Ülevaade andmete kaevandamise protsessist

Andmete kaevandamine on toiming ja viis mustrite ja võimaluste leidmiseks suures andmekogumis, mis hõlmab tavaliselt selliseid meetodeid nagu punktide ristumine statistikas, masinõpe ja andmebaasisüsteemid. See on infotehnoloogia valdkonna interdistsiplinaarne alamhulk koos statistikaga, mille üldeesmärk on hankida teavet arukate meetodite abil, kasutades selleks andmekogumit ja muutes kogu teabe väga uueks arusaadavaks struktuuriks, mida saaks edasi arendada. kasutamine. Selles teemas tutvume andmete kaevandamise protsessiga.

Üks andmete kaevandamise väga olulisi ülesandeid on seotud suures koguses töötlemata andmete ja teabe automaatse ja poolautomaatse analüüsiga, et eraldada varem tundmatu väga huvitav mustrikomplekt, näiteks klastrid või andmekirjete rühm, anomaaliate tuvastamine (ebaharilikud kirjed) ja ka sõltuvuste korral, mis kasutavad järjestikuste mustrikaevandamise ja assotsieerimisreeglite kaevandamist. See kasutab ruumilisi indekseid. Neid mustreid võib teadaolevalt kuuluda sisendandmete liikide hulka ja neid saab kasutada edasises analüüsis, näiteks ennustava analüüsi ja masinõppe korral. Täpsemate tulemuste komplekti saab siis, kui hakkate tugiteenuste otsustamise süsteeme kasutama.

Kuidas andmete kaevandamine töötab?

Tööstuses on valdkondade kaupa arvukalt andmeid ja seetõttu on väga vaja neid andmeid vastavalt töödelda ja töödelda. Põhimõtteliselt hõlmab see lühidalt ETL-i protsesside komplekti, näiteks andmete ekstraheerimist, ümberkujundamist ja laadimist koos kõige muuga, mis selle ETL-i jaoks vajalik on. See hõlmab erinevates süsteemides ja esitlustes kasutatavate andmete puhastamist, muundamist ja töötlemist. Kliendid saavad neid töödeldud andmeid kasutada oma ettevõtete äriettevõtete ja kasvutrendide analüüsimiseks.

Andmete kaevandamise eelised

Andmete kaevandamise eeliseks on lisaks ettevõtlusele ka sellised, nagu meditsiin, ilmateade, tervishoid, transport, kindlustus, valitsus jne. Mõned eelised hõlmavad järgmist:

  1. Turundus / jaemüük: see aitab kõigil turundusettevõtetel ja ettevõtetel ehitada mudeleid, mis põhinevad ajaloolistel andmetel ja teabel, et ennustada reageerimist tänapäeval valitsevatele turunduskampaaniatele nagu veebiturunduskampaania, otsepostitus jne.
  2. Rahandus / pangandus: andmete kaevandamine hõlmab finantsasutusi, kes pakuvad teavet laenude kohta ja ka krediidiaruandlust. Kui mudel on üles ehitatud ajaloolisele teabele, saavad finantsasutused määrata head või halvad laenud. Samuti jälgivad pangad ka pettusi ja kahtlasi tehinguid.
  3. Valmistamine: vigaste seadmete ja valmistatud toodete kvaliteedi saab kindlaks teha kontrollimisel optimaalsete parameetrite abil. Näiteks muutub mõnede pooljuhtide arendustööstuste jaoks vee karedus ja kvaliteet oluliseks väljakutseks, kuna see kipub mõjutama nende toodete toodangu kvaliteeti.
  4. Valitsus: rahapesuvastase tegevuse vältimiseks võib valitsustele olla kasulik kahtlaste tegevuste jälgimine ja hindamine.

Andmete kaevandamise erinevad etapid

  1. Andmete puhastamine: see on andmete kaevandamise puhul alles esimene etapp, kus andmete klassifitseerimine muutub andmete lõpliku analüüsi saamiseks oluliseks komponendiks. See hõlmab ebatäpsete ja keerukate andmete tuvastamist ja eemaldamist tabelikomplektist, andmebaasist ja kirjekomplektist. Mõne tehnika puhul on tegemist tüütuse teadmatusega, mis leitakse peamiselt siis, kui klassimärgist pole, järgmine tehnika nõuab puuduvate väärtuste iseseisvat täitmist, puuduvate ja valede väärtuste asendamist globaalsete konstantidega või ennustatavate või keskmiste väärtustega.
  2. Andmete integreerimine: see on tehnika, mis hõlmab uue teabekomplekti ühendamist olemasolevaga. Allikas võib sisaldada paljusid andmekogumeid, andmebaase või lamedaid faile. Andmete integreerimise tavapärane rakendamine on EDW (ettevõtte andmelao) loomine, mis räägib siis kahest kontseptsioonist - nii tihedast kui ka lahtisest ühendamisest, kuid ärme süvenege üksikasjadesse.
  3. Andmete teisendamine: see eeldab andmete teisendamist vormingusiseselt lähtete süsteemist nõutavasse sihtsüsteemi. Mõned strateegiad hõlmavad silumist, liitmist, normaliseerimist, üldistamist ja atribuutide konstrueerimist.
  4. Andmete diskreetimine: tehnikaid, mille abil saab pideva atribuudi domeeni intervallide kaupa jagada, nimetatakse andmete diskreetimiseks, kus andmekogumeid hoitakse väikestes tükkides ja see muudab meie uuringu palju efektiivsemaks. Kaks strateegiat hõlmavad ülalt alla ja alt üles suunatud diskreetimist.
  5. Kontseptsioonihierarhiad: need minimeerivad andmed, asendades madala taseme kontseptsioonid ja kogudes neid kõrgetasemelistest mõistetest. Mitmemõõtmelised andmed, millel on mitu abstraktsustaset, on määratletud mõistehierarhiatega. Meetoditeks on Binning, histogrammi analüüs, klastrianalüüs jne.
  6. Mustri hindamine ja andmete esitamine: kui andmed on esitatud tõhusalt, saavad nii klient kui ka kliendid seda parimal võimalikul viisil kasutada. Pärast ülaltoodud etappide komplekti läbimist esitatakse andmed graafikute ja diagrammide kujul ning seeläbi mõistetakse neid minimaalsete statistiliste teadmistega.

Andmete kaevandamise tööriistad ja tehnikad

Andmete kaevandamise tööriistad ja tehnikad hõlmavad viise, kuidas neid andmeid saab kaevandada ning tõhusalt ja tulemuslikult kasutada. Järgmised kaks on andmekaevandamise kõige populaarsemate tööriistade ja tehnikate hulgas:

1. R-keel: see on avatud lähtekoodiga tööriist, mida kasutatakse graafika ja statistilise arvutuse jaoks. Sellel on lai valik klassikalisi statistilisi teste, klassifikatsioon, graafilised tehnikad, aegridade analüüs jne. Selles kasutatakse tõhusat salvestusruumi ja andmete käsitlemist.

2. Oracle'i andmete kaevandamine: see on rahvapäraselt tuntud kui ODM, mis saab Oracle'i täiustatud analüüsi andmebaasi osaks, luues seeläbi üksikasjalikke teadmisi ja ennustusi, mida kasutatakse spetsiaalselt klientide käitumise tuvastamiseks, kliendi profiilide väljatöötamist ning ristmüügi võimaluste ja võimaluste tuvastamist.

Järeldus

Andmete kaevandamine seisneb ajalooliste andmete selgitamises ja ka reaalses andmevoogudes ning seeläbi kasutatakse kaevandatud andmete peal prognoose ja analüüse. See on tihedalt seotud infoteaduse ja masinõppe algoritmidega nagu klassifitseerimine, regressioon, rühmitamine, XGboosting jne, kuna need kipuvad moodustama olulisi andmete kaevandamise tehnikaid.

Üheks puuduseks võib olla ressursside koolitus tarkvarakomplekti jaoks, mis võib olla keeruline ja aeganõudev ülesanne. Andmete kaevandamine muutub tänapäeval süsteemi vajalikuks komponendiks ja seda tõhusalt ära kasutades saavad ettevõtted kasvada ning prognoosida oma tulevast müüki ja tulusid. Loodetavasti teile see artikkel meeldis. Jääge meiega sarnaste juurde.

Soovitatavad artiklid

See on juhend andmete kaevandamise protsessi jaoks. Siin käsitleme andmete kaevandamise protsessi erinevaid etappe, eeliseid, tööriistu ja tehnikaid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Mis on klastrimine andmete kaevandamisel?
  2. Mis on Ajax?
  3. HTML-i eelised
  4. Kuidas HTML töötab
  5. Andmekaevandamise kontseptsioonid ja tehnikad
  6. Andmekaevandamise algoritmid ja mudelitüübid

Kategooria:

Suured andmed