Čo je dolovanie dát?
Predtým, ako pochopíme koncepcie a techniky dolovania údajov, najprv preskúmame ťažbu údajov. Dolovanie údajov je znakom prevodu údajov na niektoré informácie, ktoré majú dobré vedomosti. Vzťahuje sa to na proces získavania nových informácií sledovaním veľkého množstva dostupných údajov. Pomocou rôznych techník a nástrojov je možné predpovedať informácie, ktoré sa od údajov požadujú, iba ak je dodržaný postup správny. V rôznych odvetviach je to užitočné na získanie niektorých požadovaných informácií pre budúcu analýzu rozpoznaním niektorých vzorcov v existujúcich údajoch v databázach, skladoch údajov atď.
Typy údajov pri ťažbe údajov
Nasledujú typy údajov, na ktorých je možné vykonávať získavanie údajov:
- Relačné databázy
- Dátové sklady
- Pokročilé databázy a informačné archívy
- Objektovo orientované a objektovo-relačné databázy
- Transakčné a priestorové databázy
- Heterogénne a staršie databázy
- Multimediálna a streamingová databáza
- Textové databázy
- Dolovanie textu a dolovanie webu
Proces získavania údajov
Nižšie sú uvedené body pre proces získavania údajov:
1. Obchodné porozumenie
Toto je prvá fáza procesu implementácie dolovania údajov, kde sú jasne pochopené všetky potreby a cieľ podnikania klienta. Správne ciele získavania údajov sú stanovené s ohľadom na súčasný scenár podnikania a ďalšie faktory, ako sú zdroje, predpoklady, obmedzenia. Správny plán získavania údajov by mal byť podrobný a musí spĺňať naše obchodné ciele a ciele získavania údajov.
2. Porozumenie údajom
Táto fáza slúži ako kontrola rozumnosti údajov, ktoré boli zozbierané z rôznych zdrojov pre procesy získavania údajov. Najprv sa zhromažďujú všetky údaje z rôznych zdrojov súvisiace s podnikovým scenárom organizácie, ktorý sa môže nachádzať v rôznych databázach, plochých súboroch atď. Zhromaždené údaje sa kontrolujú, či sa zhodujú, pretože môžu byť nenahraditeľné.
Niekedy je tiež potrebné skontrolovať metadáta, aby sa znížili chyby v procesoch získavania údajov. Rôzne dotazy na získavanie údajov sa používajú na analýzu správnych údajov a na základe výsledkov je možné skontrolovať kvalitu údajov. Pomáha tiež analyzovať, či nejaké údaje chýbajú alebo nie.
3. Príprava údajov
Tento proces spotrebuje maximálny čas projektu. Táto tvár obsahuje proces nazývaný čistenie dát na vyčistenie údajov, ktoré boli zhromaždené počas procesu porozumenia dát. Proces čistenia údajov sa používa na čistenie údajov, aby sa vylúčili nesprávne hlučné údaje pre údaje s chýbajúcimi hodnotami.
4. Transformácia dát
V ďalšom stave sa vykonávajú operácie transformácie dát, ktoré sa používajú na zmenu údajov, aby boli užitočné pre proces implementácie dolovania údajov. Tu transformácia, ako je agregácia, zovšeobecnenie, normalizácia alebo konštrukcia atribútov, aby boli údaje pripravené na proces modelovania údajov.
5. Modelovanie
Toto je fáza získavania údajov, pri ktorej sa na určenie vzorov údajov používa správna technika. Rôzny scenár sa musí vytvoriť, aby sa skontrolovala kvalita a platnosť tohto modelu a aby sa určilo, či ciele, ktoré boli definované v procese porozumenia podniku, sú splnené po zavedení týchto techník. Vzorec, ktorý sa našiel v tomto procese, sa ďalej vyhodnocuje a posiela sa na nasadenie tímu obchodných operácií, aby mohol pomôcť zlepšiť obchodnú politiku organizácií.
6. Hodnotenie
V tejto fáze sa vykonáva správne vyhodnotenie objavov získavania údajov, aby sa dalo podniknúť kroky na implementáciu do obchodných procesov. Vykonáva sa správne porovnanie s objavy a existujúcim obchodným operačným plánom, aby bolo možné náležite vyhodnotiť zmenu zistených informácií, ktoré je potrebné pridať k súčasným obchodným operáciám.
7. Nasadenie
V tejto fáze sú informácie, ktoré boli uzavreté pomocou procesov získavania údajov, transformované zrozumiteľnou formou pre netechnické zainteresované strany. Pre tento proces sa vytvorí riadny plán nasadenia, ktorý zahŕňa prepravu, údržbu a monitorovanie nájdených informácií. Týmto spôsobom sa vytvorí správna správa o projekte spolu so skúsenosťami a ponaučeniami získanými počas procesu odovzdávania našich objavov získavania údajov tímu obchodných operácií.
Preto tento proces pomáha zlepšovať obchodnú politiku organizácie.
Techniky dolovania dát
Techniky a technológie uvedené nižšie môžu pomôcť pri používaní funkcie dolovania údajov najefektívnejším spôsobom:
1. Sledujte vzory
Rozpoznávanie vzorcov v súbore údajov je jednou zo základných techník získavania údajov. Dáta sa sledujú v pravidelných intervaloch na rozpoznanie určitej aberácie. Napríklad je možné zistiť, či určitá osoba cestuje po rôznych krajinách, potom bude musieť pravidelne rezervovať cestovné lístky, a tak môže ponúknuť špeciálnu kreditnú kartu.
2. Klasifikácia
Je to jedna z komplexných techník získavania údajov, pri ktorej je potrebné vytvoriť rôzne rozpoznateľné kategórie pomocou rôznych atribútov v existujúcich údajoch. Tieto kategórie pomáhajú dosiahnuť rôzne závery pre naše budúce použitie. Napríklad pri analýze údajov o premávke v meste je možné dopravu v tejto oblasti klasifikovať ako nízku, strednú a ťažkú. To pomôže cestujúcim predpovedať dopravu pred časom.
3. Združenie
Táto technika je podobná technike sledovania vzorov, ale tu sa týka závislých premenných. To znamená, že sa nájde vzor pre súvisiace údaje, ktorý je prepojený s existujúcimi údajmi. Sleduje sa udalosť súvisiaca s inou udalosťou a v týchto údajoch sa nachádzajú konkrétne vzory. Napríklad údaje sledovania súborov pre prevádzku v konkrétnom meste môžu tiež sledovať najnavštevovanejšie miesta v meste. Môže to tiež pomôcť sledovať známe miesta, ktoré sa majú navštíviť v meste.
4. Detekcia na diaľku
Táto technika súvisí s extrakciou anomálií vo vzorke údajov. Napríklad predaj nákupného strediska vytvára dobrý zisk v priebehu 11 mesiacov v roku, ale v poslednom mesiaci poklesol predaj natoľko, že to vedie k strate tváre. V týchto prípadoch musíme zistiť, čo bolo faktorom, ktorý znížil predaj, aby sme sa tomu mohli vyhnúť nabudúce. Technika na nájdenie takéhoto rozptýlenia v pravidelnom vzore je súčasťou detekčnej techniky Outlier.
5. Zhlukovanie
Táto technika je podobná klasifikácii, iba rozdiel spočíva v tom, že vyberie skupinu údajov, ktoré majú určité podobnosti, ktoré ich zaraďujú do jednej skupiny. Napríklad zoskupovanie rôznych divákov kina na základe frekvencie, ako často prichádzajú na predstavenia, na ktoré načasovanie prichádzajú najčastejšie a na aký žáner filmu prichádzajú.
6. Regresia
Táto technika pomáha vykresliť vzťah medzi 2 premennými, od ktorých môže závisieť analýza. Tu sa snažíme zistiť vzorec zmeny premennej stanovením ďalších závislých premenných. Napríklad, ak potrebujeme zistiť model predaja produktu v obchodaku v závislosti od jeho dostupnosti, sezóny, dopytu atď. To môže viesť majiteľa k stanoveniu ceny za predaj.
7. predpoveď
Najdôležitejšou črtou získavania údajov je zníženie budúcich rizík a zvýšenie zisku organizácie štúdiom existujúcich a historických modelov pre predajné a úverové riziká. Tu nám tento typ technológie pomáha robiť budúce rozhodnutia v závislosti od modelu nájdeného v historických a súčasných údajoch a pri zachovaní zmien na trhu a rizík. Táto technika je najužitočnejšia pri získavaní údajov.
Nástroje na dolovanie údajov
Jeden nepotrebuje konkrétne najnovšie technológie na vykonávanie dolovania dát. Dá sa to urobiť aj pomocou najnovších databázových systémov a jednoduchých nástrojov, ktoré sú ľahko dostupné v akejkoľvek organizácii. Keď chýba vhodný nástroj, môžete si tiež vytvoriť vlastný nástroj. Najpopulárnejší nástroj, ktorý sa v priemysle bežne používa, je uvedený nižšie:
1. R-jazyk
Ide o nástroj s otvoreným zdrojom, ktorý sa používa na štatistické výpočty a grafiku. Tento nástroj pomáha pri efektívnej manipulácii s údajmi a pri ukladaní údajov a všetky tieto funkcie sú spôsobené nižšie uvedenými technikami:
- štatistický
- Klasické štatistické testy
- Analýza časových radov
- klasifikácia
- Grafické techniky
2. Oracle Data Mining
Tento nástroj je všeobecne známy ako ODM, je súčasťou databázy Oracle Advanced Analytics Database. Tento nástroj pomáha analyzovať údaje v dátových skladoch a generuje podrobné informácie, ktoré pomáhajú ďalej vytvárať predpovede. Tieto veci pomáhajú študovať správanie zákazníkov, produkty dopytujú reklamy a tým pomáhajú zvyšovať predajné príležitosti.
Výzvy, ktorým čelia pri implementácii Data Mine:
- Na zložité dotazy na získavanie údajov sú potrebné kvalifikovaní odborníci.
- Súčasné modely sa nemusia zmestiť do databáz budúceho štátu. Možno sa nehodia do budúcich štátov.
- Ťažkosti s riadením veľkých databáz.
- Môže byť potrebné upraviť obchodné praktiky tak, aby používali informácie, ktoré boli odkryté.
- Heterogénne databázy a informácie prichádzajúce globálne môžu viesť k zložitým integrovaným informáciám.
- Získavanie údajov má predpoklad, že údaje musia mať rôznu povahu, inak môžu byť výsledky nepresné.
Koncepcie a techniky ťažby údajov
- Dolovanie údajov je spôsob sledovania minulých údajov a ich následnej analýzy.
- Je to rovnaké ako extrahovanie informácií potrebných na analýzu z aktív z posledného dňa, ktoré už sú v databázach.
- Dolovanie údajov sa môže vykonávať na rôznych druhoch databáz, ako sú napríklad priestorové údaje, RDBMS, sklady údajov, viacnásobné a staršie databázy atď.
- Celý proces ťažby zahŕňa obchodné porozumenie, pochopenie údajov, prípravu údajov, modelovanie, vývoj, nasadenie.
- K dispozícii sú rôzne techniky dolovania údajov, ktoré zabezpečujú efektívnosť fungovania dolovania údajov, ako je klasifikácia, regresné priradenie atď. Použitie závisí od scenára.
- Najúčinnejšie nástroje na získavanie údajov sú jazyk R a Oracle Data.
- Hlavnou nevýhodou získavania údajov, ktorej čelia, sú ťažkosti odborníkov v oblasti odbornej prípravy na prevádzkovanie tohto analytického softvéru.
- Existujú rôzne odvetvia, ktoré využívajú analýzu údajov na účely analýzy, napríklad bankovníctvo, výroba, supermarkety, poskytovatelia maloobchodných služieb atď.
Odporúčané články
Toto je sprievodca koncepciami a technikami dolovania údajov. Tu diskutujeme o postupe, technikách a nástrojoch dolovania údajov v oblasti dolovania údajov. Viac informácií nájdete aj v ďalších súvisiacich článkoch.
- Výhody dolovania dát
- Čo je dolovanie dát?
- Proces získavania údajov
- Techniky vedy o údajoch
- Klastrovanie v strojovom učení
- Ako generovať testovacie dáta?
- Sprievodca po modeloch v ťažbe dát