Prehľad procesu ťažby údajov
Dolovanie údajov je čin a spôsob, ako nájsť vzory a možnosti v rámci veľkých súborov údajov, ktoré zvyčajne zahŕňajú metódy, ako sú priesečníky bodov v štatistikách, strojové učenie a databázové systémy. Je interdisciplinárnou podskupinou počítačovej vedy spolu so štatistikami, ktorých celkovým cieľom je prijímať informácie pomocou inteligentných metód pomocou súboru údajov a tiež transformáciou všetkých informácií do úplne novej zrozumiteľnej štruktúry, ktorá by sa mohla ďalej rozvíjať. využitie. V tejto téme sa dozvieme viac o procese ťažby údajov.
Jednou z veľmi dôležitých úloh získavania údajov je automatická a poloautomatická analýza veľkého množstva nespracovaných údajov a informácií s cieľom extrahovať doteraz neznáme veľmi zaujímavé súbory vzorov, ako sú zoskupenia alebo skupina záznamov údajov, zisťovanie anomálií. (nezvyčajné záznamy) a tiež v prípade závislostí, ktoré využívajú postupnú ťažbu vzorov a ťažbu asociačných pravidiel. To využíva priestorové indexy. Je známe, že tieto vzorce patria medzi druhy vstupných údajov a môžu sa použiť v ďalšej analýze, napríklad v prípade prediktívnej analýzy a strojového učenia. Presnejšie súbory výsledkov je možné získať, keď začnete využívať systémy rozhodovania o podpore.
Ako funguje dolovanie údajov?
V priemysle existuje veľké množstvo údajov v rôznych oblastiach a je veľmi potrebné údaje zodpovedajúcim spôsobom ošetriť a spracovať. V podstate ide v podstate o súbor procesov ETL, ako je extrakcia, transformácia a načítanie údajov spolu so všetkým ostatným, čo je potrebné na uskutočnenie tohto ETL. Zahŕňa to čistenie, transformáciu a spracovanie údajov, ktoré sa majú použiť v rôznych systémoch a znázorneniach. Tieto spracované údaje môžu klienti využiť na analýzu podnikov a trendov rastu svojich spoločností.
Výhody procesu dolovania dát
Výhodou získavania údajov sú nielen tie, ktoré sa týkajú podnikania, ale aj tie, ako je medicína, predpoveď počasia, zdravotná starostlivosť, preprava, poistenie, vláda atď. Medzi výhody patrí:
- Marketing / maloobchod: Pomáha všetkým marketingovým spoločnostiam a firmám vytvárať modely, ktoré sú založené na historickom súbore údajov a informácií, s cieľom predpovedať reakciu na súčasné marketingové kampane, ako sú online marketingová kampaň, direct mail atď.
- Financie / bankovníctvo: Dolovanie údajov zahŕňa finančné inštitúcie, ktoré poskytujú informácie o pôžičkách a tiež o vykazovaní úverov. Ak je model založený na historických informáciách, finančné inštitúcie môžu určiť dobré alebo zlé pôžičky. Banky monitorujú aj podvodné a podozrivé transakcie.
- Výroba: Chybné zariadenie a kvalita vyrobených výrobkov je možné určiť použitím optimálnych parametrov na kontrolu. Napríklad v niektorých odvetviach polovodičového rozvoja sa tvrdosť vody a kvalita stávajú hlavnou výzvou, pretože majú tendenciu ovplyvňovať kvalitu výroby ich výrobkov.
- Vláda: Vlády môžu mať úžitok z monitorovania a merania podozrivých aktivít, aby sa predišlo aktivitám proti praniu špinavých peňazí.
Rôzne fázy spracovania údajov
- Čistenie údajov: Toto je veľmi počiatočné štádium v prípade získavania údajov, keď sa klasifikácia údajov stáva nevyhnutnou súčasťou na získanie konečnej analýzy údajov. Zahŕňa identifikáciu a odstránenie nepresných a zložitých údajov zo súboru tabuliek, databázy a sady záznamov. Niektoré techniky zahŕňajú neznalosť tuple, ktorá sa vyskytuje hlavne vtedy, keď štítok triedy nie je zavedený, ďalšia technika vyžaduje vyplnenie chýbajúcich hodnôt samostatne, nahradenie chýbajúcich hodnôt a nesprávnych hodnôt globálnymi konštantami alebo predvídateľnými alebo strednými hodnotami.
- Integrácia údajov: Je to technika, ktorá spočíva v zlúčení nového súboru informácií s existujúcim súborom. Zdroj však môže zahŕňať mnoho súborov údajov, databáz alebo ploché súbory. Zvyčajnou implementáciou pre integráciu údajov je vytvorenie EDW (podnikový dátový sklad), ktorý potom hovorí o dvoch konceptoch - pevné a voľné spojenie, ale neskúmame sa do detailov.
- Transformácia údajov: Vyžaduje si to transformáciu údajov vo formátoch všeobecne zo zdrojového systému do požadovaného cieľového systému. Niektoré stratégie zahŕňajú vyhladenie, agregáciu, normalizáciu, generalizáciu a zostavenie atribútov.
- Diskrétizácia údajov: Techniky, ktoré môžu rozdeliť doménu nepretržitých atribútov v intervaloch, sa nazývajú diskretizácia údajov, pričom súbory údajov sa ukladajú do malých kúskov, čím sa naša štúdia stáva oveľa efektívnejšou. Dve stratégie zahŕňajú diskrimináciu zhora nadol a diskrimináciu zdola nahor.
- Hierarchia konceptov: Minimalizujú údaje nahradením a zhromažďovaním konceptov na nízkej úrovni z konceptov na vysokej úrovni. Viacrozmerné údaje s viacerými úrovňami abstrakcie sú definované hierarchiou koncepcie. Metódy sú Binning, analýza histogramu, analýza zhlukov atď.
- Vyhodnotenie vzoru a prezentácia údajov: Ak sú údaje prezentované efektívnym spôsobom, klient, ako aj zákazníci, ich môžu využívať najlepším možným spôsobom. Po absolvovaní vyššie uvedeného súboru etáp sú údaje prezentované vo forme grafov a diagramov a tým ich pochopené s minimálnymi štatistickými znalosťami.
Nástroje a techniky ťažby údajov
Nástroje a techniky získavania údajov zahŕňajú spôsoby, akými sa tieto údaje môžu ťažiť a ako sa dajú správne a efektívne využívať. Nasledujúce dva patria medzi najobľúbenejšie súbory nástrojov a techník získavania údajov:
1. R-jazyk: Jedná sa o nástroj s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý sa používa na grafické a štatistické výpočty. Má širokú škálu klasických štatistických testov, klasifikácie, grafických techník, analýzy časových radov atď. Využíva efektívne úložné zariadenia a spracovanie údajov.
2. Oracle data mining: Všeobecne sa nazýva ODM, ktorý sa stáva súčasťou pokročilej analytickej databázy Oracle a vytvára tak podrobné informácie a predpovede, ktoré sa konkrétne používajú na zisťovanie správania zákazníkov, rozvíjajú profily zákazníkov spolu s identifikáciou spôsobov a príležitostí krížového predaja.
záver
Dolovanie údajov je predovšetkým o vysvetlení historických údajov a tiež o skutočnom súbore údajov, a preto využíva predpovede a analýzy nad ťaženými údajmi. Úzko súvisí s algoritmami počítačovej vedy a strojového učenia, ako sú klasifikácia, regresia, zoskupovanie, XGboosting atď., Pretože majú tendenciu vytvárať dôležité techniky získavania údajov.
Jednou z nevýhod môže byť školenie zdrojov o softvéri, čo môže byť zložitá a časovo náročná úloha. Získavanie údajov sa dnes stáva nevyhnutnou súčasťou systému každého jednotlivca a jeho účinným využívaním môžu podniky rásť a predvídať svoje budúce tržby a príjmy. Dúfam, že sa vám tento článok páčil. Zostaňte s nami pre viac podobných.
Odporúčané články
Toto je príručka procesu ťažby údajov. Tu diskutujeme o rôznych fázach, výhodách, nástrojoch a technikách spracovania údajov. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je klastrovanie v ťažbe údajov?
- Čo je Ajax?
- Výhody HTML
- Ako funguje HTML
- Koncepty a techniky dolovania údajov
- Algoritmy a typy modelov pri dolovaní dát