Úvod do techník dolovania dát
V tejto téme sa chystáme dozvedieť sa o technikách dolovania dát, keďže pokrok v oblasti informačných technológií musí viesť k veľkému počtu databáz v rôznych oblastiach. V dôsledku toho je potrebné ukladať a manipulovať s dôležitými údajmi, ktoré sa môžu neskôr použiť na rozhodovanie a zlepšenie činností podniku.
Čo je dolovanie dát?
Dolovanie dát je proces získavania užitočných informácií a vzorov z obrovských údajov. Dolovanie údajov zahŕňa zber, extrakciu, analýzu a štatistiku údajov. Je tiež známa ako proces zisťovania znalostí, získavanie znalostí z údajov alebo analýza údajov / vzorov. Dolovanie dát je logický proces hľadania užitočných informácií na nájdenie užitočných údajov. Akonáhle sú informácie a vzorce nájdené, môžu byť použité na rozhodovanie pre rozvoj podnikania. Nástroje na získavanie údajov môžu poskytnúť odpovede na vaše rôzne otázky týkajúce sa vášho podnikania, ktoré bolo príliš ťažké vyriešiť. Predpovedajú tiež budúce trendy, ktoré podnikateľom umožňujú robiť aktívne rozhodnutia.
Dolovanie údajov zahŕňa tri kroky. Oni sú
- Prieskum - v tomto kroku sa údaje vymažú a prevedú do inej formy. Určuje sa aj povaha údajov
- Identifikácia vzoru - Ďalším krokom je výber vzoru, ktorý urobí najlepšiu predpoveď
- Nasadenie - Identifikované vzory sa používajú na dosiahnutie požadovaného výsledku.
Výhody dolovania dát
- Automatická predikcia trendov a správania
- Môže byť implementovaný na nových systémoch, ako aj na existujúcich platformách
- Dokáže analyzovať obrovskú databázu za pár minút
- Automatizovaný objav skrytých vzorov
- Existuje veľa modelov na jednoduché pochopenie zložitých údajov
- Je to vysoká rýchlosť, ktorá používateľom uľahčuje analýzu obrovského množstva údajov za kratší čas
- Poskytuje lepšie predpovede
Zoznam 7 dôležitých techník dolovania údajov
Jednou z najdôležitejších úloh v oblasti dolovania dát je výber správnej techniky získavania údajov. Technika dolovania údajov musí byť vybraná na základe typu podnikania a typu problému, ktorému vaše podnikanie čelí. Na zlepšenie presnosti a nákladovej efektívnosti použitia techník získavania údajov sa musí použiť všeobecný prístup. V tomto článku je v podstate sedem hlavných techník dolovania údajov. Existuje aj veľa ďalších techník dolovania údajov, ale týchto sedem podnikateľov považujú za častejšie.
- štatistika
- clustering
- vizualizácia
- Rozhodovací strom
- Asociačné pravidlá
- Neurálne siete
- klasifikácia
-
Štatistické techniky
Štatistika techník dolovania údajov je odvetvie matematiky, ktoré súvisí so zberom a popisom údajov. Štatistická technika sa mnohými analytikmi nepovažuje za techniku dolovania údajov. Pomáha však objavovať vzorce a vytvárať prediktívne modely. Z tohto dôvodu by mal mať analytik údajov určité znalosti o rôznych štatistických technikách. V dnešnom svete sa ľudia musia zaoberať veľkým množstvom údajov a odvodiť z nich dôležité vzorce. Štatistiky vám môžu vo väčšej miere pomôcť získať odpovede na otázky týkajúce sa ich údajov
- Aké sú vzory v ich databáze?
- Aká je pravdepodobnosť výskytu udalosti?
- Ktoré vzorce sú pre podnikanie užitočnejšie?
- Čo je súhrn na vysokej úrovni, ktorý vám môže poskytnúť podrobný prehľad o tom, čo je v databáze?
Štatistika neodpovedá iba na tieto otázky, ktoré pomáhajú pri sumarizácii údajov a ich počítaní. Pomáha tiež pri ľahkom poskytovaní informácií o údajoch. Prostredníctvom štatistických správ môžu ľudia robiť inteligentné rozhodnutia. Existujú rôzne formy štatistiky, ale najdôležitejšou a najužitočnejšou technikou je zhromažďovanie a počítanie údajov. Existuje veľa spôsobov, ako zhromažďovať údaje, ako je
- histogram
- Priemerný
- medián
- režim
- odchýlka
- Max
- min
- Lineárna regresia
-
Klastrovacia technika
Zhlukovanie je jednou z najstarších techník používaných pri dolovaní dát. Zhluková analýza je proces identifikácie údajov, ktoré sú si navzájom podobné. Pomôže to pochopiť rozdiely a podobnosti medzi údajmi. Toto sa niekedy nazýva segmentácia a pomáha používateľom pochopiť, čo sa deje v databáze. Poisťovňa môže napríklad zoskupiť svojich klientov podľa ich príjmu, veku, povahy poistnej zmluvy a druhu poistných udalostí.
Existujú rôzne typy klastrovacích metód. Sú nasledujúce
- Metódy rozdelenia
- Hierarchické aglomeračné metódy
- Metódy založené na hustote
- Metódy založené na mriežke
- Metódy založené na modeli
Najpopulárnejším klastrovým algoritmom je najbližší sused. Technika najbližšieho suseda je veľmi podobná zoskupovaniu. Je to predikčná technika, pri ktorej sa na účely predpovedania odhadovanej hodnoty v jednom zázname hľadajú záznamy s podobnými odhadovanými hodnotami v historickej databáze a použije sa predikčná hodnota zo záznamu, ktorý je blízko neklasifikovaného záznamu. Táto technika jednoducho uvádza, že objekty, ktoré sú bližšie k sebe, budú mať podobné hodnoty predikcie. Touto metódou môžete ľahko predpovedať hodnoty najbližších objektov. Najbližší sused je najjednoduchšou technikou, pretože pracuje podľa myšlienky ľudí. Veľmi dobre fungujú aj z hľadiska automatizácie. Ľahko vykonávajú komplexné výpočty návratnosti investícií. Úroveň presnosti v tejto technike je rovnako dobrá ako v ostatných technikách dolovania údajov.
V podnikaní sa technika Najbližšieho suseda najčastejšie používa v procese získavania textu. Používajú sa na nájdenie dokumentov, ktoré zdieľajú dôležité charakteristiky s týmto hlavným dokumentom, ktoré boli označené ako zaujímavé.
-
vizualizácia
Vizualizácia je najužitočnejšia technika, ktorá sa používa na objavenie vzorov údajov. Táto technika sa používa na začiatku procesu dolovania údajov. V súčasnosti prebieha mnoho typov výskumov, ktorých cieľom je vytvoriť zaujímavú projekciu databáz, ktorá sa nazýva Projekcia prenasledovania. Existuje veľa techník dolovania údajov, ktoré vytvoria užitočné vzory pre dobré údaje. Vizualizácia je však technika, ktorá prevádza zlé údaje na dobré údaje a umožňuje rôzne druhy metód dolovania údajov, ktoré sa majú použiť pri zisťovaní skrytých vzorov.
-
Technika indukčného rozhodovacieho stromu
Rozhodovací strom je prediktívny model a samotný názov znamená, že vyzerá ako strom. V tejto technike sa na každú vetvu stromu pozerá ako na otázku klasifikácie a listy stromov sa považujú za oddiely súboru údajov súvisiace s touto konkrétnou klasifikáciou. Táto technika sa môže použiť na prieskumnú analýzu, predspracovanie údajov a predikčné práce.
Rozhodovací strom možno považovať za segmentáciu pôvodného súboru údajov, pričom segmentácia sa vykonáva z určitého dôvodu. Každé údaje, ktoré patria do segmentu, majú určité predpovede podobné informácie. Rozhodovacie stromy poskytujú výsledky, ktoré môže užívateľ ľahko pochopiť.
Techniku rozhodovacieho stromu používajú štatistici väčšinou na zistenie, ktorá databáza viac súvisí s problémom podnikania. Technika rozhodovacieho stromu sa môže použiť na predbežné spracovanie a predbežné spracovanie údajov.
Prvým a najdôležitejším krokom v tejto technike je pestovanie stromu. Základ pestovania stromu závisí od nájdenia najlepšej možnej otázky, ktorá sa má položiť v každej vetve stromu. Rozhodovací strom prestane rásť za ktorejkoľvek z nižšie uvedených okolností
- Ak segment obsahuje iba jeden záznam
- Všetky záznamy obsahujú rovnaké vlastnosti
- Rast nestačí na ďalšie rozliatie
CART, ktorý je skratkou pre klasifikačné a regresné stromy, je algoritmus prieskumu a predpovedania údajov, ktorý kladie otázky komplexnejším spôsobom. Pokúša sa ich všetky a potom vyberie jednu najlepšiu otázku, ktorá sa používa na rozdelenie údajov do dvoch alebo viacerých segmentov. Po rozhodnutí o segmentoch znova kladie otázky pre každý nový segment individuálne.
Ďalšou populárnou technológiou rozhodovacieho stromu je CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Je to podobné ako CART, ale líši sa tým. KOŠÍK pomáha pri výbere najlepších otázok, zatiaľ čo CHAID pomáha pri výbere medzier.
-
Neurónová sieť
Neurónová sieť je ďalšou dôležitou technikou, ktorú ľudia v súčasnosti používajú. Táto technika sa najčastejšie používa v počiatočných fázach technológie získavania údajov. Umelá nervová sieť bola vytvorená z komunity umelej inteligencie.
Neurónové siete sa veľmi ľahko používajú, pretože sú do určitej miery automatizované, a preto sa neočakáva, že užívateľ bude mať veľa vedomostí o práci alebo databáze. Ale na to, aby neurónová sieť fungovala efektívne, musíte vedieť
- Ako sú uzly spojené?
- Koľko spracovateľských jednotiek sa má použiť?
- Kedy by sa mal tréningový proces zastaviť?
Táto technika má dve hlavné časti - uzol a odkaz
- Uzol - ktorý voľne zodpovedá neurónu v ľudskom mozgu
- Spojenie - ktoré voľne súvisí s väzbami medzi neurónmi v ľudskom mozgu
Neurónová sieť je súbor vzájomne prepojených neurónov. ktoré môžu tvoriť jednu vrstvu alebo viac vrstiev. Tvorba neurónov a ich vzájomné prepojenia sa nazývajú architektúrou siete. Existuje široká škála modelov neurónovej siete a každý model má svoje výhody a nevýhody. Každý model neurónovej siete má odlišné architektúry a tieto architektúry používajú rôzne učebné postupy.
Neurónové siete sú veľmi silnou technikou prediktívneho modelovania. Nie je však ľahké porozumieť ani odborníkom. Vytvára veľmi zložité modely, ktorým nie je možné úplne porozumieť. Aby sme pochopili techniku neurónovej siete, spoločnosti hľadajú nové riešenia. Už boli navrhnuté dve riešenia
- Prvým riešením je sieť Neural, ktorá je zabalená do kompletného riešenia, ktoré umožní jej použitie pre jednu aplikáciu
- Druhým riešením je spojenie s odbornými poradenskými službami
Neurónová sieť sa používa v rôznych druhoch aplikácií. To sa v podnikaní používa na odhaľovanie podvodov, ktoré sa v podniku vyskytujú.
-
Technika pridruženia podľa pravidla
Táto technika pomáha nájsť spojenie medzi dvoma alebo viacerými položkami. Pomáha spoznať vzťahy medzi rôznymi premennými v databázach. Odhaľuje skryté vzorce v súboroch údajov, ktoré sa používajú na identifikáciu premenných a častého výskytu rôznych premenných, ktoré sa objavujú pri najvyšších frekvenciách.
Asociačné pravidlo ponúka dve hlavné informácie
- Podpora - motyka sa často uplatňuje?
- Dôvera - Ako často je pravidlo správne?
Táto technika sleduje dvojkrokový proces
- Vyhľadajte všetky často sa vyskytujúce súbory údajov
- Vytvorte silné pravidlá priradenia z častých súborov údajov
Existujú tri typy asociačných pravidiel. Oni sú
- Pravidlo viacúrovňového pridruženia
- Pravidlo viacrozmerného pridruženia
- Kvantitatívne pravidlo pridruženia
Táto technika sa najčastejšie používa v maloobchode na nájdenie modelov predaja. Pomôže to zvýšiť mieru konverzie, a tým aj zisk.
-
klasifikácia
Klasifikácia techník dolovania dát je najbežnejšie používanou technikou dolovania údajov, ktorá obsahuje sadu vopred klasifikovaných vzoriek na vytvorenie modelu, ktorý dokáže klasifikovať veľkú množinu údajov. Táto technika pomáha odvodzovať dôležité informácie o údajoch a metaúdajoch (údaje o údajoch). Táto technika úzko súvisí s technikou klastrovej analýzy a používa strom rozhodovania alebo systém neurónovej siete. Do tejto techniky sú zapojené dva hlavné procesy
- Učenie - V tomto procese sa údaje analyzujú pomocou klasifikačného algoritmu
- Klasifikácia - V tomto procese sa údaje používajú na meranie presnosti pravidiel klasifikácie
Existujú rôzne typy klasifikačných modelov. Sú nasledujúce
- Klasifikácia indukciou rozhodovacieho stromu
- Bayesovská klasifikácia
- Neurálne siete
- Podpora vektorových strojov (SVM)
- Klasifikácia na základe združení
Dobrým príkladom klasifikačnej techniky je poskytovateľ e-mailov.
záver:
Z tohto článku sme poznali dôležité techniky dolovania dát. A charakteristiky a špecifikácie každej z techník sú podrobne vysvetlené. V mnohých oblastiach podnikania sa ukázalo, že ťažba údajov je dôležitým nástrojom a techniky sa najlepšie využívajú pri hľadaní riešenia problému. Preto je veľmi dôležité, aby spoločnosti používali techniky získavania údajov na pomoc podnikateľom pri prijímaní inteligentných rozhodnutí. Na vyriešenie problému v podnikaní sa nedá použiť žiadna jediná technika. Všetky techniky získavania údajov by mali ísť ruka v ruke s cieľom vyriešiť problém.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca technikami dolovania dát. Tu sme diskutovali o základnom koncepte a zozname 7 dôležitých techník dolovania údajov. Ak sa chcete dozvedieť viac, môžete si prečítať aj ďalšie navrhované články -
- Čo je to Analýza údajov
- Čo je to vizualizácia dát
- Čo je to Data Science
- Čo je technológia Big Data Technology?
- Druhy klastrov Najlepšie typy s príkladmi