Introduksjon til typer datamining
Begrepet “Data Mining” betyr at vi må se nærmere på et stort datasett og gruve data ut av det samme for å skildre essensen av hva data vil si. Svært lik kullgruvedrift, der kull dypt under bakken utvinnes ved hjelp av forskjellige verktøy, har datagruppen også tilknyttet verktøy for å få det beste ut av dataene. En veldig vanlig feiltolkning med data mining er at det blir tenkt som noe der vi prøver å trekke ut nye data, men ikke alltid er det sant. Det refererer også til noe der vi prøver å få mening ut av dataene vi allerede har. Dermed er data mining i seg selv et stort felt der de neste par avsnittene vi dypdykker dypt inn i spesifikt verktøyene i Data Mining. I denne artikkelen vil vi diskutere Typer av datagruver.
Hva er datamining?
Som snakket om data mining tidligere, er data mining en prosess der vi prøver å få frem det beste ut av dataene. Verktøyene til data mining fungerer som en bro mellom dataene og informasjonen fra dataene. I noen få blogger blir data mining også betegnet som kunnskapsfunn. Her vil vi gjerne gi en kort ide om implementeringsprosessen for data mining, slik at intuisjonen bak data mining er tydelig og blir lett for leserne å forstå. Under flytskjemaet representerer flyten:
I prosessen diskutert over er det verktøy på hvert nivå, og vi vil prøve å ta et dypt dykk inn i de viktigste.
Typer datamining
Data mining kan utføres på følgende typer data:
1. Utjevning (klargjør dataene)
Denne spesielle metoden for data mining-teknikk kommer inn under sjangeren for å forberede dataene. Hovedintensjonen med denne teknikken er å fjerne støy fra dataene. Her brukes algoritmer som enkel eksponentiell, det bevegelige gjennomsnittet for å fjerne støyen. Under utforskende analyse er denne teknikken veldig nyttig for å visualisere trender / følelser.
2. Aggregasjon (klargjør dataene)
Som begrepet antyder, samles en gruppe data for å oppnå mer informasjon. Denne teknikken brukes for å gi en oversikt over forretningsmessige mål og kan utføres manuelt eller ved hjelp av spesialisert programvare. Denne teknikken brukes vanligvis på big data, ettersom big data ikke gir den nødvendige informasjonen som helhet.
3. Generalisering (klargjør dataene)
Som navnet antyder, brukes denne teknikken for å generalisere data som helhet. Dette er forskjellig fra aggregering på en måte dataene under generaliseringen ikke er gruppert til sammen for å oppnå mer informasjon, men på sin side blir hele datasettet generalisert. Dette vil gjøre det mulig for en datavitenskapelig modell å tilpasse seg nyere datapunkter.
4. Normalisering (Forbered dataene)
I denne teknikken brukes spesiell omhu til datapunkter for å bringe dem inn i samme skala for analyse. For eksempel faller alderen og lønnen til en person i forskjellige måleskalaer, og å plotte dem på en graf vil ikke hjelpe oss å få nyttig informasjon om trender som er en kollektiv funksjon. Ved å bruke normalisering kan vi bringe dem i en lik skala, slik at det kan utføres sammenligning av eple til eple.
5. Valg av attributt / funksjon (klargjør dataene)
I denne teknikken bruker vi metoder for å utføre et utvalg av funksjoner slik at modellen som brukes til å trene datasettene kan antyde verdi for å forutsi dataene den ikke har sett. Dette er veldig analogt med å velge riktig antrekk fra en garderobe full av klær som passer for deg selv. Ikke-relevante funksjoner kan ha negativ innvirkning på modellytelsen, enn si å forbedre ytelsen.
6. Klassifisering (modell data)
I denne teknikken for data mining, vil vi håndtere grupper som blir kjent som “klasser”. I denne teknikken bruker vi funksjonene som er valgt (som diskutert i ovennevnte punkt) samlet til grupper / kategorier. For eksempel, i en butikk, hvis vi må vurdere om en person vil kjøpe et produkt eller ikke, er det "n" antall funksjoner vi samlet kan bruke for å få et resultat av Sann / usann.
7. Sporing av mønstre
Dette er en av de grunnleggende teknikkene som brukes i data mining for å få informasjon om trender / mønstre som kan vises av datapunktene. Vi kan for eksempel bestemme en trend med mer salg i løpet av en helg eller høytid i stedet for på hverdager eller arbeidsdager.
8. Tidligere analyse eller påvisning av avvik
Her, så vel som navnet antyder, brukes denne teknikken for å finne eller analysere avvikere eller avvik. Outliers eller anomalier er ikke negative datapunkter, de er bare noe som skiller seg ut fra den generelle trenden for hele datasettet. Når vi identifiserer utleggerne, kan vi enten fjerne dem helt fra datasettet, som skjer når utarbeidelsen av data er gjort. Ellers er denne teknikken mye brukt i modelldatasett for å forutsi utliggere også.
9. Clustering
Denne teknikken ligner stort sett klassifiseringen, men den eneste forskjellen er at vi ikke kjenner gruppen som datapunkter vil falle etter gruppering etter funksjoner. Denne metoden brukes vanligvis i gruppering av mennesker for å målrette lignende produktanbefalinger.
10. Regresjon
Denne teknikken brukes til å forutsi sannsynligheten for et trekk med tilstedeværelsen av andre funksjoner. For eksempel kan vi formulere sannsynligheten for prisen på en vare med hensyn til etterspørsel, konkurranse og noen få andre funksjoner.
11. Nevralt nettverk
Denne teknikken er basert på prinsippet om hvordan biologiske nevroner fungerer. I likhet med hva nevroner i menneskekroppen gjør, fungerer nevronene i et nevralt nettverk i data mining også som prosesseringsenhet og koble en annen nevron til å videreformidle informasjonen langs kjeden.
12. Forening
I denne metoden for data mining, blir forholdet mellom forskjellige funksjoner bestemt og i sin tur brukes til å finne skjulte mønstre eller relatert analyse utført per virksomhetskrav. Ved å bruke foreningen kan vi for eksempel finne funksjoner som er korrelert med hverandre og dermed understreke å fjerne noen for å fjerne overflødige funksjoner og forbedre prosessorkraft / tid.
Konklusjon
For å konkludere, det er forskjellige krav man bør huske på mens data mining er utført. Man må være veldig forsiktig med hva output forventes å være, slik at tilsvarende teknikker kan brukes for å oppnå målet. Selv om data mining er et utviklende rom, har vi prøvd å lage en uttømmende liste over alle typer verktøy i Data mining ovenfor for lesere.
Anbefalte artikler
Dette er en veiledning for typen dataarting. Her diskuterer vi Introduksjon og Topp 12 typer datamining. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler -
- Fordeler med data mining
- Data Mining Architecture
- Metoder for datautvinning
- Data Mining Tool
- Typer modeller i datamining