Bevezetés az adatbányászati technikákba
Ebben a témában megismerjük az adatbányászati technikákat, mivel az informatika területén elért haladásnak számos adatbázishoz kell vezetnie a különféle területeken. Ennek eredményeként szükség van olyan fontos adatok tárolására és manipulálására, amelyek később felhasználhatók döntéshozatalra és az üzleti tevékenység javítására.
Mi az adatbányászat?
Az Adatbányászat a hatalmas adatokból hasznos információk és minták kinyerésének folyamata. Az Adatbányászat magában foglalja az adatok gyűjtését, kinyerését, elemzését és statisztikáit. Más néven ismeretek felfedezési folyamata, ismeretek bányászata adatokból vagy adatok / minták elemzése. Az Adatbányászat a hasznos információk megkeresésének logikus folyamata. Miután megtalálta az információkat és mintákat, felhasználható az üzleti fejlesztésről szóló döntések meghozatalára. Az adatbányászati eszközök választ adhatnak a vállalkozással kapcsolatos különféle kérdésekre, amelyeket túl nehéz megoldani. Azt is előrejelzik a jövőbeni trendekről, amelyek lehetővé teszik az üzletemberek számára proaktív döntések meghozatalát.
Az adatbányászat három lépésből áll. Ők
- Kutatás - Ebben a lépésben az adatok törlődnek, és más formává alakulnak. Az adatok jellege szintén meghatározásra kerül
- Minta azonosítása - A következő lépés az, hogy kiválassza a mintát, amely a legjobb előrejelzést fogja adni
- Telepítés - Az azonosított mintákat használják a kívánt eredmény elérésére.
Az adatbányászat előnyei
- A trendek és viselkedés automatizált előrejelzése
- Új rendszerekre és meglévő platformokra is megvalósítható
- Elemezheti a hatalmas adatbázist percek alatt
- A rejtett minták automatizált felfedezése
- Számos modell áll rendelkezésre a bonyolult adatok könnyű megértése érdekében
- Nagy sebességű, amely megkönnyíti a felhasználók számára, hogy hatalmas mennyiségű adatot elemezzenek rövidebb idő alatt
- Javított előrejelzéseket eredményez
7 fontos adatbányászati technika felsorolása
Az Adatbányászat egyik legfontosabb feladata a helyes adatbányászati technika kiválasztása. Az adatbányászási technikát a vállalkozás típusa és az üzleti vállalkozás problémáinak típusa alapján kell megválasztani. Általános megközelítést kell alkalmazni az adatbányászati technikák alkalmazásának pontosságának és költséghatékonyságának javítására. Alapvetően hét fő adatbányászati módszer létezik, amelyeket ebben a cikkben tárgyalunk. Számos más adatbányászati módszer is létezik, ám ezt a hét gyakoriságot az üzletemberek gyakrabban használják.
- Statisztika
- Klaszterek
- Megjelenítés
- Döntési fa
- Társulási szabályok
- Neurális hálózatok
- Osztályozás
-
Statisztikai technikák
Az adatbányászati technikák statisztikája a matematika egyik ága, amely az adatok gyűjtésére és leírására vonatkozik. Számos elemző szerint a statisztikai technikát nem bányásztechnikának tekintik. De mégis segít feltárni a mintákat és felépíteni a prediktív modelleket. Ezért az adatelemzőnek rendelkeznie kell bizonyos ismeretekkel a különböző statisztikai technikákkal kapcsolatban. A mai világban az embereknek nagy mennyiségű adatgal kell foglalkozniuk, és abból fontos mintákat kell levezetniük. A statisztikák nagyobb mértékben segíthetnek abban, hogy válaszokat kapjanak az adatokkal kapcsolatos kérdésekre, például
- Milyen minták vannak az adatbázisban?
- Mennyire valószínű, hogy egy esemény bekövetkezik?
- Mely minták hasznosabbak az üzleti életben?
- Mi az a magas szintű összefoglaló, amely részletes képet ad az adatbázisban levő dolgokról?
A statisztikák nem csak ezekre a kérdésekre válaszolnak, hanem az adatok összegzésében és számolásában is segítenek. Ezenkívül segítséget nyújt az adatokkal kapcsolatos információk könnyű biztosításában. A statisztikai jelentések révén az emberek okos döntéseket hozhatnak. A statisztikák különféle formái vannak, de a legfontosabb és leghatékonyabb módszer az adatok gyűjtése és számlálása. Az adatgyűjtésnek sokféle módja van, például
- hisztogram
- Átlagos
- Középső
- Mód
- Variancia
- Max
- min
- Lineáris regresszió
-
Klaszterezési technika
A klaszterezés az egyik legrégebbi módszer, amelyet az Adatbányászatban használnak. A klaszterelemzés az egymáshoz hasonló adatok azonosításának folyamata. Ez segít megérteni az adatok közötti különbségeket és hasonlóságokat. Ezt néha szegmentálásnak hívják, és segít a felhasználóknak megérteni, mi folyik az adatbázisban. Például egy biztosító társaság csoportosíthatja ügyfeleit jövedelmük, életkoruk, a kötvény jellege és a követelések típusa alapján.
Különböző típusú klaszterezési módszerek léteznek. Ezek a következők
- Osztási módszerek
- Hierarchikus agglomerációs módszerek
- Sűrűség alapú módszerek
- Rács alapú módszerek
- Modell alapú módszerek
A legnépszerűbb klaszterezési algoritmus a Legközelebbi szomszéd. A legközelebbi szomszéd technika nagyon hasonlít a klaszterezésre. Ez egy előrejelzési technika, ahol egy rekordban szereplő becsült érték előrejelzéséhez keresse meg a hasonló becsült értékekkel rendelkező rekordokat egy történeti adatbázisban, és használja a becslés értékét a rekordból, amely közel van a besorolás nélküli rekordhoz. Ez a technika egyszerűen kijelenti, hogy az egymáshoz közelebb lévő objektumok hasonló predikciós értékekkel rendelkeznek. Ezzel a módszerrel könnyen megjósolhatja a legközelebbi objektumok értékeit. A legközelebbi szomszéd a legkönnyebben használható a technikával, mert az emberek gondolatai szerint működnek. Nagyon jól működnek az automatizálás terén is. Bonyolult ROI-számításokat végeznek könnyedén. A technika pontossága ugyanolyan jó, mint a többi Adatbányászati technika.
Az üzleti életben a legközelebbi szomszéd technikát használják leggyakrabban a szövegvisszakeresés során. Ezeket arra használják, hogy megtalálja azokat a dokumentumokat, amelyek megosztják a fontos tulajdonságokkal az érdekesként megjelölt fő dokumentummal.
-
Megjelenítés
A megjelenítés a leghasznosabb technika, amelyet az adatminták felfedezésére használnak. Ezt a technikát az Adatbányászási folyamat elején használják. Sokféle kutatás folyik manapság az adatbázisok érdekes kivetítésének elkészítésére, amelyet Projection Pursuit-nak hívnak. Sok olyan adatbányászati technika létezik, amely hasznos mintákat hoz létre a jó adatokhoz. A megjelenítés azonban olyan technika, amely a gyenge adatokat jó adatokké alakítja, lehetővé téve a Data Mining különböző módszereinek használatát a rejtett minták felfedezésében.
-
Indukciós döntési fa technika
A döntési fa prediktív modell, és maga a név magában foglalja, hogy úgy néz ki, mint egy fa. Ebben a technikában a fa minden ágát osztályozási kérdésnek tekintik, és a fák leveleit az adott osztályozáshoz kapcsolódó adatkészlet partícióinak tekintik. Ez a technika felderítési elemzésekhez, adatok előfeldolgozásához és előrejelzéséhez használható.
A döntési fa az eredeti adatkészlet szegmentációjának tekinthető, ahol a szegmentálást egy meghatározott ok miatt végezzük. Minden egyes szegmens alá tartozó adatnak van némi hasonlósága az információ előrejelzésében. A döntési fák olyan eredményeket nyújtanak, amelyek a felhasználó számára könnyen érthetők.
A döntési fa technikát leginkább a statisztikusok használják annak megállapítására, hogy mely adatbázis kapcsolódik jobban az üzleti problémához. A döntési fa technika felhasználható a predikcióhoz és az adatok előzetes feldolgozásához.
E technika első és legfontosabb lépése a fa termesztése. A fa termesztésének alapja attól függ, hogy a fa minden ágán megtalálható-e a lehető legjobb kérdés. A döntési fa az alábbi körülmények között leáll
- Ha a szegmens csak egy rekordot tartalmaz
- Az összes rekord azonos jellemzőket tartalmaz
- A növekedés nem elegendő további kiömléshez
A CART, amely az osztályozási és regressziós fákat jelenti, egy olyan adatkutatási és előrejelzési algoritmus, amely összetettebb módon választja ki a kérdéseket. Mindegyikét megpróbálja, majd kiválasztja az egyik legjobb kérdést, amelyet az adatok két vagy több szegmensre osztására használnak. Miután elhatározta a szegmenseket, ismét kérdéseket tesz fel az új szegmensekkel kapcsolatban.
Egy másik népszerű döntési fa technológia a CHAID (Chi-Square automatikus interakciós detektor). Hasonló a CART-hoz, de különbözik egymástól. A CART segít a legjobb kérdések megválasztásában, míg a CHAID segít a hasítások kiválasztásában.
-
Neurális hálózat
A neurális hálózat egy másik fontos technika, amelyet az emberek manapság használnak. Ezt a technikát leggyakrabban az adatbányászati technológia kezdő szakaszában használják. A mesterséges ideghálózat a mesterséges intelligencia közösségéből alakult ki.
A neurális hálókat nagyon könnyű használni, mivel bizonyos mértékig automatizáltak, és ezért a felhasználónak nem várható el sok ismerete a munkáról vagy az adatbázisról. De ahhoz, hogy a neurális hálózat hatékonyan működjön, ezt tudnia kell
- Hogyan kapcsolódnak a csomópontok?
- Hány feldolgozó egységet kell használni?
- Mikor kell leállítani az edzési folyamatot?
Ennek a technikának két fő része van - a csomópont és a link
- A csomópont - amely szabadon illeszkedik a neuronhoz az emberi agyban
- A kapcsolat - amely szabadon illeszkedik az emberi agyban lévő neuronok közötti kapcsolatokhoz
Egy idegi hálózat összekapcsolt neuronok gyűjteménye. amelyek egy vagy több réteget képezhetnek. A neuronok kialakulását és összekapcsolódásaikat a hálózat architektúrájának nevezzük. Az ideghálózati modellek széles választéka létezik, és minden modellnek megvannak a maga előnyei és hátrányai. Minden ideghálózati modell különböző architektúrákkal rendelkezik, és ezek az eltérő tanulási eljárásokat használják.
A neurális hálózatok nagyon erős prediktív modellezési technika. De még a szakértők sem könnyű megérteni. Nagyon összetett modelleket hoz létre, amelyeket lehetetlen teljesen megérteni. Így a neurális hálózati technika megértése érdekében a vállalatok új megoldásokat találnak. Két megoldást már javasoltak
- Az első megoldás a Neurális hálózat, amely egy komplett megoldásba van csomagolva, amely lehetővé teszi egy alkalmazás számára
- A második megoldás az, hogy hozzá van kötve szakértői tanácsadási szolgáltatásokhoz
A neurális hálózatot különféle alkalmazásokban használják. Ezt az üzleti életben használták fel az üzleti vállalkozásban zajló csalások felderítésére.
-
Egyesítési szabály technika
Ez a technika segít megtalálni a két vagy több elem közötti kapcsolatot. Segít megismerni az adatbázisok különböző változóinak kapcsolatát. Felfedezi az adathalmazok rejtett mintáit, amelyeket a változók azonosítására használnak, és a legmagasabb frekvenciájú változókat gyakran mutatják be.
Az egyesülési szabály két fő információt tartalmaz
- Támogatás - A kapa gyakran alkalmazzák a szabályt?
- Bizalom - Milyen gyakran helyes a szabály?
Ez a technika kétlépéses eljárást követ
- Keresse meg az összes gyakran előforduló adatkészletet
- Hozzon létre erős asszociációs szabályokat a gyakori adatkészletekből
Háromféle társítási szabály létezik. Ők
- Többszintű társulási szabály
- Többdimenziós társulási szabály
- Mennyiségi társulási szabály
Ezt a technikát leggyakrabban a kiskereskedelemben használják az értékesítési minták megtalálására. Ez elősegíti az átváltási arány növelését, és ezáltal növeli a profitot.
-
Osztályozás
Az adatbányászati technikák osztályozása a leggyakrabban használt adatbányászati technika, amely előre osztályozott mintákat tartalmaz egy modell létrehozásához, amely osztályozhatja a nagy adatkészletet. Ez a technika segítséget nyújt az adatokkal és a metaadatokkal (adatokkal kapcsolatos adatok) kapcsolatos fontos információk megszerzésében. Ez a technika szorosan kapcsolódik a klaszteranalízis technikájához, és a döntési fát vagy az idegi hálózati rendszert használja. Két fő folyamat jár ebben a technikában
- Tanulás - Ebben a folyamatban az adatokat a besorolási algoritmus elemzi
- Osztályozás - Ebben a folyamatban az adatok alapján osztályozzák a besorolási szabályok pontosságát
Különböző típusú osztályozási modellek vannak. Ezek a következők
- Osztályozás döntési fa indukcióval
- Bayes-osztályozás
- Neurális hálózatok
- Támogató vektorgépek (SVM)
- Besorolás asszociációk alapján
A minősítési módszer egyik jó példája az e-mail szolgáltató.
Következtetés:
Ebből a cikkből megismertük a fontos adatbányászati technikákat. És az egyes technikák jellemzőit és specifikációit részletesen ismertetjük. Az adatbányászat fontos eszköznek bizonyult számos üzleti területen, és a technikákat lehet a legjobban használni egy probléma megoldásához. Ezért nagyon fontos, hogy a vállalatok adatbányászati technikákat alkalmazzanak az üzletemberek számára az intelligens döntések meghozatalához. Az üzleti életben egyetlen módszer sem használható a probléma megoldására. Az összes adatbányászati technikának együtt kell járnia a probléma megoldásával.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Adatbányászati Technikákhoz. Itt megvitattuk az alapkoncepciót és a 7 fontos adatbányászati technika felsorolását. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is meglátogathat -
- Mi az az adatelemzés?
- Mi az adatmegjelenítés?
- Mi az adattudomány?
- Mi a Big Data Technology?
- A csoportosítás típusai | Legnépszerűbb típusok példákkal