Wprowadzenie do modeli w Data Mining
Data Mining wykorzystuje surowe dane do wydobywania informacji lub w rzeczywistości wydobywania wymaganych informacji z danych. Data Mining jest wykorzystywany w najróżniejszych aplikacjach, w tym prognozowaniu modelu politycznego, prognozowaniu modelu pogody, prognozowaniu rankingu stron internetowych itp. Oprócz tych eksploracji danych stosuje się także w organizacjach, które wykorzystują duże zbiory danych jako surowe źródło danych do wydobywania wymaganych danych dane, które mogą być wyciszone w danym momencie.
Techniki stosowane w eksploracji danych
Tryb wyszukiwania danych jest tworzony przez zastosowanie algorytmu na surowych danych. Model wyszukiwania to coś więcej niż algorytm lub moduł obsługi metadanych. Jest to zestaw danych, wzorców, statystyk, które mogą być przydatne dla nowych danych, które są pozyskiwane w celu wygenerowania prognoz i uzyskania pewnych wniosków na temat relacji. Poniżej przedstawiono niektóre techniki stosowane w eksploracji danych.
1. Opisowa technika eksploracji danych
Technika ta jest generalnie preferowana do generowania zestawień tabelarycznych, korelacji, częstotliwości itp. Te opisowe techniki eksploracji danych są wykorzystywane do uzyskiwania informacji o prawidłowości danych za pomocą surowych danych jako danych wejściowych i do odkrywania ważnych wzorców. Innymi zastosowaniami tej analizy jest zrozumienie wciągających grup w szerszym obszarze surowych danych.
2. Technika przewidywania eksploracji danych
Głównym celem techniki prognozowania wydobycia jest identyfikacja futurystycznych wyników zamiast obecnej tendencji. Istnieje wiele funkcji służących do przewidywania wartości docelowej. Techniki należące do tej kategorii to klasyfikacja, regresja i analiza szeregów czasowych. Modelowanie danych jest obowiązkowe dla tej analizy predykcyjnej, która wykorzystuje niektóre zmienne do przewidywania niepewnych futurystycznych danych dla innych zmiennych.
Rodzaje modeli w Data Mining
Kilka modeli eksploracji danych wymieniono poniżej wraz z ich opisem:
1. Modele żądające oszustwa
Oszustwo jest wyzwaniem dla wielu branż, a zwłaszcza branży ubezpieczeniowej. Branże te muszą stale przewidywać wykorzystanie nieprzetworzonych danych, aby roszczenia dotyczące oszustw mogły być zrozumiane i uwzględnione. Możemy śledzić roszczenia, które napływają w postaci surowych danych i identyfikować prawdopodobieństwo, że są one fałszywe, co może przynieść duże oszczędności dla zakładu ubezpieczeń.
2. Modele klonów klientów
Model klonowania klienta może przewidzieć, którzy potencjalni klienci będą najprawdopodobniej reagować na podstawie cech „najlepszych klientów” organizacji.
3. Modele odpowiedzi
Modele odpowiedzi przewidywania eksploracji danych pomagają organizacjom zidentyfikować wzorce użytkowania, które segregują bazę klientów, aby organizacja mogła nawiązać kontakt z tymi klientami. Ten model odpowiedzi jest najlepszą metodą przewidywania i identyfikowania bazy klientów lub potencjalnych klientów docelowych dla konkretnego produktu, który oferuje oferta, zgodnie z wykorzystaniem opracowanego modelu. Tego rodzaju modele są stosowane do identyfikacji klientów, którzy z dużym prawdopodobieństwem posiadają cechy bycia celem.
4. Modele prognostyczne przychodów i zysków
Modele przewidywania przychodów i zysków łączą cechy odpowiedzi lub braku odpowiedzi z danym oszacowaniem przychodów, szczególnie jeśli zamówione wielkości, marże różnią się znacznie lub miesięcznie. Ponieważ wiemy, że nie wszystkie odpowiedzi mają taką samą lub równą wartość, a model, który może zwiększyć odpowiedzi niekoniecznie przyniesie nam zysk. Technika predykcji przychodów i zysków wskazuje, że ci respondenci, którzy z dużym prawdopodobieństwem zwiększą przychody lub marżę delty zysku dzięki swojej odpowiedzi, niż inni respondenci. Są to niektóre typy modeli i istnieje wiele innych, które mogą pomóc w połączeniu wymaganych danych z zestawu surowych danych.
Algorytmy eksploracji danych
Istnieje wiele algorytmów eksploracji danych, które omówimy tutaj kilka z nich. Zobaczmy, dlaczego wymagamy algorytmu do wydobywania danych. W dzisiejszym świecie, w którym generowanie danych jest ogromne, a duże zbiory danych są dość powszechne, musimy mieć jakiś algorytm, który musi się do nich zastosować, aby przewidzieć wzorzec i analizę. Mamy różne algorytmy oparte na modelu wydobywania, które chcemy zastosować do naszych danych. Niektóre z nich pokazano poniżej:
1. Naiwny algorytm Bayesa
Naiwny algorytm Bayesa oparty jest na twierdzeniu Bayesa i ten algorytm jest stosowany, gdy mamy większe wymiary danych. Bayesian Classifier jest w stanie zapewnić możliwy wynik poprzez wprowadzenie surowych danych. Tutaj istnieje również możliwość dodania nowych surowych danych w czasie wykonywania i uzyskania prognoz. Naiwny klasyfikator Bayesa rozważy wszystkie prawdopodobieństwa przed przystąpieniem do wyjścia.
2. Algorytm ANN
Ten algorytm ANN jest inspirowany biologicznymi sieciami neuronowymi i przypomina typową architekturę komputerową. Ten algorytm wykorzystuje funkcje aproksymacji dla niepewnej dużej liczby danych, aby uzyskać pewien wzorzec. Są ogólnie reprezentowane jako system połączonych neuronów, które mogą pobierać dane wejściowe i wykonywać obliczenia w celu uzyskania danych wyjściowych.
3. Algorytm SVM
Ten algorytm SVM zyskał wiele uwagi w ostatniej dekadzie i jest stosowany w najszerszym zakresie aplikacji. Algorytm ten opiera się na statystycznej teorii uczenia się oraz strukturalnej ocenie ryzyka i zasadzie minimalizacji. Ma zdolność do identyfikowania granic decyzyjnych i jest również nazywany hiperpłaszczyzną, która może wytwarzać optymalne rozdzielenie klas, a tym samym tworząc największą możliwą odległość między segregującą hiperpłaszczyzną. SVM jest najbardziej niezawodną i dokładną techniką klasyfikacji, ale ma tę wadę, że wiąże się z wyższymi kosztami i czasochłonnością.
Zalety modeli eksploracji danych
Istnieje wiele zalet modeli eksploracji danych, a niektóre z nich wymieniono poniżej:
- Modele te pomagają organizacji zidentyfikować model zakupów klienta, a następnie sugerują odpowiednie kroki, które można podjąć w celu zwiększenia przychodów.
- Modele te mogą pomóc nam zwiększyć optymalizację strony internetowej, aby klient mógł łatwo odkryć wymagane rzeczy.
- Modele te pomagają nam w kampaniach marketingowych identyfikujących korzystny obszar i metody.
- Pomoże nam zidentyfikować fragment klienta i jego potrzeby, aby zapewnić wymagane produkty
- Pomaga zwiększyć lojalność wobec marki.
- Pomaga mierzyć rentowność czynników zwiększających przychody.
Wniosek
Widzieliśmy więc definicję eksploracji danych i dlaczego jest ona wymagana i zrozumieliśmy różnicę między opisowym a predykcyjnym modelem przetwarzania danych. Ponadto widzieliśmy niektóre modele łączenia danych i kilka algorytmów, które pomagają organizacji uzyskać lepszy wgląd w dane surowe. W ostatnim przypadku widzieliśmy kilka zalet modeli eksploracji danych.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po modelach w Data Mining. Tutaj omawiamy najważniejsze typy modeli w Data Mining wraz z zaletami i algorytmami. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Jakie są rodzaje eksploracji danych?
- Lista najważniejszych aplikacji eksploracji danych
- Elementy architektury Data Mining
- Pytanie do wywiadu Data Mining