Co to jest Data Mining?
Znane jest również jako odkrywanie wiedzy lub odkrywanie danych. Jak wszyscy wiemy, wiele dużych organizacji działa w różnych miejscach, a każde miejsce generuje duże ilości danych (forma terabo-petabajtów) i firmy muszą podejmować decyzje ze wszystkich takich źródeł, aby podjąć strategiczną decyzję. Aby analizować, zarządzać i podejmować szybkie decyzje, musimy dokonać transformacji we wszystkich domenach. Metoda wydobywania przydatnych informacji z repozytorium danych nazywa się eksploracją danych. Koncentrują się one odpowiednio na wykrywaniu opartym na danych. Te zadania można podzielić na dwa sposoby: predykcyjne i opisowe. Przetwarzanie petabajtów danych do eksploracji danych wymaga superkomputera i klastrów obliczeniowych. Typy eksploracji danych obejmują uczenie nadzorowane i bez nadzoru.
Definicja
Jest to potężna technologia o dużym potencjale do wydobywania ukrytych predykcyjnych danych / Wzorów z dużego repozytorium (bazy danych, tekst, obrazy), która wykorzystuje metody naukowe, algorytmy do wydobywania wiedzy o danych (struktura danych jest ustrukturyzowana) w różnych formach. Jest to proces analityczny polegający na eksploracji dużej ilości danych poprzez zastosowanie do nich danych detektywistycznych w celu uzyskania nowych podzbiorów danych w celu usprawnienia procesu biznesowego i podejmowania decyzji.
Zrozumienie eksploracji danych
Wydobywanie odbywa się zwykle w bazie danych z różnymi zestawami danych i jest przechowywane w formacie struktury, a następnie odkryte są ukryte informacje, na przykład usługi online, takie jak Google, wymagają ogromnej ilości danych do reklamowania swoich użytkowników, w takim przypadku wydobycie analizuje wyszukiwanie proces zapytań o odpowiednie dane rankingowe. Narzędziami i technikami stosowanymi w procesie wydobywania są klasyfikacje (przewidywanie najbardziej prawdopodobnego przypadku), asocjacja (identyfikacja powiązanych ze sobą zmiennych), przewidywanie (przewidywanie wartości jednej zmiennej z drugą). Dla dobrego rozpoznawania wzorców wykorzystuje uczenie maszynowe. Zaimplementowano wiele różnych algorytmów w celu pobierania odpowiednich informacji z zapytań.
W jaki sposób Data Mining sprawia, że praca jest tak łatwa?
Ułatwiają pracę, przewidując zachowania klientów i wykorzystują te narzędzia do wyszukiwania wzorców danych. Przekształca surowe dane w uporządkowane informacje. Kroki zaangażowane w ten proces to:
- Wyodrębniają i ładują dane do hurtowni danych (która wymaga wstępnego przetwarzania), które są przechowywane w wielowymiarowej bazie danych (która wykonuje wycinanie, kostkę, analizę formatu sześciennego).
- Za pomocą oprogramowania aplikacyjnego zapewniają dostęp do danych analitykom biznesowym.
- Prezentowanie tych informacji w łatwo zrozumiałym formacie, takim jak wykresy.
- Konieczność zwiększenia objętości i różnorodności danych.
Krótko mówiąc, możemy powiedzieć, że działa w trzech prostych krokach. Są to przygotowanie danych (eksploracja), wybór różnych modeli budowy i walidacji, etap wdrożenia (generowanie oczekiwanych rezultatów). Z drugiej strony, praca nie jest tak prosta, jak to konieczne, aby eksploracja danych zrozumiała, co i jak można wdrożyć we wszystkich strumieniach danych z odpowiednią masową produkcją danych wokół organizacji. Przykłady eksploracji danych obejmują handel elektroniczny, zarządzanie relacjami z klientami, bankowość, opiekę zdrowotną, podstawowe niezbędne w marketingu. We wszystkich tych aplikacjach algorytmy analizy danych są stosowane do przygotowywania prognoz i wyciągania wzorców danych.
Najlepsze firmy wydobywające dane
Wiele wiodących najlepszych firm korzysta z tej domeny, aby zapewnić sukces rynkowy, zwiększyć przychody, zidentyfikować klientów, aby ich biznes był dobry. Oni są :
- Google - Wyszukiwanie odpowiednich informacji na podstawie zapytań.
- Cignus Web
- Wyrocznia
- IBM i SAP
- Datum Informatics
- IBM Cognos - analityka samoobsługowa BI
- Hewlett Packard Enterprise
- SAS Institue - Usługi wyszukiwania danych.
- WizSoft,
- Neural Technologies - zapewnia produkty i usługi.
- Amazon - usługa produktu.
- Delta - usługa linii lotniczych (monitorowanie opinii klientów).
- Sun tech - usługa badawcza internetowa
Różne podzbiory Data Mining
Niektóre techniki wydobywania obejmują przewidywanie, klasyfikację, regresję, grupowanie, asocjację, drzewa decyzyjne, wykrywanie reguł, najbliższy sąsiad. Dzieli zestawy danych na dwa typy. Są to zestaw treningowy i testowy. Inne podzbiory eksploracji danych w stosunku do danych to: analiza danych, analiza danych, uczenie maszynowe, big data, wizualizacja danych. Główną różnicą między nimi jest to, że eksploracja jest nadal analitykiem i buduje algorytm, aby poznać strukturę danych. Wydobycie najpierw gromadzi dane i wprowadza proces indukcyjny, podczas gdy inni nie znajdują wzorców.
Co możesz zrobić z Data Mining?
Musimy traktować eksplorację danych jako prymitywną, ponieważ poprawia to obsługę klienta i zwiększa obsługę produkcji. Dzięki temu możemy zoptymalizować dane, analizując dane w takich dziedzinach, jak opieka zdrowotna, telekomunikacja, produkcja, finanse i ubezpieczenia. Jest zorientowany na aplikacje i jest mniej zainteresowany znalezieniem relacji ze zmiennymi. Pomaga organizacji oszczędzać pieniądze, identyfikuje wzorce zakupów w supermarkecie, definiuje nowych klientów, prognozuje wskaźniki reakcji klientów. Działa z trzema typami danych: metadanymi (danymi o sobie), danymi transakcyjnymi i nieoperacyjnymi. Rząd wykorzystuje eksplorację danych w celu śledzenia oszustw, śledzenia strategii gry, sprzedaży krzyżowej.
Praca z Data Mining
Początkowy proces obejmuje czyszczenie danych z różnych źródeł, co jest istotną częścią. W tym celu wykorzystują kilka technik zwanych analizą statystyczną, uczeniem maszynowym. Narzędzie do wizualizacji danych jest jednym z wszechstronnych narzędzi do eksploracji danych. Metoda używana do pracy nazywa się modelowaniem predykcyjnym. Proces eksploracji danych obejmuje eksplorację, walidację / weryfikację, wdrożenie. Zadanie obejmuje
- Zgłoszenie problemu jest generowane.
- Zrozum dane w tle.
- Wdrażanie metod modelowania.
- Identyfikacja pomiaru wydajności i interpretacja danych.
- Wizualizacja danych z wynikami.
Działa z niektórymi narzędziami, takimi jak Rapid Miner, Orange, które są open source. Stosowane tutaj techniki modelowania to sieci bayesowskie, sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, regresja liniowa i logistyczna, algorytmy genetyczne, zbiory rozmyte. Podstawowym zadaniem eksploracji danych są:
- Klasyfikacja
- Grupowanie
- Regresja
- Podsumowanie
- Modelowanie zależności
- Odkryj wykrywanie
Zalety eksploracji danych
Istnieje wiele zalet, niektóre punkty podano poniżej:
- Usprawniają planowanie i podejmowanie decyzji oraz maksymalizują redukcję kosztów.
- Użytkownik może łatwo przeanalizować ogromną ilość danych w szybkim procesie.
- Są one przydatne do przewidywania przyszłych trendów na podstawie zastosowanej technologii. Inną popularnością technologii eksploracji danych są interfejsy graficzne, które ułatwiają programy.
- Pomagają nam znaleźć nieuczciwe działania w analizie rynku i eksploracji danych produkcyjnych, poprawiają użyteczność, projektowanie. Mogą być również wykorzystywane do celów niemarketingowych.
- Zwiększyć przychody firmy i obniżyć koszty w biznesie.
- Są stosowane w różnych dziedzinach, takich jak rolnictwo, medycyna, genetyka, bioinformatyka i analiza sentymentalna.
- Pomaga marketerom przewidywać zachowanie zakupowe produktu przez klientów. Zostały one wykorzystane do celów elektroenergetycznych i lepszego zrozumienia klienta.
- Pomagają również w transakcjach kartami kredytowymi i w ich nieuczciwym wykrywaniu.
- Górnictwo jest szeroko stosowane w rolnictwie do przewidywania problemów z fermentacją przy użyciu podejścia K-Means.
Wymagane umiejętności eksploracji danych
Aby zostać specjalistą od eksploracji danych, potrzebują unikalnej technologii i umiejętności interpersonalnych. Umiejętności techniczne obejmują narzędzia analityczne, takie jak MySQL, Hadoop oraz języki programowania, takie jak Python, Perl, Java. I trzeba zrozumieć pojęcia statystyczne, indukcję wiedzy, struktury danych i algorytmy oraz praktyczną wiedzę na temat Hadoop i MapReduce. Umiejętności są wymagane w następujących obszarach, takich jak DB2, narzędzia ETL, Oracle. Jeśli chcesz się wyróżnić na tle innych eksploratorów danych, potrzeba uczenia się uczenia maszynowego jest bardzo ważna. Aby zidentyfikować wzorce danych, podstawy matematyki są obowiązkowe, aby obliczyć liczby, stosunki, relacje i kroki regresji. Aby nauczyć, trzeba mieć pojęcie bazy danych, takie jak schematy, relacje, język zapytań struktury. Specjalista od eksploracji danych musi posiadać wiedzę z zakresu analizy biznesowej, zwłaszcza oprogramowania i doświadczenie w systemie operacyjnym, zwłaszcza Linux, a także duże doświadczenie w nauce o danych, aby podjąć mocne kroki w karierze.
Dlaczego powinniśmy korzystać z Data Mining?
Znajduje się w czołówce kluczowych technologii, które będą miały większy wpływ na organizacje w nadchodzących latach, dlatego wydobycie jest ważne. Pomagają badać i identyfikować wzorce danych. Są one połączone z hurtownią danych i sieciami neuronowymi odpowiedzialnymi za wyodrębnianie. W segmentacji marketingowej i grupowaniu śledzi zachowania zakupowe. W celu odpowiedniego wyszukiwania w eksploracji dokumentów, eksploracja wydobywa strony w sieci. Do ich obowiązków należy przeprowadzanie badań w zakresie analizy danych i interpretacji wyników. Ważnym zastosowaniem eksploracji danych jest pomoc w wykrywaniu oszustw i opracowywanie modeli w celu zrozumienia cech opartych na wzorcach. Wydobycie służy do gromadzenia obserwacji i znajdowania korelacji i relacji między faktami. Funkcje obejmują charakterystykę danych, analizę wartości odstających, dyskryminację danych, analizę asocjacji i grupowania.
Kluczem do sukcesu w górnictwie są:
- Źródło danych
- Odpowiednie algorytmy
- Górnictwo naukowe
- Zwiększona prędkość przetwarzania
Zakres eksploracji danych
Częste eksplorowanie wzorów poszerzyło analizę danych i ma głęboki wynik w metodologii eksploracji. Wydobycie ma ogromny zasięg w dużych i małych organizacjach z niezwykłymi perspektywami. Mają automatyczne prognozy trendów, w tym oszukiwanie fałszywych i maksymalizację ROI w przyszłości. Odkrycie nieznanych wcześniejszych wzorców. Techniki stosowane w górnictwie są zaawansowanymi pojęciami, takimi jak logika neuronowa i rozmyta, aby poprawić ich wyniki i szybko uzyskać zasoby z wyszukiwania. Przyszły zakres można znaleźć w rozproszonym analizie danych, eksploracji danych sekwencyjnych, eksploracji danych przestrzennych i geograficznych, multimediach.
Dlaczego potrzebujemy Data Mining?
W dzisiejszym świecie biznesu eksploracja danych jest wykorzystywana w różnych sektorach do celów analitycznych, wszystko czego potrzebują użytkownicy, to jasne informacje, co zwiększa zakres eksploracji danych. Dzięki tej technice możemy analizować dane i przekształcać je w znaczące dane, które następnie pomagają podejmować trafne decyzje i przewidywania w organizacji. W branży IT wydobycie przyspiesza Internet, a czas reakcji witryny jest łatwy dzięki narzędziu do wydobywania. Firmy paramedyczne mogą wydobywać zestawy danych w celu identyfikacji agentów. Będziesz mógł zbadać zachowania klientów, którzy znajdą wzorce i relacje oraz przewidzieć przyszłą strategię biznesową. Eliminuje czas i siłę roboczą potrzebną do sortowania dużej bazy danych. Zapewniają wyraźną identyfikację ukrytych wzorów w celu przezwyciężenia ryzyka w biznesie. Eksploracja danych identyfikuje wartości odstające w danych. Pomaga zrozumieć klienta i poprawić jego obsługę, aby osiągnąć cel użytkownika.
Kto jest odpowiedni do nauki technologii Data Mining?
- Odpowiednimi odbiorcami są menedżerowie IT, analitycy danych, którzy chcą rozwijać karierę i doskonalić zarządzanie danymi, narzędzia do skutecznego eksploracji danych.
- Eksperci pracujący również nad narzędziami do magazynowania danych i raportowania oraz inteligencją biznesową.
- Może być podjęty przez początkujących z dobrymi umiejętnościami logicznymi i analitycznymi.
- Programiści oprogramowania, sześciu konsultantów sigma.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Świat nauki danych oferuje więcej stanowisk w organizacjach. Zapotrzebowanie na specjalistów od górników jest niezbędne, ponieważ firmy poszukują ekspertów o wybitnych umiejętnościach i doświadczeniu w zakresie eksploracji danych. Eksplorator danych wykorzystuje oprogramowanie statystyczne do analizy danych i ulepszania rozwiązań biznesowych. Specjalista od eksploracji danych odgrywa kluczową rolę w zespole zajmującym się analizą danych, dlatego ich potencjał jest bardziej ceniony w firmach każdej wielkości.
Wniosek
Jest to szybko rozwijająca się technologia w obecnym świecie, ponieważ każdy potrzebuje swoich danych, aby móc korzystać z właściwego podejścia w celu uzyskania dokładnych informacji. Sieci społecznościowe, takie jak Facebook, Twitter itp. Oraz zakupy online, takie jak Amazon, to dane opisujące, że dane są gromadzone i przechwytywane, musimy wyciągać z nich dane strategiczne. W tym celu eksploracja danych ewoluuje globalnie. Łączą się z Big Data i uczeniem maszynowym, aby uzyskać lepszy wgląd w organizację. Chodzi o przewidywanie przyszłości do analizy. Ponieważ firmy ciągle się aktualizują, muszą śledzić najnowsze trendy wydobywcze, aby pokonać trudne konkurencje, a wydobycie pomaga uzyskać informacje oparte na wiedzy. Technologia ta może być stosowana w wielu rzeczywistych aplikacjach, takich jak telekomunikacja, biomedycyna, marketing i finanse, przemysł detaliczny.
Polecane artykuły
To był przewodnik po tym, co to jest Data Mining. Tutaj omówiliśmy różne podzbiory data mining i najlepsze firmy eksplorujące dane z przewagą i zakresem. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Wywiad Data Mining Pytanie z odpowiedziami
- Co to jest wizualizacja danych?
- Co to jest analityka Big Data?
- Wprowadzenie do Big Data