Úvod do modelov v oblasti dolovania dát
Dolovanie údajov využíva prvotné údaje na extrahovanie informácií alebo na získavanie požadovaných informácií z údajov. Dolovanie údajov sa používa v najrôznejších aplikáciách vrátane predpovede politického modelu, predpovede modelu počasia, predpovede hodnotenia webových stránok, atď. Okrem toho sa ťažba údajov používa aj v organizáciách, ktoré používajú veľké údaje ako svoj surový zdroj údajov na ťažbu požadovaných údajov. dáta, ktoré môžu byť komplexné súčasne.
Techniky používané pri ťažbe údajov
Režim dolovania údajov sa vytvára aplikáciou algoritmu na prvotné údaje. Ťažobný model je viac než len algoritmus alebo obsluha metadát. Je to súbor údajov, vzorov, štatistík, ktoré je možné opraviť na nových údajoch, ktoré sú získavané na generovanie predpovedí a získanie určitej inferencie o vzťahoch. Nasleduje niekoľko techník, ktoré sa používajú pri získavaní údajov.
1. Opisná technika dolovania dát
Táto technika sa všeobecne uprednostňuje na vytváranie krížových tabuliek, korelácií, frekvencie atď. Tieto opisné techniky získavania údajov sa používajú na získanie informácií o správnosti údajov pomocou prvotných údajov ako vstupu a na objavenie dôležitých vzorcov. Ďalšou aplikáciou tejto analýzy je pochopenie úchvatných skupín v širšej oblasti prvotných údajov.
2. Prediktívna technika dolovania údajov
Hlavným cieľom prediktívnej ťažobnej techniky je identifikovať futuristické výsledky namiesto súčasnej tendencie. Existuje veľa funkcií, ktoré sa používajú na predikciu cieľovej hodnoty. Techniky, ktoré patria do tejto kategórie, sú klasifikácia, regresia a analýza časových radov. Modelovanie údajov je nutnosťou pre túto prediktívnu analýzu, ktorá používa niektoré premenné na predikciu neurčitých futuristických údajov pre iné premenné.
Typy modelov pri ťažbe údajov
Nižšie je uvedených niekoľko modelov dolovania údajov spolu s ich popisom:
1. Modely nárokujúce podvod
Podvody sú výzvou, ktorej čelia mnohé odvetvia, najmä poisťovníctvo. Tieto odvetvia musia neustále predpovedať použitie prvotných údajov, aby bolo možné pochopiť a konať proti podvodom. Môžeme sledovať pohľadávky, ktoré prichádzajú vo forme prvotných údajov, a zistiť pravdepodobnosť, že bude podvodná, čo môže mať za následok veľké úspory pre poisťovňu.
2. Modely klonovania zákazníkov
Model klonu zákazníkov môže predpovedať, ktoré vyhliadky sú veľmi pravdepodobné, že budú reagovať na základe charakteristík „najlepších zákazníkov“ organizácie.
3. Modely odozvy
Prediktívne modely odozvy dolovania údajov pomáhajú organizáciám identifikovať spôsoby použitia, ktoré oddeľujú ich zákaznícku základňu, aby organizácia mohla nadviazať kontakt s týmito zákazníkmi. Tento model odozvy je najlepšou metódou na predpovedanie a identifikáciu zákazníckej základne alebo vyhliadok na cieľ pre konkrétny produkt, ktorý je ponuka v súlade s použitím vyvinutého modelu. Tieto typy modelov sa používajú pri identifikácii zákazníkov, u ktorých je vysoká pravdepodobnosť, že budú mať charakteristiku zacielenia.
4. Prediktívne modely výnosov a ziskov
Modely príjmov a predpovede ziskov kombinujú charakteristiky odozvy alebo nezodpovedania s daným odhadom výnosov, najmä ak sú objednané veľkosti, marže veľmi rozdielne alebo mesačné fakturácie. Ako vieme, že nie všetky odpovede majú rovnakú alebo rovnakú hodnotu a model, ktorý môže zvýšiť počet odpovedí, nemusí nevyhnutne získať zisk. Technika predikcie výnosov a ziskov naznačuje, že tí respondenti, ktorí s vysokou pravdepodobnosťou zvýšia svoju odozvu, zvýšia zisk alebo delta maržu ako ostatní respondenti. Toto sú niektoré z typov modelov a existuje mnoho ďalších, ktoré môžu pomôcť pri spájaní požadovaných údajov zo súboru prvotných údajov.
Algoritmy dolovania údajov
Existuje veľa algoritmov získavania údajov, ktoré tu budeme diskutovať. Pozrime sa, prečo vyžadujeme algoritmus na ťažbu údajov. V dnešnom svete, kde je generovanie údajov veľké a veľké dáta sú celkom bežné, potrebujeme nejaký druh algoritmu, ktorý by sa na ne musel použiť, aby sme mohli predpovedať štruktúru a analýzu. Máme rôzne algoritmy založené na modeli ťažby, ktorý chceme použiť na naše údaje. Niektoré z nich sú uvedené nižšie:
1. Algoritmus Naive Bayes
Algoritmus Naive Bayes je založený na Bayesovskej vete a tento algoritmus sa používa, keď máme väčšie rozmery údajov. Bayesovský klasifikátor je schopný zabezpečiť možný výstup zadaním prvotných údajov. Je tu tiež možnosť pridať nové nespracované údaje v čase vykonávania a získať predpovede. Naivný klasifikátor Bayes zváži všetky pravdepodobnosti skôr, ako sa zaviaže na výstup.
2. ANN Algorithm
Algoritmus ANN je inšpirovaný biologickými neurálnymi sieťami a je ako typická počítačová architektúra. Tento algoritmus používa aproximačné funkcie na neistom veľkom počte údajov, aby získal určitý vzorec. Zvyčajne sú reprezentované ako systém vzájomne prepojených neurónov, ktoré môžu prijať vstup a vykonať výpočet, aby poskytli výstup.
3. Algoritmus SVM
Tento algoritmus SVM získal v posledných desiatich rokoch veľkú pozornosť a uplatňuje sa na najširšiu škálu aplikácií. Tento algoritmus je založený na štatistickej teórii učenia a na princípe hodnotenia a minimalizácie štrukturálnych rizík. Má schopnosť identifikovať hranice rozhodovania a nazýva sa tiež hyperplán, ktorý môže vytvárať optimálne oddelenie tried a tým vytvárať najväčšiu možnú vzdialenosť medzi segregujúcim hyperplánom. SVM je najrobustnejšia a najpresnejšia klasifikačná technika, má však nevýhodu vyššej ceny a času.
Výhody modelov dolovania dát
Existuje mnoho výhod modelov dolovania dát a niektoré z nich sú uvedené nižšie:
- Tieto modely pomáhajú organizácii identifikovať obchodný model zákazníka a potom navrhujú vhodné kroky, ktoré sa môžu podniknúť na zvýšenie výnosov.
- Tieto modely nám môžu pomôcť zvýšiť optimalizáciu webových stránok, aby zákazník mohol ľahko nájsť potrebné veci.
- Tieto modely nám pomáhajú pri marketingových kampaniach identifikujúcich priaznivú oblasť a metódy.
- Pomôže nám to identifikovať časť zákazníkov a ich potreby, aby mohli byť dodané požadované výrobky
- Pomáha to zvýšiť lojalitu značky.
- Pomáha merať ziskovosť faktorov zvyšujúcich príjmy.
záver
Videli sme teda definíciu dolovania údajov a prečo je to potrebné a chápeme rozdiel medzi deskriptívnymi a prediktívnymi modelmi ming údajov. Videli sme tiež niekoľko modelov spojenia údajov a niekoľko algoritmov, ktoré organizácii pomáhajú získať lepší prehľad o nespracovaných údajoch. V poslednej dobe sme videli niekoľko výhod s modelmi dolovania dát.
Odporúčaný článok
Toto je príručka pre modely v ťažbe dát. Tu diskutujeme najdôležitejšie typy modelov pri ťažbe dát spolu s výhodami a algoritmami. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Aké sú typy ťažby údajov?
- Zoznam najlepších aplikácií na dolovanie dát
- Komponenty architektúry dolovania dát
- Interview Otázka dolovania dát