Omówienie procesu eksploracji danych
Eksploracja danych jest czynnością i sposobem znajdowania wzorców i możliwości w ramach dużych zbiorów danych, które zazwyczaj obejmują metody takie jak przecinanie punktów w statystyce, uczenie maszynowe i systemy baz danych. Jest to interdyscyplinarny podzbiór informatyki wraz ze statystykami, których ogólnym celem jest pozyskiwanie informacji za pomocą inteligentnych metod poprzez wykorzystanie zestawu danych, a także przez przekształcenie wszystkich informacji w bardzo nową, zrozumiałą strukturę, którą można by dalej rozwijać stosowanie. W tym temacie dowiemy się o procesie eksploracji danych.
Jedno z bardzo istotnych zadań eksploracji danych dotyczy automatycznej i półautomatycznej analizy dużych ilości surowych danych i informacji w celu wydobycia nieznanego wcześniej bardzo interesującego zestawu wzorców, takich jak klastry lub grupa rekordów danych, wykrywanie anomalii (nietypowe rekordy), a także w przypadku zależności wykorzystujących sekwencyjne wyszukiwanie wzorców i wyszukiwanie reguł asocjacyjnych. Wykorzystuje to wskaźniki przestrzenne. Wzorce te można uznać za należące do rodzajów danych wejściowych i można je wykorzystać w dalszej analizie, na przykład w przypadku analizy predykcyjnej i uczenia maszynowego. Bardziej dokładne zestawy wyników można uzyskać, gdy zaczniesz korzystać z systemów decyzyjnych wsparcia.
Jak działa Data Mining?
W branży istnieje mnóstwo danych w różnych domenach i bardzo ważne staje się odpowiednie przetwarzanie i przetwarzanie danych. Zasadniczo, w skrócie, obejmuje zestaw procesów ETL, takich jak ekstrakcja, transformacja i ładowanie danych, a także wszystko inne, co jest wymagane do tego ETL. Obejmuje to czyszczenie, przekształcanie i przetwarzanie danych do wykorzystania w różnych systemach i reprezentacjach. Klienci mogą wykorzystywać te przetwarzane dane do analizowania firm i trendów wzrostu w ich firmach.
Zalety procesu eksploracji danych
Zaletą eksploracji danych są nie tylko te związane z biznesem, ale także takie jak medycyna, prognoza pogody, opieka zdrowotna, transport, ubezpieczenie, rząd itp. Niektóre z zalet obejmują:
- Marketing / sprzedaż detaliczna: Pomaga wszystkim firmom marketingowym i firmom budować modele oparte na historycznym zbiorze danych i informacji w celu przewidywania reakcji na obecne kampanie marketingowe, takie jak kampania marketingowa online, poczta bezpośrednia itp.
- Finanse / bankowość: eksploracja danych polega na tym, że instytucje finansowe dostarczają informacji o pożyczkach, a także sprawozdawczości kredytowej. Gdy model opiera się na informacjach historycznych, instytucje finansowe mogą określić dobre lub złe pożyczki. Ponadto oszukańcze i podejrzane transakcje są również monitorowane przez banki.
- Produkcja: wadliwy sprzęt i jakość wytwarzanych produktów można określić, wykorzystując optymalne parametry do sterowania. Na przykład w niektórych branżach zajmujących się opracowywaniem półprzewodników twardość i jakość wody stają się poważnym wyzwaniem, ponieważ ma to wpływ na jakość produkcji ich produktu.
- Rząd: Rządy mogą skorzystać z monitorowania i oceny podejrzanych działań, aby uniknąć działań przeciwdziałających praniu pieniędzy.
Różne etapy procesu eksploracji danych
- Czyszczenie danych: Jest to bardzo początkowy etap w przypadku eksploracji danych, w którym klasyfikacja danych staje się niezbędnym elementem do uzyskania ostatecznej analizy danych. Polega na identyfikacji i usuwaniu niedokładnych i trudnych danych z zestawu tabel, bazy danych i zestawu rekordów. Niektóre techniki obejmują ignorancję krotki, która występuje głównie wtedy, gdy etykieta klasy nie jest na miejscu, kolejna technika wymaga samodzielnego uzupełnienia brakujących wartości, zastąpienia brakujących wartości i niepoprawnych wartości stałymi globalnymi lub przewidywalnymi lub wartościami średnimi.
- Integracja danych: jest to technika polegająca na połączeniu nowego zestawu informacji z istniejącym zestawem. Źródło może jednak obejmować wiele zestawów danych, baz danych lub plików płaskich. Zwyczajową implementacją integracji danych jest stworzenie EDW (hurtowni danych przedsiębiorstwa), która następnie mówi o dwóch koncepcjach - ścisłym i luźnym sprzężeniu, ale nie zagłębiajmy się w szczegóły.
- Transformacja danych: Wymaga to transformacji danych w formatach ogólnie z systemu źródłowego do wymaganego systemu docelowego. Niektóre strategie obejmują wygładzanie, agregację, normalizację, generalizację i konstruowanie atrybutów.
- Dyskretyzacja danych: techniki, które mogą podzielić domenę ciągłego atrybutu wzdłuż przedziałów, nazywane są dyskretyzacją danych, w której zestawy danych są przechowywane w małych porcjach, dzięki czemu nasze badania są znacznie wydajniejsze. Dwie strategie obejmują dyskretyzację odgórną i dyskretyzację oddolną.
- Hierarchie pojęć: minimalizują dane, zastępując i zbierając koncepcje niskiego poziomu z koncepcji wysokiego poziomu. Wielowymiarowe dane z wieloma poziomami abstrakcji są definiowane przez hierarchie pojęć. Metody to Binning, analiza histogramu, analiza skupień itp.
- Ocena wzoru i prezentacja danych: Jeśli dane są prezentowane w efektywny sposób, zarówno klient, jak i klienci, mogą je wykorzystać w najlepszy możliwy sposób. Po przejściu powyższego zestawu etapów dane są następnie prezentowane w postaci wykresów i diagramów, a tym samym rozumiane przy minimalnej wiedzy statystycznej.
Narzędzia i techniki eksploracji danych
Narzędzia i techniki eksploracji danych obejmują sposoby wydobywania tych danych oraz ich dobrego i skutecznego wykorzystania. Dwa z najpopularniejszych zestawów narzędzi i technik eksploracji danych:
1. Język R: Jest to narzędzie typu open source, które jest używane do grafiki i obliczeń statystycznych. Posiada szeroką gamę klasycznych testów statystycznych, klasyfikacji, technik graficznych, analizy szeregów czasowych itp. Wykorzystuje efektywne narzędzie do przechowywania i obsługi danych.
2. Eksploracja danych Oracle: jest popularnie znana jako ODM, która staje się częścią zaawansowanej bazy danych analitycznych Oracle, generując w ten sposób szczegółowe informacje i prognozy specjalnie wykorzystywane do wykrywania zachowań klientów, opracowywania profili klientów oraz identyfikacji sposobów i możliwości sprzedaży krzyżowej.
Wniosek
Eksploracja danych polega na wyjaśnieniu danych historycznych, a także na prawdziwym zestawie danych przesyłanych strumieniowo, a zatem wykorzystuje prognozy i analizy na podstawie wydobytych danych. Jest ściśle powiązany z naukami danych i algorytmami uczenia maszynowego, takimi jak klasyfikacja, regresja, grupowanie, XGboosting itp., Ponieważ mają one tendencję do tworzenia ważnych technik eksploracji danych.
Jedną z wad może być szkolenie zasobów na zestawie oprogramowania, które może być złożonym i czasochłonnym zadaniem. Eksploracja danych staje się dziś niezbędnym składnikiem własnego systemu, a dzięki efektywnemu wykorzystaniu go firmy mogą się rozwijać i przewidywać swoją przyszłą sprzedaż i przychody. Mam nadzieję, że podoba Ci się ten artykuł. Zostań z nami na więcej takich.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po procesie eksploracji danych. Tutaj omawiamy różne etapy, zalety, narzędzia i techniki procesu eksploracji danych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest klastrowanie w eksploracji danych?
- Co to jest Ajax?
- Zalety HTML
- Jak działa HTML
- Pojęcia i techniki eksploracji danych
- Algorytmy i typy modeli w eksploracji danych