Az adatbányászati architektúra áttekintése
Az adatbányászat az alap- vagy haladó szintű minták megkeresésének és feltárásának módja egy bonyolult nagy adatkészlet-készletben, amely magában foglalja a statisztikák, gépi tanulás és az adatbázis-rendszerek kereszteződésein elhelyezett módszereket. Azt mondhatjuk, hogy a statisztikák és a számítógépes tudományok interdiszciplináris területe, ahol a cél az információ intelligens módszerekkel és technikákkal történő kinyerése egy adott adathalmazból kibontás révén, és ezáltal az adatok átalakítása. Az adatkezelési és az adatfeldolgozási tevékenységeket, valamint a következtetési szempontokat is figyelembe veszik. Ebben a cikkben mélyebben belemerülünk az adatbányászat architektúrájába.
Adatbányászati architektúra
Az adatbányászat az az érdekes tudás kinyerésére szolgáló módszer, amely hatalmas mennyiségű adatból származik, amelyet sok adatforrásban tárolnak, például fájlrendszerekben, adattárházakban, adatbázisokban. Az adatbányászati architektúra elsődleges elemei a következők:
1. Adatforrások
A jelenlegi dokumentumok óriási választéka, például adattárház, adatbázis, www vagy népszerûen elnevezett világháló, mely a tényleges adatforrás lesz. Leggyakrabban az is előfordulhat, hogy az adatok nem szerepelnek ezen arany források egyikében, hanem csak szöveges fájlok, egyszerű fájlok vagy sorozatfájlok vagy táblázatok formájában, majd az adatokat nagyon ugyanúgy, mint a feldolgozás az arany forrásokból kapott adatok alapján történne. Az adatok nagy részét manapság az internetről vagy a világhálóról érik el, mivel minden, ami az interneten manapság jelen van, valamilyen formában vagy formában áll, amely valamilyen információ-tároló egységet alkot.
Az adatok feldolgozása előtt a különböző folyamatok, amelyeken keresztül mennek, az adatok tisztítását, integrálását és kiválasztását foglalják magukban, mielőtt végül az adatokat továbbítják az adatbázisba vagy az EDW (vállalati adattárház) kiszolgálóra. A fő kihívás, amely időnként ezen adatkészlettel függ, a források különböző szintjei és az adatkomponenseket alkotó széles formátumú adatformátum. Ezért az adatokat naiv állapotában nem lehet közvetlenül felhasználni feldolgozásra, hanem sokkal használhatóbb módon lehet feldolgozni, átalakítani és elkészíteni. Ily módon az adatok megbízhatósága és teljessége is biztosított. Tehát az elsődleges lépés magában foglalja az adatgyűjtést, a tisztítást és az integrációt, és utána csak a releváns adatok továbbítása történik. Ez a tevékenység egy külön eszköz- és technikai készlet részét képezi.
2. Data Warehouse Server vagy Database
Az adatbázis-kiszolgáló az a tényleges terület, ahol az adatok megtalálhatók, miután a különböző számú adatforrásból beérkeztek. A szerver tartalmazza a tényleges adatkészletet, amely feldolgozásra készen áll, és ezért a szerver kezeli az adatok visszakeresését. Mindez a tevékenység az adat bányászat iránti igényen alapul.
3. Adatbányászati motor
Adatbányászat esetében a motor képezi a központi elemet, és ez a legfontosabb része, vagy mondhatjuk, hogy a hajtóerő az, amely kezeli az összes kérést és kezeli azokat, és számos modul tárolására szolgál. A jelenlévő modulok száma tartalmazza a bányászati feladatokat, például osztályozási technikát, asszociációs technikát, regressziós technikát, jellemzést, előrejelzést és csoportosítást, idősor elemzést, naiv Bayes-t, támogató vektor gépeket, együttes módszereket, növelési és csomagolási technikákat, véletlenszerű erdőket, döntési fákat, stb.
4. Mintaértékelő modulok
A modulok ezen értékelési technikája elsősorban azoknak a mintáknak az érdeklődésének mérésére szolgál, amelyeket a küszöbérték alapszintének kiszámításához használnak, valamint az adatbányászati motorral való kölcsönhatás céljából, hogy koordinálják a többi modul kiértékelését. Összességében ennek a komponensnek a fő célja az összes érdekes és használható minta keresése és keresése, amelyek viszonylag jobb minőségűvé tehetik az adatokat.
5. Grafikus felhasználói felület
Amikor az adatokat kommunikáljuk a motorokkal és a modulok különféle mintázatértékeléseinél, szükségessé válik a jelenlévő különféle alkatrészekkel való kölcsönhatás és a felhasználóbarátabbá tétele, hogy az összes jelenlegi elem hatékony és eredményes felhasználása megtörténjen, és ezért felmerül egy grafikus felhasználói felület szükségessége, amelyet népszerûen GUI-nek hívnak.
Ez arra szolgál, hogy megteremtse a kapcsolat érzését a felhasználó és az adatbányászati rendszer között, ezáltal segítve a felhasználókat abban, hogy hatékonyan és könnyen hozzáférjenek a rendszerhez és használják azt, hogy ne legyenek képesek a folyamatban felmerülő bármilyen bonyolultságra. Ez az absztrakció egyik formája, ahol csak a releváns összetevők jelennek meg a felhasználók számára, és az egyszerűség kedvéért a rendszer felépítéséért felelős összes összetettség és funkcionalitás el van rejtve. Amikor a felhasználó lekérdezést nyújt be, a modul ezután kölcsönhatásba lép az adatbányászati rendszer teljes készletével, hogy releváns outputot állítson elő, amelyet a felhasználó számára sokkal érthetőbb módon könnyen meg lehet mutatni.
6. Tudásbázis
Ez az összetevő alkotja az általános adatbányászati folyamat alapját, mivel segít a keresés irányításában vagy a kialakult minták érdekességének értékelésében. Ez a tudásbázis felhasználói véleményekből és a felhasználói tapasztalatokból nyert adatokból áll, amelyek viszont hasznosak az adatbányászati folyamatban. A motor bemeneti készletét a létrehozott tudásbázistól kaphatja meg, és így hatékonyabb, pontosabb és megbízhatóbb eredményeket biztosít.
Az adatbányászat manapság az egyik legfontosabb technika, amely az adatkezeléssel és az adatfeldolgozással foglalkozik, amely minden szervezet gerincét képezi. Az adatok elemzése bármely szervezetben eredményes eredményeket hoz. Az adatbányászati technika és architektúra minden egyes elemének megvan a maga módja a felelősség elvégzésére, valamint az adatbányászás hatékony kitöltésére. A különféle modulok a helyes kölcsönhatáshoz szükségesek, hogy értékes eredményt érjünk el, és az adatbányászat komplex eljárását sikeresen befejezzük azáltal, hogy a vállalkozásnak megfelelő információt szolgáltatunk.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Adatbányászat architektúrájához. Itt az adatbányászat architektúrájának elsődleges alkotóelemeit tárgyaljuk. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Adatbányászati eszköz
- Az adatbányászat előnyei
- Mi a klaszterezés az adatbányászatban?
- A HTML5 interjúval kapcsolatos kérdések és válaszok
- Az együttesek tanulásának leggyakrabban használt technikái
- A modellek algoritmusai az adatbányászatban