Wprowadzenie do technik eksploracji danych
W tym temacie poznamy techniki eksploracji danych, ponieważ postęp w dziedzinie technologii informatycznych musi doprowadzić do powstania dużej liczby baz danych w różnych obszarach. W rezultacie istnieje potrzeba przechowywania i manipulowania ważnymi danymi, które mogą być później wykorzystane do podejmowania decyzji i usprawnienia działalności firmy.
Co to jest Data Mining?
Data Mining to proces wydobywania przydatnych informacji i wzorców z ogromnych danych. Data Mining obejmuje gromadzenie, ekstrakcję, analizę i statystyki danych. Jest również znany jako proces odkrywania wiedzy, eksploracja wiedzy na podstawie danych lub analiza danych / wzorców. Data Mining to logiczny proces znajdowania przydatnych informacji w celu znalezienia przydatnych danych. Po znalezieniu informacji i wzorców można je wykorzystać do podjęcia decyzji dotyczących rozwoju firmy. Narzędzia do eksploracji danych mogą udzielać odpowiedzi na różne pytania dotyczące Twojej firmy, które były zbyt trudne do rozwiązania. Prognozują również przyszłe trendy, które pozwolą przedsiębiorcom podejmować proaktywne decyzje.
Eksploracja danych obejmuje trzy etapy. Oni są
- Eksploracja - na tym etapie dane są usuwane i przekształcane w inną formę. Określa się także charakter danych
- Identyfikacja wzoru - Kolejnym krokiem jest wybranie wzoru, który zapewni najlepszą prognozę
- Wdrażanie - zidentyfikowane wzorce służą do uzyskania pożądanego rezultatu.
Korzyści z eksploracji danych
- Zautomatyzowane przewidywanie trendów i zachowań
- Można go wdrożyć na nowych systemach, a także na istniejących platformach
- Może analizować ogromną bazę danych w kilka minut
- Automatyczne wykrywanie ukrytych wzorów
- Dostępnych jest wiele modeli ułatwiających zrozumienie złożonych danych
- Jest szybki, co ułatwia użytkownikom analizowanie ogromnej ilości danych w krótszym czasie
- Daje lepsze prognozy
Lista 7 ważnych technik eksploracji danych
Jednym z najważniejszych zadań w Data Mining jest wybranie właściwej techniki eksploracji danych. Technikę wyszukiwania danych należy wybrać w zależności od rodzaju firmy i rodzaju problemu, przed którym stoi firma. Aby poprawić dokładność i opłacalność korzystania z technik eksploracji danych, należy zastosować ogólne podejście. W tym artykule omówiono siedem głównych technik eksploracji danych. Istnieje również wiele innych technik Data Mining, ale te siedem są uważane za częściej używane przez ludzi biznesu.
- Statystyka
- Grupowanie
- Wyobrażanie sobie
- Drzewo decyzyjne
- Zasady stowarzyszenia
- Sieci neuronowe
- Klasyfikacja
-
Techniki statystyczne
Statystyka technik eksploracji danych jest gałęzią matematyki związaną z gromadzeniem i opisem danych. Wielu analityków nie uważa techniki statystycznej za technikę eksploracji danych. Mimo to pomaga odkrywać wzorce i budować modele predykcyjne. Z tego powodu analityk danych powinien posiadać pewną wiedzę na temat różnych technik statystycznych. W dzisiejszym świecie ludzie muszą radzić sobie z dużą ilością danych i czerpać z nich ważne wzorce. Statystyki mogą pomóc w większym stopniu uzyskać odpowiedzi na pytania dotyczące ich danych, takich jak
- Jakie są wzorce w ich bazie danych?
- Jakie jest prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia?
- Które wzory są bardziej przydatne dla firmy?
- Co to jest podsumowanie wysokiego poziomu, które może dać ci szczegółowy widok tego, co jest w bazie danych?
Statystyki nie tylko odpowiadają na te pytania, ale pomagają w podsumowaniu danych i liczą je. Pomaga również w łatwym dostarczaniu informacji o danych. Dzięki raportom statystycznym ludzie mogą podejmować mądre decyzje. Istnieją różne formy statystyk, ale najważniejszą i przydatną techniką jest zbieranie i liczenie danych. Istnieje wiele sposobów gromadzenia danych, takich jak
- Histogram
- Oznaczać
- Mediana
- Tryb
- Zmienność
- Max
- Min
- Regresja liniowa
-
Technika klastrowania
Klastrowanie jest jedną z najstarszych technik wykorzystywanych w Data Mining. Analiza skupień to proces identyfikacji danych, które są do siebie podobne. Pomoże to zrozumieć różnice i podobieństwa między danymi. Jest to czasami nazywane segmentacją i pomaga użytkownikom zrozumieć, co dzieje się w bazie danych. Na przykład firma ubezpieczeniowa może grupować swoich klientów na podstawie ich dochodów, wieku, charakteru polisy i rodzaju roszczeń.
Istnieją różne rodzaje metod grupowania. Są one następujące
- Metody partycjonowania
- Hierarchiczne metody aglomeracyjne
- Metody oparte na gęstości
- Metody oparte na siatce
- Metody oparte na modelach
Najpopularniejszym algorytmem grupowania jest Najbliższy sąsiad. Technika najbliższego sąsiada jest bardzo podobna do grupowania. Jest to technika przewidywania, w której w celu przewidzenia, jaka jest wartość szacunkowa w jednym rekordzie, poszukaj rekordów o podobnych wartościach szacunkowych w historycznej bazie danych i użyj wartości predykcji z rekordu, który znajduje się w pobliżu rekordu niesklasyfikowanego. Ta technika po prostu stwierdza, że obiekty, które są bliżej siebie, będą miały podobne wartości predykcyjne. Za pomocą tej metody można bardzo łatwo przewidzieć wartości najbliższych obiektów. Najbliższy sąsiad jest najłatwiejszą w użyciu techniką, ponieważ działa on zgodnie z myślą ludzi. Działają również bardzo dobrze pod względem automatyzacji. Z łatwością wykonują złożone obliczenia ROI. Poziom dokładności tej techniki jest tak dobry, jak innych technik Data Mining.
W biznesie w procesie wyszukiwania tekstu najczęściej używana jest technika Najbliższego sąsiada. Służą do znajdowania dokumentów o wspólnych cechach z tym głównym dokumentem, które zostały oznaczone jako interesujące.
-
Wyobrażanie sobie
Wizualizacja jest najbardziej przydatną techniką wykorzystywaną do odkrywania wzorców danych. Ta technika jest używana na początku procesu eksploracji danych. W dzisiejszych czasach prowadzi się wiele rodzajów badań, aby stworzyć ciekawą prognozę baz danych, zwaną Pursuit projekcji. Istnieje wiele technik eksploracji danych, które wytworzą użyteczne wzorce dla dobrych danych. Ale wizualizacja jest techniką, która przekształca słabe dane w dobre dane, pozwalając na różnego rodzaju metody eksploracji danych do odkrywania ukrytych wzorców.
-
Technika drzewa decyzyjnego indukcji
Drzewo decyzyjne jest modelem predykcyjnym, a sama nazwa sugeruje, że wygląda jak drzewo. W tej technice każdą gałąź drzewa traktuje się jako pytanie klasyfikacyjne, a liście drzew uważa się za partycje zestawu danych związanego z tą konkretną klasyfikacją. Technikę tę można wykorzystać do analizy eksploracji, przetwarzania danych i prognozowania.
Drzewo decyzyjne można uznać za segmentację oryginalnego zestawu danych, w której segmentacja odbywa się z określonego powodu. Każde dane wchodzące w skład segmentu mają pewne podobieństwa w przewidywanych informacjach. Drzewa decyzyjne zapewniają wyniki, które użytkownik może łatwo zrozumieć.
Technika drzewa decyzyjnego jest najczęściej wykorzystywana przez statystyków, aby dowiedzieć się, która baza danych jest bardziej związana z problemem firmy. Technikę drzew decyzyjnych można wykorzystać do predykcji i wstępnego przetwarzania danych.
Pierwszym i najważniejszym krokiem w tej technice jest wyhodowanie drzewa. Podstawa uprawy drzewa zależy od znalezienia najlepszego możliwego pytania, które należy zadać na każdej gałęzi drzewa. Drzewo decyzyjne przestaje rosnąć w żadnej z poniższych okoliczności
- Jeśli segment zawiera tylko jeden rekord
- Wszystkie rekordy zawierają identyczne funkcje
- Wzrost nie wystarczy, aby spowodować dalsze rozlanie
CART, który oznacza drzewa klasyfikacji i regresji, to algorytm eksploracji i prognozowania danych, który wybiera pytania w bardziej złożony sposób. Wypróbowuje je wszystkie, a następnie wybiera jedno najlepsze pytanie, które służy do podzielenia danych na dwa lub więcej segmentów. Po podjęciu decyzji w sprawie segmentów ponownie zadaje pytania dotyczące każdego z nowych segmentów indywidualnie.
Inną popularną technologią drzewa decyzyjnego jest CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Jest podobny do CART, ale różni się pod jednym względem. KOSZYK pomaga w wyborze najlepszych pytań, podczas gdy CHAID pomaga w wyborze podziałów.
-
Sieć neuronowa
Sieć neuronowa to kolejna ważna technika stosowana obecnie przez ludzi. Ta technika jest najczęściej stosowana w początkowych etapach technologii eksploracji danych. Sztuczna sieć neuronowa powstała ze społeczności Sztucznej Inteligencji.
Sieci neuronowe są bardzo łatwe w użyciu, ponieważ są do pewnego stopnia zautomatyzowane i dlatego nie oczekuje się od użytkownika dużej wiedzy na temat pracy lub bazy danych. Ale aby sieć neuronowa działała wydajnie, musisz wiedzieć
- Jak są połączone węzły?
- Ile jednostek przetwarzających należy użyć?
- Kiedy należy zakończyć proces szkolenia?
Istnieją dwie główne części tej techniki - węzeł i łącze
- Węzeł - który swobodnie dopasowuje się do neuronu w ludzkim mózgu
- Link - który swobodnie dopasowuje się do połączeń między neuronami w ludzkim mózgu
Sieć neuronowa to zbiór połączonych ze sobą neuronów. które mogą tworzyć jedną warstwę lub wiele warstw. Tworzenie neuronów i ich wzajemne połączenia nazywane są architekturą sieci. Istnieje wiele różnych modeli sieci neuronowych, a każdy model ma swoje zalety i wady. Każdy model sieci neuronowej ma inne architektury, które wykorzystują różne procedury uczenia się.
Sieci neuronowe są bardzo silną techniką modelowania predykcyjnego. Ale nie jest to łatwe do zrozumienia nawet przez ekspertów. Tworzy bardzo złożone modele, których nie można w pełni zrozumieć. Aby zrozumieć technikę sieci neuronowej, firmy znajdują nowe rozwiązania. Sugerowano już dwa rozwiązania
- Pierwszym rozwiązaniem jest połączenie sieci neuronowej w kompletne rozwiązanie, które pozwoli na wykorzystanie jej w pojedynczej aplikacji
- Drugim rozwiązaniem jest połączenie usług doradczych ekspertów
Sieć neuronowa była wykorzystywana w różnego rodzaju aplikacjach. Zostało to wykorzystane w firmie do wykrywania oszustw mających miejsce w firmie.
-
Technika reguł asocjacyjnych
Ta technika pomaga znaleźć powiązanie między dwoma lub więcej przedmiotami. Pomaga poznać relacje między różnymi zmiennymi w bazach danych. Odkrywa ukryte wzorce w zestawach danych, które są używane do identyfikacji zmiennych i częstego występowania różnych zmiennych, które pojawiają się z najwyższymi częstotliwościami.
Reguła stowarzyszenia oferuje dwie główne informacje
- Wsparcie - motyka często jest stosowana zasada?
- Zaufanie - jak często reguła jest poprawna?
Ta technika przebiega dwuetapowo
- Znajdź wszystkie często występujące zestawy danych
- Utwórz silne reguły asocjacji z częstych zestawów danych
Istnieją trzy typy reguł asocjacji. Oni są
- Reguła asocjacji wielopoziomowej
- Zasada asocjacji wielowymiarowej
- Reguła ilościowego stowarzyszenia
Ta technika jest najczęściej stosowana w branży detalicznej, aby znaleźć wzorce sprzedaży. Pomoże to zwiększyć współczynnik konwersji, a tym samym zwiększyć zysk.
-
Klasyfikacja
Klasyfikacja technik eksploracji danych jest najczęściej stosowaną techniką eksploracji danych, która zawiera zestaw wstępnie sklasyfikowanych próbek w celu stworzenia modelu, który może klasyfikować duży zestaw danych. Ta technika pomaga uzyskać ważne informacje o danych i metadanych (dane o danych). Ta technika jest ściśle związana z techniką analizy skupień i wykorzystuje drzewo decyzyjne lub system sieci neuronowej. Istnieją dwie główne procesy związane z tą techniką
- Uczenie się - w tym procesie dane są analizowane przez algorytm klasyfikacji
- Klasyfikacja - w tym procesie dane są wykorzystywane do pomiaru dokładności reguł klasyfikacji
Istnieją różne typy modeli klasyfikacji. Są one następujące
- Klasyfikacja według indukcji drzewa decyzyjnego
- Klasyfikacja bayesowska
- Sieci neuronowe
- Maszyny wektorowe wsparcia (SVM)
- Klasyfikacja oparta na powiązaniach
Dobrym przykładem techniki klasyfikacji jest dostawca poczty e-mail.
Wniosek:
Z tego artykułu znamy ważne techniki Data Mining. A cechy i specyfikacje każdej z technik są szczegółowo wyjaśnione. Udowodniono, że Data Mining jest ważnym narzędziem w wielu obszarach działalności, a techniki te najlepiej wykorzystać w celu znalezienia rozwiązania problemu. Dlatego bardzo ważne jest, aby firmy korzystały z technik eksploracji danych, aby pomóc przedsiębiorcom w podejmowaniu trafnych decyzji. Żadnej pojedynczej techniki nie można zastosować do rozwiązania problemu w biznesie. Wszystkie techniki eksploracji danych powinny iść w parze, aby rozwiązać problem.
Polecane artykuły
To był przewodnik po technikach Data Mining. Omówiliśmy tutaj Podstawową koncepcję i listę 7 ważnych technik eksploracji danych. Możesz również przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest Data Analytics
- Co to jest wizualizacja danych
- Czym jest Data Science
- Co to jest technologia Big Data?
- Rodzaje grupowania | Najlepsze typy z przykładami