Hva er datamining?
Det er også kjent som kunnskapsfunn eller datafunn. Som vi alle vet at mange store organisasjoner drives på forskjellige steder og hvert sted genererer store datamengder (en form for tera til petabytes), og det er nødvendig for selskapene å ta beslutninger fra alle slike kilder for å ta en strategisk beslutning. For å analysere, administrere og ta raske beslutninger vi trenger å transformere i alle domener. Metoden for å trekke ut nyttig informasjon fra et depot av data kalles data mining. De fokuserer på henholdsvis det datadrevne funnet. Disse oppgavene kan kategoriseres på to måter de er: Prediktive og beskrivende. For å behandle petabytes av data mining data krever superdatamaskiner og databehandlingsklynger. Typer data mining er blant annet veiledet og uten tilsyn.
Definisjon
Det er en kraftig teknologi med stort potensiale for å hente ut skjulte prediktive data / mønstre fra det store depot (databaser, tekst, bilder) som bruker vitenskapelige metoder, algoritmer for å hente ut kunnskap om data (en type data er strukturert) i forskjellige former. Det er en analytisk prosess å utforske en stor mengde data ved å bruke detektivmønstre på disse dataene for å få nye delmengder data for å forbedre forretningsprosessen og beslutningen.
Forstå datamining
Gruvedrift utføres vanligvis i en database med forskjellige datasett og lagres i strukturformat, da blir skjult informasjon oppdaget, for eksempel online tjenester som Google krever enorme datamengder for å annonsere brukerne sine. I slike tilfeller analyserer gruvedrift søk prosess for spørringer for å gi ut relevante rangeringsdata. Verktøyene og teknikkene som brukes i gruveprosessen er klassifiseringer (forutsi mest sannsynlig tilfelle), Association (identifisere variabler relatert til hverandre), prediksjon (forutsi verdien av en variabel med den andre). For god mønstergjenkjenning, bruker den maskinlæring. Et bredt utvalg av algoritmer implementeres for å ta relevant informasjon fra spørsmålene.
Hvordan gjør Data Mining arbeidet så enkelt?
De gjør arbeidet så enkelt ved å forutsi kundeatferd og bruker disse verktøyene til å søke i datamønstre. Det gjør rå data om til strukturert informasjon. Trinnene som er involvert i denne prosessen er:
- De trekker ut og laster inn data i et datavarehus (som krever forbehandling) som er lagret i den flerdimensjonale databasen (som gjør skiver, terninger, kubisk formatanalyse).
- Ved å bruke applikasjonsprogramvare gir de datatilgang til forretningsanalytikere.
- Presentasjon av denne informasjonen i et lett forståelig format, for eksempel grafer.
- Behov for å øke volumet og mangfoldet av data.
Kort sagt kan vi si at det fungerer i tre enkle trinn. De er dataforberedelse (utforsking), velger forskjellige modeller for bygging og validering, distribusjonsstadium (genererer forventede utfall). På den andre siden er det ikke så enkelt å jobbe, da det er essensielt for data mining å forstå hva og hvordan det kan implementeres i alle datastrømmer med respektive masseproduksjon av data rundt organisasjonene. Eksempler på data mining er e-handel, Customer Relationship Management, Banking, Health Care, Primær viktig i markedsføring. I alle disse applikasjonene brukes datamining av algoritmer for å utarbeide prediksjoner og for å trekke ut datamønster.
Topp datagruveselskaper
Mange ledende toppselskaper bruker dette domenet for å sikre suksess i markedet, øke inntektene og identifisere kunder for å gjøre virksomheten deres god. De er :
- Google - Søker relevant informasjon mot spørsmålene.
- Cignus Web
- Oracle
- IBM og SAP
- Datoinformatikk
- IBM Cognos - BI-selvbetjeningsanalyse
- Hewlett Packard Enterprise
- SAS Institue -Data gruvedrift.
- WizSoft,
- Neural Technologies - leverer produkter og tjenester.
- Amazon - Produkttjeneste.
- Delta - Airline Service (Overvåking av tilbakemeldinger fra kunder).
- Sun tech - Nettforskningstjeneste
De forskjellige undergruppene av Data Mining
Noen av gruvedriftsteknikkene inkluderer prediksjon, klassifisering, regresjon, klynging, tilknytning, beslutningstrær, regelregistrering, nærmeste nabo. Den deler datasett i to typer. De er et treningssett og et testsett. De andre undergruppene for data mining er relatert til data data science, Data Analytics, Machine Learning, Big Data, Data Visualization. Den største forskjellen mellom dem er gruvedrift er fortsatt en analytiker og bygger en algoritme for å finne ut strukturen til data. Gruvedrift samler data først og lager den induktive prosessen mens andre ikke finner mønstre.
Hva kan du gjøre med Data Mining?
Vi må bekymre meg for data mining som primitiv fordi det forbedrer kundeservicen og øker produksjonstjenesten. Med dette kan vi optimalisere dataene ved å analysere dataene i felt som Helsevesen, telekommunikasjon, produksjon, finans og forsikring. Den er orientert mot applikasjoner og er mindre opptatt av å finne forhold til variabler. Det hjelper en organisasjon med å spare penger, identifisere shoppingmønstre i et supermarked, definere nye kunder, forutsi kunders svarprosent. Det fungerer med tre typer data: metadata (data om seg selv), transaksjonelle og ikke-operative data. Regjeringen benytter meg av data mining for å spore svindel, for å spore spillstrategi, kryssalg.
Jobber med data mining
Den første prosessen inkluderer rengjøring av data fra forskjellige kilder, noe som er en viktig del. For å gjøre det bruker de flere teknikker kalt statistisk analyse, maskinlæring. Et datavisualiseringsverktøy er et av de allsidige verktøyene for data mining. Metoden som brukes for å jobbe med det kalles prediktiv modellering. Prosessen med data mining består av leting, validering / verifisering, distribusjon. Oppgaven innebærer
- Problemerklæring genereres.
- Forstå dataene med bakgrunnen.
- Implementering av modelleringsmetoder.
- Identifisere ytelsesmåling og tolke dataene.
- Visualiserer dataene med resultater.
Fungerer med noen verktøy som Rapid Miner, Orange, som alle er åpen kildekode. Modelleringsteknikker som brukes her er Bayesian Networks, Neural Networks, Decision Trees, Lineær og logistisk regresjon, genetiske algoritmer, Fuzzy Sets. Den primære oppgaven med data mining er:
- Klassifisering
- Gruppering
- regresjon
- samandrag
- Avhengighetsmodellering
- Oppdag deteksjon
Fordeler med data mining
Det er mange fordeler, noen punkter er gitt nedenfor:
- De forbedrer planleggingen og beslutningene som tar prosessen og maksimerer kostnadsreduksjon.
- Det er enkelt for brukeren å analysere en enorm datamengde i en rask prosess.
- De er nyttige for å forutsi fremtidige trender av teknologien som brukes. Og en annen popularitet til data mining-teknologier er grafiske grensesnitt som gjør programmene enklere.
- De hjelper oss med å finne uredelige handlinger i markedsanalyser og ved fremstilling av data mining, forbedrer de brukbarheten, designen. De kan også brukes til ikke-markedsføringsformål.
- Forbedre selskapets inntekter og senker kostnadene i virksomheten.
- De brukes i forskjellige domener som landbruk, medisin, genetikk, bioinformatikk og sentimental analyse.
- Det hjelper markedsførere å forutsi kunder som kjøper atferd på produktet, og har blitt brukt til elektrisk kraftteknikk og en bedre forståelse av kunden.
- De hjelper også med kredittkorttransaksjoner og uredelig oppdagelse i det.
- Gruvedrift er mye brukt i landbruket for å forutsi gjæringsproblemer ved bruk av K-Means-tilnærmingen.
Nødvendige data gruvedrift
For å bli en data miner utøver trenger de en unik teknologi og mellommenneskelige ferdigheter. De tekniske ferdighetene inkluderer analytiske verktøy som MySQL, Hadoop og programmeringsspråk som Python, Perl, Java. Og trenger å forstå statistiske konsepter, kunnskapsinduksjon, datastrukturer og algoritmer og arbeidskunnskap om Hadoop og MapReduce. Ferdigheter kreves i følgende områder som DB2, ETL-verktøy, Oracle. Hvis du ønsker å skille seg ut fra en annen datamaskin, er behovet for å lære seg maskinlæring veldig viktig. For å identifisere mønstre av dataene er det grunnleggende i matematikk obligatorisk å finne ut tall, forholdstall, samforhold og regresjonstrinn. For å lære må man ha databasekonsept som skjemaer, relasjoner, Structure Query Language. En data mining-spesialist må ha kunnskap innen business intelligence, spesielt programmeringsprogramvare og erfaring i operativsystemet, spesielt Linux og en sterk bakgrunn i data science for å ta sterke skritt i en karriere.
Hvorfor skal vi bruke Data Mining?
Det rangerer øverst på viktige teknologier som har større innvirkning i organisasjonene de neste årene. Derfor er gruvedrift viktig. De hjelper til med å utforske og identifisere datamønstre. De er koblet til datavarehuset og nevrale nettverk som er ansvarlig for utpakking. I markedssegmentering og klynging sporer kjøpsatferden. For relevant søk i gruvedrift, gruver gruvedrift sidene på nettet. Deres ansvar inkluderer å utføre forskning i dataanalyse og tolke resultater. En viktig bruk av data mining er å hjelpe til med å oppdage svindel og utvikle modeller for å forstå egenskaper basert på mønstrene. Gruvedrift brukes til å hjelpe til med samlinger av observasjoner og finne korrelasjoner og forhold mellom fakta. Funksjonalitetene inkluderer datakarakterisering, outlier-analyse, diskriminering av data, assosiasjon og clustering-analyse.
Nøkkelen til suksess i gruvedrift er:
- Datakilde
- Passende algoritmer
- Vitenskapelig gruvedrift
- Økt behandlingshastighet
Data Mining Scope
Hyppig mønster gruvedrift har utvidet dataanalysen og har en dyp poengsum i gruvedrift metodologier. Gruvedrift har stort omfang i store og små organisasjoner med bemerkelsesverdige utsikter. De har automatiserte spådommer om trender, inkludert å finne uredelige og maksimere avkastningen i fremtiden. Oppdagelse av tidligere ukjente mønstre. Teknikkene som brukes i gruvedrift er avanserte konsepter som nevrale og uklar logikk for å forbedre bunnlinjen og raskt få ressurser fra søket. Du kan finne fremtidig omfang innen distribuert Datamining, Sequence Data Mining, romlig og geografisk data mining, Multimedia.
Hvorfor trenger vi Data Mining?
I dagens forretningsverden har data mining blitt brukt i forskjellige sektorer for det analytiske formålet, alt brukeren trenger er at tydelig informasjon, dette øker omfanget av data mining. Med denne teknikken kan vi analysere dataene og konvertere dem til meningsfulle data som deretter bidrar til å ta smarte beslutninger og spådommer i en organisasjon. I IT-bransjen øker gruvedriften internett og responstiden på nettstedet er enkel ved hjelp av gruveverktøyet. Paramedical selskaper kan gruve datasett for å identifisere agenter. Du vil kunne undersøke kundeatferd de finner mønstre og forhold og forutsi fremtidig forretningsstrategi. Det eliminerer tid og arbeidskraft som kreves for å sortere stor database. De gir tydelig identifisering av skjulte mønstre for å overvinne risiko i virksomheten. Data mining identifiserer outliers i dataene. Det hjelper å forstå kunden og forbedre tjenesten deres for å nå målet om brukeren.
Hvem er det rette publikummet for å lære seg Data Mining-teknologier?
- Riktig publikum er IT-ledere, dataanalytikere som leter etter karrierevekst og forbedrer datastyring, verktøy for vellykket data mining.
- Eksperter som også jobber med datalagring og rapporteringsverktøy og forretningsinformasjon.
- Det kan tas av nybegynnere med gode logiske og analytiske ferdigheter.
- Programvare programmerere, seks sigma konsulenter.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?
Verden for datavitenskap tilbyr flere stillinger i organisasjoner. Etterspørselen etter gruvespesialister er avgjørende ettersom selskaper leter etter eksperter med enestående data mining-ferdigheter og erfaring. Data miner bruker statistisk programvare for å analysere data og forbedre forretningsløsninger. En data mining-spesialist er en viktig rolle i data science-teamet, og derfor verdsettes potensialet deres mer hos selskaper i alle størrelser.
Konklusjon
Det er raskt voksende teknologi i den nåværende verden, da alle trenger dataene sine for å bli brukt i riktig tilnærming for å få nøyaktig informasjon. Sosiale nettverk som Facebook, twitter osv. Og online shopping som Amazon. Det er data som beskriver dataene er samlet og fanget. Vi må trekke ut strategiske fakta fra disse dataene. For dette formålet utvikler data mining globalt. De kombinerer med big data og maskinlæring for å se bedre innsikt med organisasjonen. Det handler om å forutsi fremtiden for analyse. Siden selskaper fortsetter å oppdatere, trenger de å følge med på de siste gruvetrendene for å overvinne utfordrende konkurranser. I tillegg hjelper gruvedrift med å få kunnskapsbasert informasjon. Og denne teknologien kan brukes i mange virkelige applikasjoner som telekommunikasjon, biomedisinsk, markedsføring og finans, detaljhandel.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til What is Data Mining. Her diskuterte vi de forskjellige undergruppene for data mining og topp data mining selskaper med fordel og omfang. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Data Mining intervju spørsmål med svar
- Hva er datavisualisering?
- Hva er Big data analytics?
- Introduksjon til Big Data