Čo je dolovanie dát?

Je tiež známa ako Zisťovanie vedomostí alebo Zisťovanie údajov. Ako všetci vieme, že mnoho veľkých organizácií je prevádzkovaných na rôznych miestach a na každom mieste sa vytvára veľké množstvo údajov (forma terabajtov), je potrebné, aby spoločnosti prijímali strategické rozhodnutia zo všetkých týchto zdrojov. Aby sme mohli analyzovať, spravovať a robiť rýchle rozhodnutia, musíme sa transformovať do všetkých domén. Metóda získavania užitočných informácií z úložiska údajov sa nazýva ťažba údajov. Zameriavajú sa na zisťovanie založené na údajoch, resp. Tieto úlohy možno rozdeliť do dvoch spôsobov: Prediktívne a popisné. Na spracovanie petabajtov údajov na získavanie údajov je potrebné klastre superpočítačov a výpočtov. Medzi typy získavania údajov patrí učenie pod dohľadom a bez dozoru.

definícia

Je to výkonná technológia s veľkým potenciálom extrahovať skryté prediktívne údaje / vzory z veľkého úložiska (databázy, text, obrázky), ktoré využíva vedecké metódy, algoritmy na extrahovanie poznatkov o údajoch (typ údajov je štruktúrovaný) v rôznych formách. Je to analytický proces skúmania veľkého množstva údajov pomocou detektívnych modelov na tieto údaje s cieľom získať nové podskupiny údajov na zlepšenie obchodného procesu a rozhodovania.

Pochopenie ťažby údajov

Ťažba sa zvyčajne vykonáva v databáze s rôznymi množinami údajov a je uložená v štruktúrnom formáte. Potom sa objavia skryté informácie, napríklad online služby, ako je napríklad Google, vyžadujú obrovské množstvo údajov na reklamu svojich používateľov, v takom prípade analýza ťažby analyzuje vyhľadávanie proces dopytov na poskytnutie relevantných údajov o poradí. Nástroje a techniky používané v ťažobnom procese sú klasifikácie (najpravdepodobnejší prípad), asociácia (identifikácia vzájomne súvisiacich premenných), predpoveď (predikcia hodnoty jednej premennej s druhou). Pre správne rozpoznávanie vzorov využíva strojové učenie. Implementuje sa široká škála algoritmov na prevzatie relevantných informácií z dotazov.

Ako uľahčuje ťažba údajov prácu?

Zjednodušujú prácu tým, že predpovedajú správanie zákazníkov a používajú tieto nástroje na vyhľadávanie vzorcov údajov. Premení prvotné údaje na štruktúrované informácie. Kroky zapojené do tohto procesu sú:

Extrahujú a načítajú údaje do dátového skladu (ktorý vyžaduje predbežné spracovanie), ktorý je uložený vo viacrozmernej databáze (ktorá robí analýzu plátkov, kociek, kubický formát).
Pomocou aplikačného softvéru poskytujú prístup k údajom obchodným analytikom.
Prezentácia týchto informácií v ľahko zrozumiteľnom formáte, ako sú napríklad grafy.
Potreba zvýšiť objem a rozmanitosť údajov.

Stručne povedané, môžeme povedať, že to funguje v troch jednoduchých krokoch. Sú to príprava údajov (prieskum), výber rôznych modelov na zostavenie a validáciu, fáza nasadenia (generovanie očakávaných výsledkov). Na druhej strane nie je také ľahké pracovať, pretože je nevyhnutné, aby dolovanie údajov pochopilo, čo a ako sa dá implementovať do všetkých tokov údajov s príslušnou masovou produkciou údajov v organizáciách. Príklady získavania údajov zahŕňajú elektronický obchod, riadenie vzťahov so zákazníkmi, bankovníctvo, zdravotníctvo, primárne základné prvky marketingu. Vo všetkých týchto aplikáciách sa používajú dataminingové algoritmy na prípravu predpovedí a na extrahovanie vzorov údajov.

Najlepšie spoločnosti zaoberajúce sa ťažbou údajov

Mnoho popredných spoločností používa túto doménu na zabezpečenie úspechu na trhu, zvýšenie výnosov a identifikáciu zákazníkov, aby im pomohla dosiahnuť dobrý obchod. Oni sú :

Google - Vyhľadávanie relevantných informácií na základe otázok.
Cignus Web
veštec
IBM a SAP
Informatika dátumu
IBM Cognos - samoobslužná analýza BI
Hewlett Packard Enterprise
Inštitút SAV - Služby v oblasti ťažby údajov.
WizSoft,
Neural Technologies - poskytuje produkty a služby.
Amazon - produktový servis.
Delta - letecká služba (monitorovanie spätnej väzby od zákazníkov).
Sun tech - webová výskumná služba

Rôzne podmnožiny ťažby údajov

Niektoré z ťažobných techník zahŕňajú predikciu, klasifikáciu, regresiu, zhlukovanie, združovanie, rozhodovacie stromy, detekciu pravidiel, najbližší sused. Rozdeľuje súbory údajov na dva typy. Sú to tréningová súprava a testovacia súprava. Ďalšími podmnožinami získavania údajov v súvislosti s údajmi sú veda údajov, analýza údajov, strojové učenie, veľké údaje, vizualizácia údajov. Hlavným rozdielom medzi nimi je ťažba, ktorá je stále analytikom a vytvára algoritmus na zisťovanie štruktúry údajov. Ťažba zhromažďuje údaje najskôr a robí induktívny proces, zatiaľ čo ostatní nenájdu vzorce.

Čo môžete robiť s dolovaním dát?

Musíme sa zamerať na získavanie údajov ako na primitívne, pretože to zlepšuje zákaznícky servis a zvyšuje produkčný servis. Vďaka tomu môžeme údaje optimalizovať analýzou údajov v oblastiach ako zdravotníctvo, telekomunikácie, výroba, financie a poistenie. Zameriava sa na aplikácie a menej sa venuje hľadaniu vzťahov s premennými. Pomáha organizácii šetriť peniaze, identifikuje nákupné vzorce v supermarkete, definuje nových zákazníkov a predpovedá mieru odozvy zákazníkov. Pracuje s tromi typmi údajov: metaúdajmi (údajmi o sebe), transakčnými a neoperačnými údajmi. Vláda využíva získavanie údajov na sledovanie podvodov, na sledovanie hernej stratégie, krížový predaj.

Práca s dolovaním údajov

Počiatočný proces zahŕňa čistenie údajov z rôznych zdrojov, čo je podstatnou súčasťou. Na to používajú niekoľko techník nazývaných štatistická analýza, strojové učenie. Nástroj na vizualizáciu údajov je jedným z univerzálnych nástrojov na získavanie údajov. Metóda, s ktorou sa pracuje, sa nazýva prediktívne modelovanie. Proces získavania údajov pozostáva z prieskumu, validácie / overenia, nasadenia. Úloha zahŕňa

Vygeneruje sa problémové vyhlásenie.
Pochopte údaje na pozadí.
Implementácia modelovacích prístupov.
Identifikácia merania výkonnosti a interpretácia údajov.
Vizualizácia údajov s výsledkami.

Pracuje s niektorými nástrojmi ako Rapid Miner, Orange, ktoré sú všetky otvorené. Techniky modelovania, ktoré sa tu používajú, sú bayesovské siete, neurónové siete, rozhodovacie stromy, lineárna a logistická regresia, genetické algoritmy, fuzzy sady. Hlavnou úlohou získavania údajov sú:

klasifikácia
clustering
regresia
sumarizácie
Modelovanie závislosti
Objavte detekciu

Výhody dolovania dát

Existuje veľa výhod, niektoré body sú uvedené nižšie:

Zlepšujú plánovanie a prijímanie rozhodnutí a maximalizujú zníženie nákladov.
Pre používateľa je ľahké analyzovať obrovské množstvo údajov v rýchlom procese.
Sú užitočné na predpovedanie budúcich trendov použitou technológiou. Ďalšou popularitou technológií získavania údajov sú grafické rozhrania, ktoré uľahčujú programy.
Pomáhajú nám nájsť podvodné činy v analýze trhu a pri ťažbe výrobných údajov zlepšujú použiteľnosť, dizajn. Môžu sa tiež použiť na neobchodné účely.
Zlepšite výnosy spoločnosti a znížte náklady na podnikanie.
Používajú sa v rôznych oblastiach, ako je poľnohospodárstvo, medicína, genetika, bioinformatika a sentimentálna analýza.
Pomáha obchodníkom predpovedať zákazníkom správanie pri kúpe produktu a používalo sa na elektrickú energiu a lepšie porozumenie zákazníkom.
Pomáhajú tiež pri transakciách kreditnými kartami a pri podvodnom zisťovaní.
Ťažba sa v poľnohospodárstve bežne používa na predpovedanie problémov fermentácie pomocou prístupu K-Means.

Požadované zručnosti v oblasti dolovania údajov

Na to, aby sa stali producentom údajov, potrebujú jedinečnú technológiu a interpersonálne zručnosti. Technické zručnosti zahŕňajú analytické nástroje ako MySQL, Hadoop a programovacie jazyky ako Python, Perl, Java. A treba pochopiť štatistické koncepty, indukciu vedomostí, dátové štruktúry a algoritmy a pracovné znalosti Hadoop a MapReduce. Zručnosti sú potrebné v nasledujúcich oblastiach, ako je DB2, nástroje ETL, Oracle. Ak sa chcete odlíšiť od iných dátových baníkov, potreba učenia sa strojového učenia je veľmi dôležitá. Na identifikáciu vzorcov údajov je základom matematických údajov potrebné zistiť čísla, pomery, ko-relačné a regresné kroky. Aby ste mohli učiť, musíte mať databázový koncept, ako sú schémy, vzťahy, Structure Query Language. Špecialista na dolovanie dát musí mať znalosti v podnikovom spravodajstve, najmä programovací softvér a skúsenosti s operačným systémom, najmä Linuxom, a tiež silné zázemie v oblasti vedy o dátach, aby podnikol silné kroky v kariére.

Prečo by sme mali používať dolovanie údajov?

Patrí medzi špičkové technológie, ktoré majú v nadchádzajúcich rokoch väčší vplyv na organizácie, a preto je dôležitá ťažba. Pomáhajú skúmať a identifikovať vzory údajov. Sú napojené na dátový sklad a neurónové siete, ktoré sú zodpovedné za extrahovanie. V marketingovej segmentácii a zoskupovaní sleduje nákupné správanie. Pre relevantné vyhľadávanie v ťažbe dokumentov, ťažba baní stránky po webe. Ich zodpovednosť zahŕňa vykonávanie výskumu v oblasti analýzy údajov a interpretácie výsledkov. Dôležitým využitím získavania údajov je pomôcť pri odhaľovaní podvodov a vývoji modelov na pochopenie charakteristík založených na modeloch. Ťažba sa používa na pomoc pri zhromažďovaní pozorovaní a zisťovaní korelácií a vzťahov medzi skutočnosťami. Funkcie zahŕňajú charakterizáciu údajov, analýzu odľahlých údajov, diskrimináciu údajov, analýzu združení a zhlukovanie.

Kľúčom k úspechu v ťažbe sú:

Zdroj údajov
Vhodné algoritmy
Vedecká ťažba
Zvýšená rýchlosť spracovania

Rozsah ťažby údajov

Častá ťažba vzorov rozšírila analýzu údajov a má hlboké skóre v ťažobných metodikách. Ťažba má obrovský dosah vo veľkých a malých organizáciách s pozoruhodnými vyhliadkami. Majú automatizované predpovede trendov vrátane zistenia podvodného konania a maximalizácie návratnosti investícií v budúcnosti. Objavenie minulých neznámych vzorov. Techniky používané v ťažbe sú pokročilé koncepcie, ako je neurálna a fuzzy logika, aby zlepšili svoju spodnú hranicu a rýchlo získali zdroje z vyhľadávania. Budúcnosť by ste mohli nájsť v distribuovaných Datamining, Sequence Data Mining, priestorovom a geografickom ťažbe dát, Multimedia.

Prečo potrebujeme dolovanie údajov?

V dnešnom obchodnom svete sa ťažba údajov používa v rôznych odvetviach na analytické účely. Všetko, čo užívateľ potrebuje, sú jasné informácie, čo rozširuje rozsah ťažby údajov. Pomocou tejto techniky môžeme analyzovať údaje a prevádzať ich na zmysluplné údaje, ktoré potom pomáhajú robiť inteligentné rozhodnutia a predpovede v organizácii. V IT priemysle ťažba urýchľuje internet a doba odozvy stránok je jednoduchá pomocou nástroja na ťažbu. Zdravotnícke spoločnosti môžu ťažiť súbory údajov na identifikáciu agentov. Budete mať možnosť preskúmať správanie zákazníkov, ktoré nájdu vzorce a vzťahy a predpovedať budúcu obchodnú stratégiu. Eliminuje čas a pracovnú silu potrebnú na triedenie veľkých databáz. Poskytujú jasnú identifikáciu skrytých vzorcov na prekonanie rizík v podnikaní. Dolovanie údajov identifikuje odľahlé hodnoty v údajoch. Pomáha pochopiť zákazníka a zlepšiť jeho služby tak, aby sa dosiahol cieľ používateľa.

Kto je tým pravým publikom na výučbu technológií dolovania dát?

Správnym publikom sú IT manažéri, analytici údajov, ktorí hľadajú kariérny rast a zlepšujú správu údajov, nástroje na úspešné získavanie údajov.
Experti pracujúci aj na nástrojoch na ukladanie a vykazovanie údajov a na obchodné spravodajstvo.
Môžu ho prijať začiatočníci s dobrými logickými a analytickými schopnosťami.
Softwaroví programátori, šesť sigma konzultantov.

Ako vám táto technológia pomôže v kariérnom raste?

Svet dátových vied ponúka viac pozícií v organizáciách. Dopyt po špecialistoch na nerastné suroviny je nevyhnutný, pretože spoločnosti hľadajú odborníkov s vynikajúcimi schopnosťami a skúsenosťami s ťažbou údajov. Data miner používa štatistický softvér na analýzu údajov a zlepšenie podnikových riešení. Špecialista na dolovanie údajov je v tíme pre vedu údajov podstatnou úlohou, a preto sa jeho potenciál hodnotí skôr v spoločnostiach všetkých veľkostí.

záver

Je to rýchlo sa rozvíjajúca technológia v súčasnom svete, pretože každý potrebuje, aby sa ich údaje použili správnym prístupom na získanie presných informácií. Sociálne siete ako Facebook, Twitter atď. A online nakupovanie ako Amazon, sú to údaje, ktoré opisujú údaje, ktoré boli zhromaždené a zachytené, z ktorých musíme extrahovať strategické fakty. Na tento účel sa dolovanie údajov celosvetovo vyvíja. Kombinujú sa s veľkými údajmi a strojovým učením, aby videli lepšie informácie o organizácii. Je to všetko o predpovedaní budúcnosti na analýzu. Keďže spoločnosti neustále aktualizujú, musia sledovať najnovšie ťažobné trendy, aby prekonali náročné konkurencie. Medzitým ťažba pomáha získať informácie založené na vedomostiach. Túto technológiu je možné použiť v mnohých aplikáciách v skutočnom živote, ako sú telekomunikácie, biomedicínske, marketingové a finančné služby, maloobchod.

Odporúčané články

Toto bola príručka Čo je dolovanie údajov. Tu sme diskutovali o rôznych podmnožinách ťažby údajov a špičkových spoločnostiach ťažby údajov s výhodou a rozsahom. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -

Rozhovor s otázkou odpovedí na otázku dolovania dát
Čo je to vizualizácia dát?
Čo je to veľká dátová analytika?
Úvod do veľkých dát

Čo je dolovanie dát? - Výhoda a spracovanie údajov

Obsah: