Mis on andmekaeve?

Enne mõistmist, andmete kaevandamise kontseptsioone ja tehnikaid uurime kõigepealt andmete kaevandamist. Andmete kaevandamine on omadus andmete teisendamiseks mingiks teadlikuks teabeks. See viitab uue teabe saamise protsessile, uurides suurt hulka saadaolevaid andmeid. Erinevaid tehnikaid ja tööriistu kasutades saab ennustada andmete põhjal nõutavat teavet ainult siis, kui järgitav protseduur on õige. See on abiks erinevates tööstusharudes tulevaseks analüüsiks vajaliku teabe eraldamiseks, tuvastades andmebaasides, andmeladudes jne olemasolevate andmete teatud mustrid.

Andmetüübid andmete kaevandamisel

Järgnevalt on toodud andmetüübid, mille abil andmeid kaevandada saab:

  • Suhteandmebaasid
  • Andmelaod
  • Täpsemad andmebaasid ja teabehoidlad
  • Objektorienteeritud ja relatsioonilised andmebaasid
  • Tehingu- ja ruumiandmebaasid
  • Heterogeensed ja pärand andmebaasid
  • Multimeedia ja voogesituse andmebaas
  • Teksti andmebaasid
  • Teksti kaevandamine ja veebi kaevandamine

Andmete kaevandamise protsess

Allpool on toodud andmed andmete kaevandamise protsessi kohta:

1. Ettevõtte mõistmine

See on andmetöötluse juurutamise esimene etapp, kus kõik vajadused ja kliendi ärieesmärgid on selgelt arusaadavad. Õigete andmete hankimise eesmärkide seadmisel võetakse arvesse ettevõtte praegust stsenaariumi ja muid tegureid, näiteks ressursse, eeldusi, piiranguid. Nõuetekohane andmete kaevandamise kava peaks olema üksikasjalikult koostatud ja see peab vastama meie äri- ja andmekaevandamise eesmärkidele.

2. Andmete mõistmine

See etapp toimib andmete kaevandamise protsesside jaoks mitmesugustest ressurssidest kogutud andmete mõistlikkuse kontrollina. Kõigepealt kogutakse kõiki andmeid erinevatest allikatest organisatsiooni ettevõtte stsenaariumi kohta, mis võib asuda erinevates andmebaasides, lamedates failides jne. Kogutud andmete kontrollitakse, kas need vastavad õigesti, kuna need võivad olla parandamatud.

Mõnikord tuleb andmehaldusprotsessis esinevate vigade vähendamiseks kontrollida ka metaandmeid. Õigete andmete analüüsimiseks kasutatakse mitmesuguseid andmete kaevandamise päringuid ja tulemuste põhjal saab andmete kvaliteeti kontrollida. Samuti aitab see analüüsida, kas andmeid on puudu või mitte.

3. Andmete ettevalmistamine

See protsess võtab projekti maksimaalse aja. See nägu hõlmab andmete puhastamiseks kutsutavat protsessi andmete puhastamiseks, et koguda andmete mõistmise käigus kogutud andmeid. Andmete puhastamise protsessi kasutatakse andmete puhastamiseks, et välistada puudulike väärtustega andmete ebaõige müra.

4. Andmete teisendamine

Järgmises olekus teostatakse andmete teisendamise toimingud, mida kasutatakse andmete muutmiseks, et muuta need kasulikuks andmekaevandamise rakendusprotsessis. Siin toimub selline muundamine nagu koondamine, üldistused, normaliseerimine või atribuutide konstrueerimine, et muuta andmed andmete modelleerimise protsessi jaoks valmis.

5. modelleerimine

See on andmete kaevandamise etapp, kus andmete mustrite määramiseks kasutatakse õiget tehnikat. Eri stsenaariumid tuleb luua, et kontrollida selle mudeli kvaliteeti ja paikapidavust ning teha kindlaks, kas äritegevuse mõistmise protsessis määratletud eesmärgid saavutatakse pärast nende tehnikate rakendamist. Selles protsessis leitud mustrit hinnatakse edasi ja see saadetakse juurutamiseks äritegevuse meeskonnale, et see aitaks parandada organisatsioonide äripoliitikat.

6. Hindamine

Selles etapis hinnatakse andmete kaevandamise avastusi õigesti, et anda sellele võimalus äriprotsessides kasutusele võtta või mitte. Korralikult võrreldakse avastustega ja olemasoleva äritegevuse plaan, et leitud teabe muutust õigesti hinnata, tuleb praegusele äritegevusele lisada.

7. Juurutamine

Selles etapis muudetakse andmekaeveprotsesside abil järeldatud teavet rongide jaoks mittetehnilistele sidusrühmadele arusaadavaks. Selle protsessi jaoks luuakse sobiv kasutuselevõtukava, mis sisaldab leitud teabe saatmist, hooldamist ja jälgimist. Sel viisil luuakse korrektne projektiaruanne koos protsessis saadud kogemuste ja õppetundidega, et anda meie andmekaevandamise avastused äritegevuse meeskonnale üle.

Seega aitab see protsess parandada organisatsiooni äripoliitikat.

Andmete kaevandamise tehnikad

Allpool toodud tehnikad ja tehnoloogiad aitavad andmete kaevandamise funktsiooni kõige tõhusamal viisil rakendada:

1. Jälgige mustreid

Andmekogu mustrite äratundmine on üks peamisi andmekaevandamise tehnikaid. Andmeid jälgitakse korrapäraste ajavahemike järel, et tuvastada mingit aberratsiooni. Näiteks on näha, kui konkreetne inimene reisib mööda erinevaid riike, siis peab ta regulaarselt pileteid broneerima, seega saab pakkuda spetsiaalset krediitkaarti.

2. Klassifikatsioon

See on üks keerulisi andmekaevandamise tehnikaid, kus peame tegema olemasolevate andmete erinevate atribuutide abil mitmesuguseid eristatavaid kategooriaid. Need kategooriad aitavad meie edaspidiseks kasutamiseks teha erinevaid järeldusi. Näiteks linna liikluse andmeid analüüsides saab piirkonna liikluse liigitada madala, keskmise ja raske liikluse alla. See aitab reisijatel liiklust enne aega ennustada.

3. Ühing

See tehnika sarnaneb mustri jälgimise tehnikaga, kuid siin on see seotud sõltuvalt seotud muutujatega. See tähendab, et leitakse seotud andmete muster, mis on lingitud olemasolevate andmetega. Teise sündmusega seotud sündmusi jälgitakse ja konkreetsed mustrid leitakse neis andmetes. Näiteks saavad kindla linna liikluse failide jälgimise andmed jälgida ka linna kõige külastatavamaid kohti. See võib aidata jälgida ka kuulsaid linnas külastatavaid kohti.

4. Väline tuvastamine

See tehnika on seotud andmete mustrist kõrvalekallete eraldamisega. Näiteks kaubanduskeskuse müük teenib aasta 11 kuuga head kasumit, kuid viimase kuu jooksul langeb müük nii palju, et see võib tekitada kahjumit. Nendel juhtudel peame välja selgitama, mis tingis müügi vähenemise, et järgmine kord seda vältida. Sellise tähelepanu hajutamise tavapärases mustris leidmise meetod on osa välimiste tuvastamise tehnikast.

5. Klastrid

See tehnika sarnaneb klassifitseerimisega, ainult erinevus seisneb selles, et see valib andmete rühma, millel on teatud sarnasused, koondades need ühte rühma. Näiteks kino erinevate vaatajaskondade rühmitamine sageduse alusel selle järgi, kui sageli nad etendustele tulevad, mis ajakavaga nad kõige sagedamini tulevad ja millise filmižanri jaoks nad tulevad.

6. Regressioon

See meetod aitab leida seose kahe muutuja vahel, millest analüüs võiks sõltuda. Püüame siin välja selgitada muutuja muutuste mustri, kinnitades muud sõltuvad muutujad. Näiteks kui peame välja selgitama toote müügiharjumuse kaubanduskeskuses sõltuvalt selle saadavusest, aastaajast, nõudlusest jne. See võib viia selleni, et omanik määrab selle müügihinna.

7. Ennustamine

Andmete kaevandamise kõige olulisem omadus on vähendada tulevasi riske ja suurendada organisatsiooni kasumit, uurides müügi- ja krediidiriskide olemasolevaid ja ajaloolisi mustreid. Siin aitab seda tüüpi tehnoloogia meil vastu võtta tulevasi otsuseid, sõltuvalt ajaloolistest ja praegustest andmetest leitud mustrist ning pidades silmas turumuutusi ja riske. See tehnika on andmete kaevandamisel kõige kasulikum.

Andmete kaevandamise tööriistad

Andmete kaevandamiseks pole vaja erilisi uusimaid tehnoloogiaid. Seda saab teha ka uusimate andmebaasisüsteemide ja lihtsate tööriistade abil, mis on hõlpsasti kättesaadavad mis tahes organisatsioonis. Samuti saab luua oma tööriista, kui sobiv tööriist puudub. Allpool on toodud kõige populaarsem tööriist, mida tööstuses laialdaselt kasutatakse:

1. R-keel

See on avatud lähtekoodiga tööriist, mida kasutatakse statistiliste andmete ja graafika jaoks. See tööriist aitab tõhusal andmehaldusel ja salvestusruumil reklaamida. Need kõik funktsioonid on tingitud järgmistest tehnikast:

  • Statistiline
  • Klassikalised statistilised testid
  • Ajasarja analüüs
  • Klassifikatsioon
  • Graafilised tehnikad

2. Oracle Data Mining

Seda tööriista tuntakse rahvapäraselt kui ODM, see on osa Oracle Advanced Analytics andmebaasist. See tööriist aitab analüüsida andmeladudes olevaid andmeid ja loob üksikasjalikke teadmisi, mis aitavad veelgi prognoose teha. Need asjad aitavad uurida klientide käitumist, tooted nõuavad reklaami ja aitavad seega müügivõimalusi suurendada.

Data mine'i rakendamisel esinevad väljakutsed:

  • Andmete kaevandamise keerukate päringute tegemiseks on vaja kvalifitseeritud eksperte.
  • Olemasolevad mudelid ei pruugi tulevase osariigi andmebaasidesse sobida.
  • Suurte andmebaaside haldamisel esinevad raskused.
  • Võib tekkida vajadus muuta äritavasid katteta teabe kasutamiseks.
  • Heterogeensed andmebaasid ja kogu maailmas levinud teave võivad põhjustada keeruka integreeritud teabe.
  • Andmete kaevandamisel on eeltingimus, et andmed peavad olema erineva iseloomuga, vastasel juhul võivad tulemused olla ebatäpsed.

Järeldus-andmete kaevandamise kontseptsioonid ja tehnikad

  • Andmete kaevandamine on viis varasemate andmete jälgimiseks ja tulevaste analüüside tegemiseks selle abil.
  • See on sama, kui analüüsideks vajaliku teabe ekstraheerimine andmebaasides juba esinevate viimase kuupäeva varade hulgast.
  • Andmete kaevandamist saab teostada erinevat tüüpi andmebaasides, näiteks ruumiandmebaasides, RDBMS-is, andmeladudes, mitme- ja pärandbaasides jne.
  • Kogu kaevandamisprotsess hõlmab äritegevuse mõistmist, andmete mõistmist, andmete ettevalmistamist, modelleerimist, arendamist, juurutamist.
  • Andmete kaevandamise tõhusaks toimimiseks on saadaval mitmesugused andmekaevandamise tehnikad, näiteks klassifitseerimine, regressioonide seostamine jne. Kasutamine sõltub stsenaariumist.
  • Kõige tõhusamad andmete kaevandamise tööriistad on R-keel ja Oracle Data.
  • Andmete kaevandamise peamiseks puuduseks on raskused ekspertide koolitamisel selle analüüsitarkvara kasutamiseks.
  • Erinevaid tööstusharusid, mis kasutavad andmete kaevandamist oma analüüsi eesmärgil, näiteks pangandus, tootmine, supermarketid, jaemüügiteenuste pakkujad jne.

Soovitatavad artiklid

See on juhend andmekaeve kontseptsioonide ja tehnikate kohta. Siin käsitleme andmete kaevandamise protsessi, tehnikaid ja tööriistu. Lisateavet leiate ka meie muudest seotud artiklitest -

  1. Andmete kaevandamise eelised
  2. Mis on andmete kaevandamine?
  3. Andmete kaevandamise protsess
  4. Andmeteaduse tehnikad
  5. Klastrid masinõppes
  6. Kuidas genereerida katseandmeid?
  7. Andmete kaevandamise mudelite juhend

Kategooria:

Suured andmed