

Soovitatav artikkel

See on juhend andmete kaevandamise mudelite jaoks. Siin käsitleme andmekaevandamise kõige olulisemaid mudeleid koos eeliste ja algoritmidega. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Millised on andmete kaevandamise tüübid?
  2. Andmekaevandamise peamiste rakenduste loetelu
  3. Andmekaevandamise arhitektuuri komponendid
  4. Andmete kaevandamise intervjuu küsimus

Kategooria:

Suured andmed