Co to jest Data Mining?
Przed zrozumieniem, pojęciami i technikami eksploracji danych najpierw zbadamy eksplorację danych. Eksploracja danych to funkcja przekształcania danych w pewne informacje posiadające wiedzę. Odnosi się to do procesu uzyskiwania nowych informacji przez badanie dużej ilości dostępnych danych. Korzystając z różnych technik i narzędzi, można przewidzieć informacje wymagane na podstawie danych, tylko jeśli zastosowana procedura jest poprawna. Jest to pomocne w różnych branżach w wydobywaniu niektórych informacji wymaganych do przyszłej analizy poprzez rozpoznanie pewnych wzorców w istniejących danych w bazach danych, hurtowniach danych itp.
Rodzaje danych w Data Mining
Oto typy danych, na których można przeprowadzać eksplorację danych:
- Relacyjne bazy danych
- Magazyn danych
- Zaawansowane bazy danych i repozytoria informacji
- Obiektowe i obiektowo-relacyjne bazy danych
- Transakcyjne i przestrzenne bazy danych
- Niejednorodne i starsze bazy danych
- Baza danych multimediów i transmisji strumieniowych
- Tekstowe bazy danych
- Eksploracja tekstów i eksploracja stron internetowych
Proces eksploracji danych
Poniżej znajdują się punkty dotyczące procesu eksploracji danych:
1. Zrozumienie biznesu
Jest to pierwszy etap procesu wdrażania eksploracji danych, w którym wszystkie potrzeby i cel biznesowy klienta są jasno zrozumiane. Właściwe cele eksploracji danych są ustalane z uwzględnieniem bieżącego scenariusza w firmie i innych czynników, takich jak zasoby, założenia, ograniczenia. Właściwy plan eksploracji danych powinien być szczegółowy i musi spełniać nasze cele biznesowe i eksploracji danych.
2. Zrozumienie danych
Ta faza działa jak sprawdzenie poprawności danych zebranych z różnych zasobów dla procesów eksploracji danych. Po pierwsze gromadzone są wszystkie dane z różnych źródeł związane ze scenariuszem biznesowym organizacji, które mogą znajdować się w różnych bazach danych, plikach płaskich itp. Zebrane dane są sprawdzane, czy są odpowiednio dopasowane, ponieważ mogą być niemożliwe do odtworzenia.
Czasami należy również sprawdzić metadane, aby ograniczyć błędy w procesach eksploracji danych. Różne zapytania eksploracji danych są używane do analizy poprawnych danych i na podstawie wyników można sprawdzić jakość danych. Pomaga także analizować, czy brakuje jakichkolwiek danych.
3. Przygotowanie danych
Ten proces zajmuje maksymalny czas projektu. Ta twarz zawiera proces zwany czyszczeniem danych w celu czyszczenia danych zebranych podczas procesu rozumienia danych. Proces czyszczenia danych służy do czyszczenia danych, aby wykluczyć nieprawidłowe dane zaszumione dla danych z brakującymi wartościami.
4. Transformacja danych
W następnym stanie wykonywane są operacje transformacji danych, które służą do zmiany danych, aby były przydatne w procesie wdrażania eksploracji danych. Tutaj transformacja, taka jak agregacja, uogólnienie, normalizacja lub konstrukcja atrybutów, aby przygotować dane do procesu modelowania danych.
5. Modelowanie
Jest to faza eksploracji danych, w której do określenia wzorców danych stosuje się odpowiednią technikę. Należy stworzyć różnorodny scenariusz, aby sprawdzić jakość i ważność tego modelu oraz ustalić, czy cele, które zostały zdefiniowane w procesie zrozumienia biznesu, zostaną osiągnięte po wdrożeniu tych technik. Wzorzec znaleziony w tym procesie jest dalej oceniany i wysyłany do wdrożenia do zespołu operacji biznesowych, aby pomóc w ulepszeniu polityki biznesowej organizacji.
6. Ocena
Na tym etapie dokonuje się właściwej oceny odkryć związanych z eksploracją danych, aby umożliwić wdrożenie lub wdrożenie procesów biznesowych. Dokonano właściwego porównania z odkryciami, a istniejący plan operacji biznesowych, aby właściwie ocenić zmianę pod kątem znalezionych informacji, należy dodać do bieżącej operacji biznesowej.
7. Wdrożenie
Na tym etapie informacje uzyskane przy użyciu procesów eksploracji danych są przekształcane w zrozumiałą dla pociągów formę dla nietechnicznych interesariuszy. Na potrzeby tego procesu tworzony jest odpowiedni plan wdrożenia, który obejmuje wysyłkę, konserwację i monitorowanie znalezionych informacji. W ten sposób tworzony jest odpowiedni raport projektu wraz z doświadczeniami i doświadczeniami zdobytymi podczas procesu przekazywania naszych odkryć związanych z eksploracją danych zespołowi operacji biznesowych.
Dlatego proces ten pomaga poprawić politykę biznesową organizacji.
Techniki eksploracji danych
Poniższe techniki i technologie mogą pomóc w najbardziej wydajnym zastosowaniu funkcji eksploracji danych:
1. Śledź wzory
Rozpoznawanie wzorców w zbiorze danych jest jedną z podstawowych technik eksploracji danych. Dane są obserwowane w regularnych odstępach czasu w celu rozpoznania pewnej aberracji. Na przykład można zobaczyć, czy dana osoba podróżuje po różnych krajach, wówczas będzie musiała regularnie rezerwować bilety, dlatego można zaoferować specjalną kartę kredytową.
2. Klasyfikacja
Jest to jedna ze złożonych technik eksploracji danych, w której musimy stworzyć różne dostrzegalne kategorie przy użyciu różnych atrybutów w istniejących danych. Te kategorie pomagają wyciągać różne wnioski dotyczące naszego przyszłego wykorzystania. Na przykład podczas analizowania danych dotyczących ruchu w mieście ruch w tym obszarze można sklasyfikować jako niski, średni i duży. Pomoże to podróżnym przewidzieć ruch przed czasem.
3. Stowarzyszenie
Ta technika jest podobna do techniki śledzenia wzorców, ale tutaj jest związana ze zmiennymi zależnymi. Oznacza to, że znaleziono wzór powiązanych danych, który jest powiązany z istniejącymi danymi. Zdarzenie związane z drugim zdarzeniem jest śledzone, a poszczególne wzorce znajdują się w tych danych. Na przykład, dane śledzenia plików dla ruchu w danym mieście można również śledzić, najczęściej odwiedzane miejsca w mieście. Może to również pomóc w śledzeniu znanych miejsc, które można odwiedzić w mieście.
4. Wykrywanie wartości odstających
Ta technika jest związana z ekstrakcją anomalii we wzorze danych. Na przykład sprzedaż centrum handlowego przynosi dobry zysk w ciągu 11 miesięcy w roku, ale w ostatnim miesiącu sprzedaż spada tak bardzo, że prowadzi do straty. W takich przypadkach musimy dowiedzieć się, jaki był czynnik, który spowodował spadek sprzedaży, aby można było tego uniknąć następnym razem. Technika znajdowania takiego odwrócenia uwagi w regularnym wzorze jest częścią techniki wykrywania wartości odstających.
5. Grupowanie
Ta technika jest podobna do klasyfikacji, z tą różnicą, że wybiera grupę danych, która ma pewne podobieństwa, umieszczając je w jednej grupie. Na przykład grupowanie różnych odbiorców kina na podstawie częstotliwości, z jaką często przychodzą na pokazy, w jakim czasie przychodzą najczęściej i dla jakiego gatunku filmu przychodzą.
6. Regresja
Ta technika pomaga narysować związek między 2 zmiennymi, od których może zależeć analiza. Tutaj staramy się znaleźć wzorzec zmiany w zmiennej poprzez ustalenie innych zmiennych zależnych. Na przykład, jeśli musimy dowiedzieć się, jaki jest wzór sprzedaży produktu w centrum handlowym w zależności od jego dostępności, sezonu, popytu itp. Może to skłonić właściciela do ustalenia ceny za jego sprzedaż.
7. Prognozy
Najważniejszą cechą eksploracji danych jest zmniejszenie przyszłego ryzyka i zwiększenie zysku organizacji poprzez badanie istniejących i historycznych wzorców ryzyka sprzedaży i ryzyka kredytowego. Tutaj ten rodzaj technologii pomaga nam podejmować przyszłe decyzje w zależności od wzorca występującego w danych historycznych i obecnych oraz pamiętać o zmianach rynkowych i ryzykach. Ta technika jest najbardziej pomocna przy eksploracji danych.
Narzędzia wyszukiwania danych
Do eksploracji danych nie potrzeba konkretnych najnowszych technologii. Można tego dokonać również przy użyciu najnowszych systemów baz danych oraz prostych narzędzi, które są łatwo dostępne w każdej organizacji. Można również stworzyć własne narzędzie, gdy brakuje odpowiedniego narzędzia. Najpopularniejsze narzędzie szeroko stosowane w branży podano poniżej:
1. Język R
To narzędzie typu open source, które służy do obliczeń statystycznych i grafiki. To narzędzie pomaga w efektywnym zarządzaniu danymi i ułatwieniu przechowywania danych, ponieważ wszystkie te funkcje wynikają z poniższych technik:
- Statystyczny
- Klasyczne testy statystyczne
- Analiza szeregów czasowych
- Klasyfikacja
- Techniki graficzne
2. Oracle Data Mining
To narzędzie jest powszechnie znane jako ODM, jest częścią bazy danych Oracle Advanced Analytics. To narzędzie pomaga analizować dane w hurtowniach danych i generuje szczegółowe informacje, które pomagają w dalszym przewidywaniu. Te rzeczy pomagają badać zachowania klientów, a reklamy wymagają produktów, a tym samym pomagają zwiększać szanse sprzedaży.
Wyzwania stojące przed wdrożeniem Data mine:
- Aby tworzyć złożone zapytania dotyczące eksploracji danych, potrzebni są wykwalifikowani eksperci.
- Obecne modele mogą nie pasować do baz danych przyszłego stanu. Mogą nie pasować do przyszłych stanów.
- Trudności w zarządzaniu dużymi bazami danych.
- Może zaistnieć potrzeba zmodyfikowania praktyk biznesowych w celu wykorzystania odkrytych informacji.
- Niejednorodne bazy danych i informacje przekazywane globalnie mogą skutkować złożonymi zintegrowanymi informacjami.
- Eksploracja danych ma warunek, że dane muszą mieć różnorodny charakter, w przeciwnym razie wyniki mogą być niedokładne.
Wnioski - pojęcia i techniki eksploracji danych
- Eksploracja danych to sposób na śledzenie przeszłych danych i dokonywanie ich przyszłej analizy.
- Jest to to samo, co wyodrębnianie informacji wymaganych do analizy z zasobów z ostatniej daty, które są już obecne w bazach danych.
- Eksploracja danych może odbywać się na różnych typach baz danych, takich jak baza danych przestrzennych, RDBMS, hurtownie danych, bazy danych wielokrotne i starsze itp.
- Cały proces eksploracji obejmuje zrozumienie biznesu, zrozumienie danych, przygotowanie danych, modelowanie, ewolucję, wdrożenie.
- Dostępne są różne techniki eksploracji danych, aby wydajnie eksplorować dane, takie jak klasyfikacja, powiązanie regresji itp. Wykorzystanie zależy od scenariusza.
- Najbardziej efektywnymi narzędziami do eksploracji danych są język R i Oracle Data.
- Główną wadą eksploracji danych są trudności w szkoleniu ekspertów w zakresie obsługi tego oprogramowania analitycznego.
- Istnieją różne branże, które wykorzystują eksplorację danych do celów analizy, takie jak bankowość, produkcja, supermarkety, dostawcy usług detalicznych itp.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po koncepcjach i technikach eksploracji danych. Tutaj omawiamy proces Data Mining, techniki i narzędzia w Data Mining. Możesz również przejrzeć nasze inne powiązane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Zalety eksploracji danych
- Co to jest eksploracja danych?
- Proces eksploracji danych
- Techniki nauki danych
- Grupowanie w uczenie maszynowe
- Jak wygenerować dane testowe?
- Przewodnik po modelach w Data Mining