Prehľad architektúry dolovania dát
Dolovanie údajov je spôsob, ako nájsť a preskúmať základné alebo pokročilé vzorce v komplikovanom súbore veľkých súborov údajov, ktorý zahŕňa metódy umiestnené na priesečníku štatistík, strojového učenia a tiež databázových systémov. Dá sa povedať, že ide o interdisciplinárnu oblasť štatistiky a počítačových vied, ktorej cieľom je extrahovať informácie pomocou inteligentných metód a techník z konkrétneho súboru údajov pomocou extrakcie, a tým ich transformácie. Do úvahy sa berú aj činnosti v oblasti správy údajov a činnosti súvisiace s predbežným spracovaním údajov spolu s hľadiskami. V tomto článku sa ponoríme hlboko do architektúry získavania údajov.
Architektúra dolovania dát
Dolovanie údajov je technika získavania zaujímavých poznatkov zo súboru obrovského množstva údajov, ktoré sa potom ukladajú do mnohých zdrojov údajov, ako sú systémy súborov, sklady údajov, databázy. Hlavné komponenty architektúry dolovania dát zahŕňajú -
1. Zdroje údajov
Obrovské množstvo súčasných dokumentov, ako napríklad dátový sklad, databáza, www alebo všeobecne nazývaný web, ktorý sa stáva skutočným zdrojom údajov. Väčšinou sa tiež môže stať, že údaje nie sú prítomné v žiadnom z týchto zlatých zdrojov, ale iba vo forme textových súborov, obyčajných súborov alebo sekvenčných súborov alebo tabuliek a potom je potrebné údaje spracovať veľmi podobne ako pri spracovaní údajov získaných zo zlatých zdrojov. Väčšina hlavných častí dát je dnes prijímaná z internetu alebo z celosvetového webu, pretože všetko, čo je dnes na internete, sú dáta v nejakej forme alebo inej, ktorá tvorí nejakú formu jednotiek úložísk informácií.
Pred spracovaním údajov pred rôznymi procesmi, ktorými prechádzajú, sa vyžaduje vyčistenie, integrácia a výber údajov pred tým, ako sa dáta nakoniec odovzdajú do databázy alebo na ľubovoľný server EDW (podnikový dátový sklad). Hlavnou výzvou, ktorá občas spočíva v tomto súbore údajov, sú rôzne úrovne zdrojov a široká škála formátov údajov, ktoré tvoria dátové komponenty. Preto údaje nemôžu byť priamo použité na spracovanie vo svojom naivnom stave, ale spracované, transformované a vytvorené oveľa použiteľnejším spôsobom. Týmto spôsobom je tiež zabezpečená spoľahlivosť a úplnosť údajov. Prvým krokom je teda zber údajov, čistenie a integrácia a post, že iba príslušné údaje sa odovzdávajú ďalej. Všetky tieto činnosti tvoria súčasť samostatnej sady nástrojov a techník.
2. Server alebo databáza údajov
Databázový server je skutočný priestor, v ktorom sú dáta obsiahnuté hneď po prijatí z rôznych zdrojov údajov. Server obsahuje aktuálnu množinu údajov, ktoré sú pripravené na spracovanie, a preto server riadi získavanie údajov. Všetky tieto činnosti sú založené na žiadosti o dolovanie údajov o osobe.
3. Engine Mining Engine
V prípade dolovania údajov tvorí motor hlavnú súčasť a je najdôležitejšou súčasťou, alebo, napríklad, hnacou silou, ktorá vybavuje všetky požiadavky a riadi ich a používa sa na to, aby obsahovala niekoľko modulov. Počet súčasných modulov zahŕňa ťažobné úlohy, ako je klasifikačná technika, asociačná technika, regresná technika, charakterizácia, predikcia a zhlukovanie, analýza časových radov, naivné Bayes, podporné vektorové stroje, metódy komplikovania, podporujúce a vrecovacie techniky, náhodné lesy, rozhodovacie stromy, atď.
4. Moduly na vyhodnotenie vzoru
Táto vyhodnocovacia technika modulov je zodpovedná najmä za meranie zaujímavosti všetkých tých vzorov, ktoré sa používajú na výpočet základnej úrovne prahovej hodnoty, a tiež sa používa na interakciu s motorom dolovania údajov na koordináciu pri vyhodnocovaní ostatných modulov. Celkovo vzaté, hlavným účelom tejto zložky je hľadať a hľadať všetky zaujímavé a použiteľné vzory, ktoré by mohli viesť k porovnateľne lepšej kvalite údajov.
5. Grafické užívateľské rozhranie
Keď sú dáta komunikované s motormi a medzi rôznymi hodnotiacimi modulmi modulov, stáva sa nevyhnutnosťou interakcie s rôznymi prítomnými komponentmi a aby boli užívateľsky príjemnejšie, aby bolo možné efektívne a efektívne využívať všetky súčasné komponenty, a preto Vyvstáva potreba grafického používateľského rozhrania známeho pod menom GUI.
Používa sa na zistenie pocitu kontaktu medzi používateľom a systémom dolovania dát, čo pomáha používateľom pristupovať k systému a používať ho efektívne a ľahko, aby sa im zabránilo akejkoľvek zložitosti, ktorá v tomto procese vznikla. Ide o formu abstrakcie, pri ktorej sa používateľom zobrazujú iba príslušné komponenty a kvôli komplexnosti sú všetky zložitosti a funkcionality zodpovedné za zostavenie systému skryté. Kedykoľvek užívateľ predloží dotaz, modul potom interaguje s celkovou sadou systému dolovania dát, aby vytvoril relevantný výstup, ktorý by mohol byť užívateľovi ľahko zrozumiteľnejší.
6. Znalostná základňa
Je to súčasť, ktorá tvorí základ celého procesu získavania údajov, pretože pomáha pri usmerňovaní vyhľadávania alebo pri hodnotení zaujímavosti vytvorených vzorov. Táto informačná báza pozostáva z presvedčenia používateľov a tiež z údajov získaných zo skúseností používateľov, ktoré sú zase užitočné v procese získavania údajov. Motor by mohol získať svoju sadu vstupov z vytvorenej vedomostnej základne, a tým poskytnúť efektívnejšie, presnejšie a spoľahlivejšie výsledky.
Dolovanie údajov je jednou z najdôležitejších techník, ktoré sa v súčasnosti zaoberajú správou údajov a spracovaním údajov, ktoré tvoria chrbtovú kosť akejkoľvek organizácie. Analýza údajov v akejkoľvek organizácii prinesie užitočné výsledky. Každá zložka techniky a architektúry získavania údajov má svoj vlastný spôsob vykonávania zodpovednosti a tiež účinného dokončovania získavania údajov. Rôzne moduly sú potrebné na správnu interakciu, aby sa dosiahol cenný výsledok a aby sa úspešne dokončil komplexný postup získavania údajov poskytnutím správnej sady informácií podniku.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca architektúrou dolovania dát. Tu diskutujeme základné komponenty architektúry dolovania dát. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Nástroj na dolovanie dát
- Výhody dolovania dát
- Čo je klastrovanie v ťažbe údajov?
- Otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru HTML5
- Najpoužívanejšie techniky ensemble learningu
- Algoritmy modelov pri ťažbe dát