Introduksjon til Data Mining Techniques
I dette emnet skal vi lære mer om data mining-teknikker, ettersom avansementet innen informasjonsteknologi må føre til et stort antall databaser på forskjellige områder. Som et resultat er det behov for å lagre og manipulere viktige data som senere kan brukes til å ta beslutninger og forbedre virksomhetens aktiviteter.
Hva er datamining?
Data Mining er prosessen med å trekke ut nyttig informasjon og mønstre fra enorme data. Data Mining inkluderer innsamling, utvinning, analyse og statistikk av data. Det er også kjent som kunnskapsoppdagelsesprosessen, kunnskapstrekk fra data eller data / mønsteranalyse. Data Mining er en logisk prosess for å finne nyttig informasjon for å finne ut nyttige data. Når informasjonen og mønstrene er funnet, kan den brukes til å ta beslutninger for å utvikle virksomheten. Data mining verktøy kan gi svar på de forskjellige spørsmålene dine relatert til virksomheten din som var for vanskelig å løse. De spår også fremtidige trender som lar forretningsfolk ta proaktive avgjørelser.
Databehandling innebærer tre trinn. De er
- Utforsking - I dette trinnet blir dataene slettet og konvertert til en annen form. Datas natur bestemmes også
- Mønsteridentifikasjon - Det neste trinnet er å velge mønster som vil gi den beste prediksjonen
- Distribusjon - De identifiserte mønstrene brukes for å få ønsket resultat.
Fordelene med datamining
- Automatisk prediksjon av trender og atferd
- Det kan implementeres på nye systemer så vel som eksisterende plattformer
- Den kan analysere enorme databaser på få minutter
- Automatisk oppdagelse av skjulte mønstre
- Det er mange modeller tilgjengelig for å forstå komplekse data enkelt
- Den har høy hastighet som gjør det enkelt for brukerne å analysere en enorm datamengde på kortere tid
- Det gir forbedrede spådommer
Liste over 7 viktige gruvedriftsteknikker
En av de viktigste oppgavene i Data Mining er å velge riktig data mining-teknikk. Data gruvedriftsteknikk må velges basert på type virksomhet og typen problemstilling virksomheten står overfor. En generalisert tilnærming må brukes for å forbedre nøyaktigheten og kostnadseffektiviteten ved bruk av data mining-teknikker. Det er i utgangspunktet syv viktigste datatruvedriftsteknikker som blir diskutert i denne artikkelen. Det er også mange andre Data Mining-teknikker, men disse syv anses oftere brukt av forretningsfolk.
- Statistikk
- Gruppering
- visualisering
- Beslutningstre
- Foreningsregler
- Nevrale nettverk
- Klassifisering
-
Statistiske teknikker
Statistikk for data mining teknikker er en gren av matematikk som angår innsamling og beskrivelse av data. Den statistiske teknikken anses ikke som en data mining-teknikk av mange analytikere. Men likevel hjelper det å oppdage mønstrene og bygge prediktive modeller. Av denne grunn bør dataanalytiker ha kunnskap om de forskjellige statistiske teknikkene. I dagens verden må folk takle en stor mengde data og få viktige mønstre fra den. Statistikk kan hjelpe deg i større grad å få svar på spørsmål om deres data som
- Hva er mønstrene i databasen deres?
- Hva er sannsynligheten for at en hendelse skal skje?
- Hvilke mønstre er mer nyttige for virksomheten?
- Hva er sammendraget på høyt nivå som kan gi deg en detaljert oversikt over hva som er der i databasen?
Statistikk besvarer ikke bare disse spørsmålene, de hjelper deg med å oppsummere dataene og telle dem. Det hjelper også med å gi informasjon om dataene enkelt. Gjennom statistiske rapporter kan folk ta smarte beslutninger. Det er forskjellige former for statistikk, men den viktigste og nyttige teknikken er innsamling og telling av data. Det er mange måter å samle inn data på
- histogram
- Mener
- median
- Modus
- Forskjell
- Max
- min
- Lineær regresjon
-
Clustering Technique
Clustering er en av de eldste teknikkene som brukes i Data Mining. Clustering-analyse er prosessen med å identifisere data som ligner hverandre. Dette vil bidra til å forstå forskjellene og likhetene mellom dataene. Dette kalles noen ganger segmentering og hjelper brukerne å forstå hva som foregår i databasen. For eksempel kan et forsikringsselskap gruppere kundene sine ut fra inntekt, alder, type politikk og type krav.
Det er forskjellige typer klyngemetoder. De er som følger
- Partisjonsmetoder
- Hierarkiske agglomerative metoder
- Tetthetsbaserte metoder
- Nettbaserte metoder
- Modellbaserte metoder
Den mest populære grupperingsalgoritmen er den nærmeste naboen. Den nærmeste naboteknikken ligner veldig på klynging. Det er en prediksjonsteknikk der du for å forutsi hva en estimert verdi er i en post, ser etter poster med lignende estimerte verdier i en historisk database og bruker prediksjonsverdien fra posten som er i nærheten av den uklassifiserte posten. Denne teknikken sier ganske enkelt at gjenstandene som er nærmere hverandre vil ha lignende prediksjonsverdier. Gjennom denne metoden kan du enkelt forutsi verdiene til de nærmeste objektene. Nærmeste nabo er den enkleste å bruke teknikken fordi de fungerer i henhold til folket. De fungerer også veldig bra med tanke på automatisering. De utfører komplekse avkastningsberegninger med letthet. Nøyaktighetsnivået i denne teknikken er like bra som de andre Data Mining-teknikkene.
I næringslivet brukes teknikken nærmeste nabo oftest i prosessen med tekstinnhenting. De brukes til å finne dokumentene som deler de viktige egenskapene med det hoveddokumentet som er blitt merket som interessante.
-
visualisering
Visualisering er den mest nyttige teknikken som brukes til å oppdage datamønstre. Denne teknikken brukes i begynnelsen av Data Mining-prosessen. Mange typer forskning pågår i disse dager for å produsere en interessant projeksjon av databaser, som kalles Projection Pursuit. Det er mange data mining teknikker som vil produsere nyttige mønstre for gode data. Men visualisering er en teknikk som konverterer dårlige data til god data som lar forskjellige typer Data Mining-metoder brukes til å oppdage skjulte mønstre.
-
Induksjonsbeslutningstrekteknikk
Et avgjørelsestre er en prediktiv modell og navnet i seg selv innebærer at det ser ut som et tre. I denne teknikken blir hver gren av treet sett på som et klassifiseringsspørsmål, og bladene på trærne blir betraktet som partisjoner i datasettet relatert til den spesielle klassifiseringen. Denne teknikken kan brukes til leteanalyse, dataforbehandling og prediksjonsarbeid.
Avgjørelsestreet kan betraktes som en segmentering av det opprinnelige datasettet hvor segmentering utføres av en spesiell grunn. Hver data som kommer inn under et segment har noen likheter i informasjonen deres som er forutsagt. Avgjørelsetrær gir resultater som brukeren lett kan forstå.
Beslutningstemeteknikk brukes mest av statistikere for å finne ut hvilken database som er mer relatert til virksomhetens problem. Beslutningstemeteknikk kan brukes til prediksjon og dataforbehandling.
Det første og fremst trinnet i denne teknikken er å dyrke treet. Det grunnleggende for å dyrke treet avhenger av å finne det best mulige spørsmålet som kan stilles ved hver gren av treet. Avgjørelsestreet slutter å vokse under en av nedenstående omstendigheter
- Hvis segmentet bare inneholder en post
- Alle postene inneholder identiske funksjoner
- Veksten er ikke nok til å få søl ytterligere
CART som står for Classification and Regression Trees er en datautforsknings- og prediksjonsalgoritme som plukker spørsmålene på en mer kompleks måte. Den prøver dem alle og velger deretter det beste spørsmålet som brukes til å dele dataene i to eller flere segmenter. Etter å ha bestemt seg for segmentene stiller det igjen spørsmål om hvert av det nye segmentet hver for seg.
En annen populær beslutningsteknologi er CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Det ligner på CART, men det skiller seg på en måte. CART hjelper deg med å velge de beste spørsmålene, mens CHAID hjelper deg med å velge splittelse.
-
Nevrale nettverket
Neural Network er en annen viktig teknikk som brukes i dag. Denne teknikken brukes ofte i startfasen av data mining technology. Det kunstige nevrale nettverket ble dannet av samfunnet med kunstig intelligens.
Nevrale nettverk er veldig enkle å bruke, ettersom de automatiseres i en viss grad, og på grunn av dette forventes det ikke at brukeren har mye kunnskap om arbeidet eller databasen. Men for å få det nevrale nettverket til å fungere effektivt må du vite
- Hvordan knutepunktene er koblet sammen?
- Hvor mange behandlingsenheter som skal brukes?
- Når skal treningsprosessen stoppes?
Det er to hoveddeler av denne teknikken - noden og lenken
- Knutepunktet - som fritt samsvarer med nevronen i den menneskelige hjernen
- Koblingen - som fritt samsvarer med forbindelsene mellom nevronene i den menneskelige hjernen
Et nevralt nettverk er en samling av sammenkoblede nevroner. som kan danne et enkelt lag eller flere lag. Dannelsen av nevroner og deres sammenkoblinger kalles nettverkets arkitektur. Det finnes et bredt utvalg av nevrale nettverksmodeller, og hver modell har sine egne fordeler og ulemper. Hver nevrale nettverksmodell har forskjellige arkitekturer, og disse arkitekturene bruker forskjellige læringsprosedyrer.
Nevrale nettverk er veldig sterk prediktiv modelleringsteknikk. Men det er ikke veldig lett å forstå selv av eksperter. Det lager veldig komplekse modeller som det er umulig å forstå fullt ut. For å forstå nevrale nettverksteknikker finner selskapene ut nye løsninger. To løsninger er allerede foreslått
- Den første løsningen er Nevralt nettverk er pakket inn i en komplett løsning som lar den brukes til en enkelt applikasjon
- Den andre løsningen er at den er bundet med ekspertkonsulenttjenester
Nevrale nettverk har blitt brukt i forskjellige typer applikasjoner. Dette har blitt brukt i virksomheten for å oppdage svindel som finner sted i virksomheten.
-
Association Rule Technique
Denne teknikken hjelper deg med å finne assosiasjonen mellom to eller flere gjenstander. Det hjelper å kjenne til forholdet mellom de forskjellige variablene i databaser. Den oppdager de skjulte mønstrene i datasettene som brukes til å identifisere variablene og den hyppige forekomsten av forskjellige variabler som vises med de høyeste frekvensene.
Foreningsregel tilbyr to hovedinformasjon
- Støtte - Hvordan brukes ofte regelen?
- Tillit - Hvor ofte er regelen riktig?
Denne teknikken følger en totrinns prosess
- Finn alle datasett som ofte forekommer
- Lag sterke tilknytningsregler fra de hyppige datasettene
Det er tre typer foreningsregel. De er
- Multilevel Association Regel
- Flerdimensjonal foreningsregel
- Kvantitativ foreningsregel
Denne teknikken brukes ofte i detaljhandelen for å finne salgsmønstre. Dette vil bidra til å øke konverteringsfrekvensen og dermed øke fortjenesten.
-
Klassifisering
Dataminneteknikk klassifisering er den mest brukte data mining teknikken som inneholder et sett med forhåndsklassifiserte prøver for å lage en modell som kan klassifisere det store datasettet. Denne teknikken hjelper til med å få viktig informasjon om data og metadata (data om data). Denne teknikken er nært beslektet med klyngeanalyseteknikken, og den bruker beslutningstreet eller nevrale nettverkssystem. Det er to hovedprosesser involvert i denne teknikken
- Læring - I denne prosessen analyseres dataene ved klassifiseringsalgoritmen
- Klassifisering - I denne prosessen brukes dataene til å måle presisjonen for klassifiseringsreglene
Det er forskjellige typer klassifiseringsmodeller. De er som følger
- Klassifisering etter induksjon av vedtakstrær
- Bayesisk klassifisering
- Nevrale nettverk
- Support Vector Machines (SVM)
- Klassifisering basert på foreninger
Et godt eksempel på en klassifiseringsteknikk er e-postleverandør.
Konklusjon:
Fra denne artikkelen har vi kjent de viktige teknikkene for data mining. Og egenskapene og spesifikasjonene til hver av teknikkene blir forklart i detalj. Data Mining er vist seg å være et viktig verktøy i mange forretningsområder, og teknikkene brukes best for å avlede løsning på et problem. Derfor er det veldig viktig for selskaper å bruke data mining-teknikker for å hjelpe forretningsfolk til å ta smarte beslutninger. Ingen enkelt teknikk kan brukes til å løse problemet i virksomheten. Alle data mining teknikker bør gå hånd i hånd for å løse et problem.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Data Mining Techniques. Her diskuterte vi det grunnleggende konseptet og listen over 7 viktige data-gruvedriftsteknikker. Du kan også gå gjennom våre andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Data Analytics
- Hva er datavisualisering
- Hva er datavitenskap
- Hva er Big Data Technology?
- Typer Clustering | Topptyper med eksempler