Oversikt over prosessering av data
Data mining er handlingen og en måte å finne mønstre og muligheter i de store datasettene som typisk involverer metoder som kryssingspunkter i statistikk, maskinlæring og databasesystemer. Det er en tverrfaglig undergruppe av et felt innen informatikk sammen med statistikk for et overordnet mål å ta informasjon ved hjelp av intelligente metoder ved å benytte seg av et datasett og også ved å transformere all informasjonen til en helt ny forståelig struktur som kan videreføres bruk. I dette emnet skal vi lære om prosessen med datainnsamling.
En av de helt essensielle oppgavene med data mining er knyttet til automatisk og halvautomatisk analyse av store mengder rå data og informasjon for å trekke ut det tidligere ukjente veldig interessante settet med mønstre som klynger eller en gruppe dataregistreringer, anomali-deteksjon (uvanlige poster), og også i tilfelle avhengigheter som benytter seg av gruvedrift i rekkefølge og mønsterregering. Dette gjør bruk av romlige indekser. Disse mønstrene kan være kjent for å være blant typene i inndatadataene og kan brukes i videre analyse, for eksempel i tilfelle prediktiv analyse og maskinlæring. Mer nøyaktige sett med resultater kan oppnås når du begynner å bruke støttebeslutningssystemer.
Hvordan fungerer gruvedrift?
Det er en overflod av data i bransjen på tvers av domener, og det blir veldig nødvendig å behandle og behandle dataene deretter. I utgangspunktet involverer det ETL-settet med prosesser som utvinning, transformasjon og lasting av dataene sammen med alt annet som er nødvendig for at denne ETL skal skje. Dette innebærer rensing, transformasjon og behandling av data som skal brukes i forskjellige systemer og representasjoner. Kundene kan benytte seg av denne behandlede data for å analysere virksomhetene og utviklingstrekkene i selskapene sine.
Fordeler med data mining prosess
Fordelen med data mining inkluderer ikke bare de som er relatert til virksomhet, men også de som medisin, værmelding, helsetjenester, transport, forsikring, myndigheter, etc. Noen av fordelene inkluderer:
- Markedsføring / detaljhandel: Det hjelper alle markedsføringsselskaper og firmaer med å bygge modeller som er basert på et historisk sett med data og informasjon for å forutsi responsen på markedsføringskampanjene som er rådende i dag, for eksempel online markedsføringskampanje, direkte mail, etc.
- Økonomi / bankvirksomhet: Data mining involverer at finansinstitusjoner gir informasjon om lån og også kredittrapportering. Når modellen bygger på historisk informasjon, kan gode eller dårlige lån deretter bestemmes av finansinstitusjonene. I tillegg overvåkes uredelige og mistenkelige transaksjoner av bankene.
- Produksjon: Det defekte utstyret og kvaliteten på de produserte produktene kan bestemmes ved å benytte de optimale parametrene for kontroll. For noen av bransjene for halvlederutvikling blir vannhårdhet og kvalitet for eksempel en stor utfordring da det har en tendens til å påvirke kvaliteten på produktene til deres produkt.
- Regjering: Regjeringene kan få fordel med overvåkning og måling av mistenkelige aktiviteter for å unngå anti-hvitvaskingsaktiviteter.
Ulike stadier av data mining-prosessen
- Rengjøring av data: Dette er et veldig innledende stadium i tilfelle av data mining, hvor klassifiseringen av dataene blir en viktig komponent for å oppnå sluttdataanalyse. Det innebærer å identifisere og fjerne unøyaktige og vanskelige data fra et sett med tabeller, database og postsett. Noen teknikker inkluderer uvitenhet om tuple som hovedsakelig finnes når klassemerket ikke er på plass, neste teknikk krever utfylling av de manglende verdiene på egen hånd, erstatning av manglende verdier og uriktige verdier med globale konstanter eller forutsigbare eller middelverdier.
- Dataintegrasjon: Det er en teknikk som innebærer sammenslåing av det nye settet med informasjon med det eksisterende settet. Kilden kan imidlertid involvere mange datasett, databaser eller flate filer. Den vanlige implementeringen for dataintegrering er opprettelsen av et EDW (enterprise data warehouse) som deretter snakker om to konsepter tette så vel som løse koblinger, men la oss ikke grave i detalj.
- Datatransformasjon: Dette krever transformering av data i formater generelt fra kildesystemet til det nødvendige destinasjonssystemet. Noen strategier inkluderer utjevning, aggregering, normalisering, generalisering og attributtkonstruksjon.
- Datakommunisering: Teknikkene som kan dele domenet til kontinuerlig attributt langs intervaller kalles datakretisering hvor datasettene er lagret i små biter og dermed gjør studien vår mye mer effektiv. To strategier involverer Top-down skjønn og bottom-up skjønn.
- Konsepthierarkier: De minimerer dataene ved å erstatte og samle konsepter på lavt nivå fra konsepter på høyt nivå. De flerdimensjonale dataene med flere abstraksjonsnivåer er definert av konsepthierarkier. Metodene er Binning, histogramanalyse, klyngeanalyse, etc.
- Mønsterevaluering og datapresentasjon: Hvis dataene presenteres på en effektiv måte, kan klienten, så vel som kundene, benytte seg av dem på best mulig måte. Etter å ha gått gjennom det ovennevnte sett med trinn, presenteres dataene i form av grafer og diagrammer og derved forstå dem med minimum statistisk kunnskap.
Verktøy og teknikker for data mining
Verktøy og teknikker for utvinning av data involverer måtene disse dataene kan utvinnes på og brukes til god og effektiv bruk. Følgende to er blant de mest populære settene med verktøy og teknikker for data mining:
1. R-språk: Det er et åpen kildekodeverktøy som brukes til grafikk og statistisk databehandling. Den har et bredt utvalg av klassiske statistiske tester, klassifisering, grafiske teknikker, tidsserie-analyse, etc. Den gjør bruk av effektiv lagringsanlegg og datahåndtering.
2. Oracle data mining: Det er populært kjent som ODM som blir en del av Oracle avansert analysedatabase og derved genererer detaljert innsikt og prediksjoner som er spesielt brukt for å oppdage kundeadferd, utvikle kundeprofiler sammen med identifisering av måter og muligheter for å selge andre.
Konklusjon
Data mining handler om forklaringen av historiske data og også et ekte streaming datasett, og bruker dermed prediksjoner og analyser på toppen av de utvinnede dataene. Det er nært knyttet til datavitenskap og maskinlæringsalgoritmer som klassifisering, regresjon, klynging, XGboosting, etc. da de har en tendens til å danne viktige data mining-teknikker.
En av ulempene kan inkludere trening av ressurser på settet med programvare som kan være en kompleks og tidkrevende oppgave. Databehandling blir en nødvendig komponent i ens system i dag, og ved å effektiv utnytte det, kan bedrifter vokse og forutsi deres fremtidige salg og inntekter. Jeg håper du likte denne artikkelen. Bli hos oss for mer som disse.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Data Mining Process. Her diskuterer vi de forskjellige stadiene, fordelene, verktøyene og teknikkene for data mining-prosessen. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Clustering i datamining?
- Hva er Ajax?
- Fordeler med HTML
- Slik fungerer HTML
- Databehandlingskonsepter og teknikker
- Algoritmer og typer modeller i datamining