Introduksjon til modeller i datamining
Data Mining bruker rå data for å hente ut informasjon eller faktisk utvinne den nødvendige informasjonen fra data. Data Mining brukes i det mest varierte spekteret av applikasjoner, inkludert politisk modellvarsling, værmeldingsmodellvarsling, nettstedsrangering, etc. Bortsett fra disse dataene blir gruvedrift også brukt i organisasjoner som bruker big data som sin rå datakilde for å gruve den nødvendige data som kan være stille komplekset om gangen.
Teknikker brukt i datamining
Data Mining-modus opprettes ved å bruke algoritmen på toppen av rå data. Gruvemodellen er mer enn algoritmen eller metadatahåndtereren. Det er et sett med data, mønstre, statistikk som kan brukes på nye data som blir hentet for å generere prediksjoner og få litt slutninger om forholdene. Følgende er noen av teknikkene som brukes i data mining.
1. Beskrivende dataminingsteknikk
Denne teknikken er generelt foretrukket for å generere kryss-tabulering, korrelasjon, frekvens osv. Disse beskrivende data mining-teknikkene brukes til å skaffe informasjon om dataenes regelmessighet ved å bruke rå data som input og for å oppdage viktige mønstre. De andre anvendelsene av dette, analysen er å forstå de fengslende gruppene i det bredere området av rå data.
2. Predictive Data Mining Technique
Hovedmålet med den prediktive gruvedriftsteknikken er å identifisere futuristiske resultater i stedet for den nåværende tendensen. Det er mange funksjoner som brukes til prediksjon av målverdien. Teknikkene som faller inn under denne kategorien er klassifisering, regresjon og tidsserie-analyse. Datamodellering er en tvang for denne prediktive analysen, som bruker noen variabler for å forutsi usikre futuristiske data for andre variabler.
Typer modeller i datamining
Få av data mining-modellene er nevnt nedenfor sammen med deres beskrivelse:
1. Modeller med krav på bedrageri
Svindel er utfordringen som mange bransjer og spesielt forsikringsbransjen står overfor. Disse bransjene må hele tiden forutsi bruk av rådata slik at bedragerikravene kan forstås og handles. Vi kan spore påstandene som kommer i form av rå data og identifisere sannsynligheten for at det er uredelig som kan resultere i store besparelser for forsikringsselskapet.
2. Klonmodeller
Kundeklonmodellen kan forutsi hvilke utsikter som med stor sannsynlighet vil svare ut fra egenskapene til organisasjonens “beste kunder”.
3. Responsmodeller
Prediktive data mining responsmodeller hjelper organisasjonene med å identifisere bruksmønstre som adskiller deres kundegrunnlag slik at organisasjonen kan etablere kontakt med disse kundene. Denne responsmodellen er den beste metoden for å forutsi og identifisere kundegrunnlaget eller utsiktene til målet for et bestemt produkt tilbudet er i tråd med bruken av en modell som er utviklet. Disse typene modeller brukes til å identifisere kundene som har stor sannsynlighet for å ha kjennetegn ved å være målrettet.
4. Inntekter og profittmodeller
Inntekts- og gevinstforutsigelsesmodeller kombinerer respons- eller ikke-svar-egenskapene med et gitt inntektsestimat, spesielt hvis bestilte størrelser, marginer er forskjellige eller faktureringer per måned. Som vi vet at ikke alle svarene har samme eller lik verdi, og modellen som kan øke svarene, gir oss ikke nødvendigvis overskudd. Inntekt og profitt forutsigende teknikk indikerer at de respondentene som har stor sannsynlighet for å øke inntektene eller fortjeneste delta margin med svaret enn de andre svarerne. Dette er noen av modelltypene, og det er mange flere som kan hjelpe deg med å blande de nødvendige dataene fra settet med rå data.
Data mining algoritmer
Det er mange data mining algoritmer som er til stede, vi vil diskutere et par av dem her. La oss se hvorfor krever vi algoritmen for å gruve dataene. I dagens verden, der datagenerering er enorm og big data er ganske vanlig, må vi ha en slags algoritme som må gjelde dem for å forutsi mønster og analyse. Vi har forskjellige algoritmer basert på modellen for gruvedrift som vi ønsker å bruke på dataene våre. Noen av dem er vist nedenfor:
1. Naive Bayes algoritme
Naive Bayes-algoritmen er basert på det Bayesiske teorem, og denne algoritmen brukes når vi har dimensjonene til dataene er høyere. Bayesian Classifier er i stand til å gi mulig output ved å legge inn rå data. Her er det også muligheten for å legge til de nye rådataene på kjøretid og få spådommer. En naiv Bayes-klassifiserer vil vurdere alle sannsynlighetene før du går inn på utgangen.
2. ANN algoritme
Denne ANN-algoritmen er inspirert av biologiske nevrale nettverk og er som en typisk dataarkitektur. Denne algoritmen bruker tilnærmingsfunksjoner på usikre store datamengder for å få noe mønster. De er generelt representert som et system av sammenkoblede nevroner som kan ta innspill og utføre beregningen for å gi utdata.
3. SVM-algoritme
Denne SVM-algoritmen har fått mye oppmerksomhet det siste tiåret og brukes på det bredeste spekter av applikasjoner. Denne algoritmen er basert på statistisk læringsteori og strukturell risikovurdering og minimeringsprinsipp. Den har evnen til å identifisere beslutningsgrensene og kalles også et hyperplan som kan produsere optimal separasjon av klasser og derved skape størst mulig avstand mellom det segregerende hyperplanet. SVM er den mest robuste og nøyaktige klassifiseringsteknikken, men har ulempen med høyere kostnader og tidkrevende.
Fordeler med dataminnleggingsmodeller
Det er mange fordeler med data mining-modellene, og noen av dem er listet opp nedenfor:
- Disse modellene hjelper organisasjonen med å identifisere kundens shoppingmønster og foreslår deretter de nødvendige skritt som kan tas for å øke inntektene.
- Disse modellene kan hjelpe oss med å øke nettstedoptimaliseringen slik at kunden enkelt kan oppdage de nødvendige tingene.
- Disse modellene hjelper oss med markedsføringskampanjer som identifiserer det gunstige området og metodene.
- Det vil hjelpe oss å identifisere kundebiten og deres behov, slik at de nødvendige produktene kan leveres
- Det bidrar til å øke merkevarelojaliteten.
- Det hjelper til med å måle lønnsomheten til inntektsøkende faktorer.
Konklusjon
Så vi har sett definisjonen av data mining og hvorfor det kreves og forstått forskjellen mellom beskrivende og prediktive datamingmodeller. Vi har også sett noen modeller for data ming og noen få algoritmer som hjelper organisasjonen til å få bedre innsikt i rådata. I det siste har vi sett noen fordeler med data mining-modellene.
Anbefalt artikkel
Dette er en guide til modeller i datamining. Her diskuterer vi de viktigste typene modeller i datamining og fordeler og algoritmer. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er typene for datamining?
- Liste over applikasjoner for mest utvinning av data
- Komponenter av Data Mining Architecture
- Data Mining Interview spørsmål