Mi az adatbányászat? - Az adatbányászat előnye és működtetése

Mi az adatbányászat?

Más néven ismeretek felfedezése vagy adat felfedezés. Mint mindannyian tudjuk, hogy sok nagy szervezet működik különböző helyeken, és minden egyes hely nagy mennyiségű adatot generál (terapeuta és petatata formája), és a vállalatoknak stratégiai döntéshozatalhoz minden ilyen forrásból döntéseket kell hozniuk. Az elemzéshez, a menedzsmenthez és a gyors döntések meghozatalához meg kell változtatnunk az összes területet. Az adattárból hasznos információk kinyerésére szolgáló módszert nevezzünk. Az adatközpontú felfedezésre összpontosítanak. Ezeket a feladatokat kétféle kategóriába lehet sorolni: prediktív és leíró jellegű. Az adatbányászat adatainak feldolgozásához szuperszámítógépre és számítási klaszterekre van szükség. Az adatbányászat típusai közé tartozik a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás.

Meghatározás

Ez egy nagy teljesítményű technológia, amelynek rejlik a rejtett prediktív adatok / minták kinyerése a nagy adattárból (adatbázisok, szöveg, képek), és tudományos módszereket, algoritmusokat használ az adatok ismeretének kinyerésére (egyfajta adat felépítve) különböző formákban. Ez egy analitikai folyamat nagy mennyiségű adat felfedezéséhez, detektív minták alkalmazásával azokra az adatokra, új adathalmazok előállítása céljából, az üzleti folyamatok és a döntéshozatal javítása érdekében.

Az adatbányászat megértése

A bányászatot általában különféle adatkészletekkel ellátott adatbázisban végzik, és szerkezeti formátumban tárolják, mire rejtett információkat fedeznek fel. Például az olyan online szolgáltatások, mint a Google, hatalmas mennyiségű adatot igényelnek a felhasználók hirdetésére, ilyenkor a bányászat elemzi a keresést. a lekérdezések folyamata a releváns rangsorolási adatok kiadására. A bányászati ​​folyamatokban alkalmazott eszközök és technikák a következők: osztályozás (előrejelzik a legvalószínűbb esetet), asszociáció (az egymással kapcsolatos változók azonosítása), predikció (előrejelzik az egyik változó értékét a másikkal). A jó mintafelismerés érdekében a gépi tanulást használja. Számos algoritmus valósul meg a releváns információk lekérdezéséhez.

Hogyan teszi az adatbányászat ilyen egyszerűvé a munkát?

Olyan egyszerűvé teszik a munkát, hogy megjósolják az ügyfelek viselkedését, és ezeket az eszközöket használják adatminták keresésére. A nyers adatokat strukturált információkká alakítja. A folyamatban részt vevő lépések a következők:

1. Kicsomagolják és betölti az adatokat egy adattárházba (amely előfeldolgozást igényel), amelyet a többdimenziós adatbázisban tárolnak (amely szeleteket, kockákat, köbös formátumú elemzéseket végez).
2. Az Application szoftver segítségével adathozzáférést biztosítanak üzleti elemzők számára.
3. Ezen információk könnyen érthető formában, például grafikonon történő bemutatása.
4. Növelni kell az adatok mennyiségét és sokféleségét.

Röviden mondhatjuk, hogy három egyszerű lépésben működik. Ezek adat előkészítése (feltárás), különféle modellek kiválasztása az építéshez és az érvényesítéshez, telepítési szakasz (a várt eredmények generálása). Másrészt, a munka nem olyan egyszerű, mint az adatbányászat számára, hogy megértsük, mit és hogyan lehet végrehajtani az összes adatfolyamban, a szervezetek körüli tömeges adatgyűjtés során. Az adatbányászat példái az e-kereskedelem, az ügyfélkapcsolat-kezelés, a bankügylet, az egészségügy, a marketing elsődleges elemei. Mindezen alkalmazásokban az adatkezelési algoritmusokat alkalmazzák az előrejelzések előkészítésére és az adatok mintáinak kinyerésére.

A legnépszerűbb adatbányászati ​​társaságok

Számos vezető top cég használja ezt a domaint a piaci siker biztosítása, a bevételek növelése és az ügyfelek azonosítása érdekében, hogy üzleti tevékenységüket javítsák. Ők :

• Google - Releváns információk keresése a lekérdezések alapján.
• Cignus Web
• Jóslat
• IBM és SAP
• Datum Informatika
• IBM Cognos - BI önkiszolgáló elemzés
• Hewlett Packard Enterprise
• SAS Institue -Adatbányászati ​​szolgáltatások.
• WizSoft,
• Neural Technologies - termékeket és szolgáltatásokat nyújt.
• Amazon - Termék szolgáltatás.
• Delta - légitársaság szolgáltatás (ügyfelek visszajelzéseinek figyelése).
• Sun tech -Web kutatási szolgáltatás

Az Adatbányászat különböző részhalmazai

A bányászati ​​technikák közé tartozik a predikció, osztályozás, regresszió, csoportosítás, asszociáció, döntési fák, szabály-észlelés, legközelebbi szomszéd. Az adatkészleteket két típusra osztja. Ezek egy edzőkészlet és egy tesztkészlet. Az adatbányászat további részhalmazai az adatokkal kapcsolatban: adattudomány, adatanalitika, gépi tanulás, nagy adatok, adatmegjelenítés. A fő különbség a bányászat között továbbra is elemző, és algoritmust épít fel az adatok szerkezetének megismerésére. A bányászat először gyűjt adatokat és elvégzi az induktív folyamatot, míg mások nem találnak mintákat.

Mit tehet az Adatbányászattal?

Az adatbányászatot primitívnek kell tartanunk, mivel javítja az ügyfélszolgálatot, és növeli a termelési szolgáltatást. Ezzel optimalizálhatjuk az adatokat az olyan területek elemzésével, mint az egészségügy, a telekommunikáció, a gyártás, a pénzügyek és a biztosítás. Az alkalmazásokra irányul, és kevésbé foglalkozik a változókkal való kapcsolatok megtalálásával. Segít a szervezetnek pénzt megtakarítani, azonosítja a vásárlási szokásokat egy szupermarketben, meghatározza az új ügyfeleket, megjósolja az ügyfelek válaszadási arányát. Három típusú adattal működik: metaadatok (adatok magukról), tranzakciós és nem működési adatok. A kormány az adatbányászatot használja fel a csalások, a játékstratégia és a keresztértékesítés nyomon követésére.

Munka az adatbányászattal

A kezdeti folyamat magában foglalja az adatok különböző forrásokból történő tisztítását, amely elengedhetetlen része. Ehhez számos technikát alkalmaznak, amelyeket statisztikai elemzésnek, gépi tanulásnak hívnak. Az adatmegjelenítő eszköz az adatbányászat sokoldalú eszköze. A módszerrel, amelyet ezzel dolgoznak, prediktív modellezésnek hívjuk. Az adatbányászat folyamata felderítésből, érvényesítésből / ellenőrzésből, telepítésből áll. A feladat magában foglalja

• Gondoskodási nyilatkozat készül.
• Megérteni az adatokat a háttérrel.
• A modellezési megközelítések végrehajtása.
• A teljesítménymérés azonosítása és az adatok értelmezése.
• Az adatok megjelenítése az eredményekkel.

Olyan eszközökkel működik, mint a Rapid Miner, az Orange, amelyek mind nyílt forráskódúak. Az itt alkalmazott modellezési technikák: Bayes-i hálózatok, neurális hálózatok, döntési fák, lineáris és logisztikus regresszió, genetikai algoritmusok, fuzzy készletek. Az adatbányászat elsődleges feladata a következő:

• Osztályozás
• Klaszterek
• Regresszió
• összefoglalás
• Függőség modellezése
• Fedezze fel a detektálást

Az adatbányászat előnyei

Sok előnye van, néhány pont az alábbiakban található:

• Javítják a tervezés és a döntéshozatal folyamatát, és maximalizálják a költségek csökkentését.
• A felhasználó könnyű hatalmas mennyiségű adatot elemezni egy gyors folyamat során.
• Hasznosak a jövőbeni trendek előrejelzésére az alkalmazott technológiával. Az adatbányászati ​​technológiák másik népszerűsége a grafikus interfészek, amelyek megkönnyítik a programokat.
• Segítenek bennünket abban, hogy a piacelemzés során csalárd cselekedeteket találjunk, és az adatbányászat előállításában javítják a használhatóságot, a tervezést. Használhatók nem marketing célokra is.
• Javítani kell a vállalati bevételeket és csökkenteni kell az üzleti költségeket.
• Különböző területeken használják őket, például a mezőgazdaságban, az orvostudományban, a genetikában, a bioinformatikában és a szentimentális elemzésben.
• Segít a marketingszakembereknek a termék vásárlói magatartásának előrejelzésében, és ezeket villamosenergia-tervezéshez használják, és jobban megértik az ügyfelet.
• Segítik a hitelkártya-tranzakciókat és a csalások felfedezését is.
• A bányászatot széles körben használják a mezőgazdaságban az erjedési problémák előrejelzésére a K-eszköz megközelítés alkalmazásával.

Szükséges adatbányászási készségek

Adatbányász-gyakorlóvá váláshoz egyedülálló technológiára és interperszonális készségekre van szükségük. A műszaki ismeretek olyan elemző eszközöket tartalmaznak, mint a MySQL, Hadoop, és olyan programozási nyelveket, mint a Python, Perl, Java. Meg kell értenie a Hadoop és a MapReduce statisztikai fogalmait, tudás indukcióját, adatszerkezeteit és algoritmusait, valamint munkamódszereit. A következő területeken, például DB2, ETL eszközök, Oracle, készségekre van szükség. Ha szeretne kitűnni a többi adatbányásztól, nagyon fontos a gépi tanulás igénye. Az adatok mintáinak azonosításához a matematika alapjai kötelezőek a számok, arányok, korelációs és regressziós lépések kitalálására. A tanításhoz adatbázis-koncepcióval kell rendelkeznie, mint például sémák, kapcsolatok, struktúra lekérdezési nyelv. Az adatbányász szakembereknek ismeretekkel kell rendelkezniük az üzleti intelligencia területén, különös tekintettel a programozó szoftverre, valamint az operációs rendszerrel, különösen a Linux tapasztalattal kell rendelkezniük, valamint az adattudományban is erős háttérrel kell rendelkezniük a karrier erős lépéseinek megtételéhez.

Miért kellene az Adatbányászatot használni?

A legfontosabb technológiák tetején helyezkedik el, amelyek a következő években nagyobb hatással vannak a szervezetekre, ezért fontos a bányászat. Segítik az adatminták feltárását és azonosítását. Csatlakozva vannak az adattárházhoz és az ideghálózatokhoz, amelyek felelősek a kinyerésért. A marketing szegmentálása és csoportosítása nyomon követi a vásárlási magatartást. A dokumentumbányászatban történő releváns keresés érdekében a bányászat az oldalakat bányászja az interneten. Felelősségük magában foglalja az adatok elemzésével és az eredmények értelmezésével kapcsolatos kutatások elvégzését. Az adatbányászat egyik fontos célja a csalások felderítésének elősegítése és modellek kidolgozása a jellemzőknek a minták alapján történő megértéséhez. A bányászat segíti a megfigyelések összegyűjtését, valamint a tények közötti korrelációk és kapcsolatok megtalálását. A funkciók között szerepel az adatok jellemzése, a külső elemzés, az adatok megkülönböztetése, az asszociáció és a klaszterelemzés.

A bányászat sikerének kulcsa:

• Az adatok forrása
• Megfelelő algoritmusok
• Tudományos bányászat
• Fokozott feldolgozási sebesség

Adatbányászati ​​alkalmazási kör

A gyakori mintabányászat kibővítette az adatok elemzését és mély pontszámot mutat a bányászati ​​módszerekben. A bányászat hatalmas lehetőségeket kínál nagy és kis szervezetekben, figyelemre méltó kilátásokkal. Automatizálták a trendek előrejelzését, ideértve a csalókat és a jövőben maximalizálják a megtérülést. A korábban ismeretlen minták felfedezése. A bányászatban alkalmazott technikák olyan fejlett fogalmak, mint a neurális és a fuzzy logika, hogy javítsák az alsó sorot, és hogy gyorsan megszerezzék az erőforrásokat a keresésből. A jövőben megtalálhatja az elosztott Datamining, a Sequence Data Mining, a térbeli és a földrajzi adatbányászat, a multimédia területeit.

Miért van szükség az adatbányászatra?

A mai üzleti világban az adatbányászatot különféle ágazatokban használják analitikai célokra, amire a felhasználóknak szükségük van, hogy egyértelmû információk legyenek, ez felveti az adatbányászat körét. Ezzel a technikával elemezhetjük az adatokat, és értelmes adatokké konvertálhatjuk azokat, amelyek elősegítik az okos döntések és előrejelzések meghozatalát a szervezetben. Az informatikai iparban a bányászat felgyorsítja az internetet, és a bányászati ​​eszköz segítségével a webhely reakcióideje egyszerű. A mentős orvosok adatkészleteket bányászhatnak az ügynökök azonosítására. Ön képes lesz megvizsgálni az ügyfelek viselkedését, amellyel megtalálják a mintákat és a kapcsolatokat, és megjósolni a jövőbeli üzleti stratégiát. Ez kiküszöböli a nagy adatbázis rendezéséhez szükséges időt és munkaerőt. Világosan azonosítják a rejtett mintákat az üzleti kockázatok leküzdése érdekében. Az adatbányászat azonosítja az adatokban szereplő kiugró értékeket. Segít megérteni az ügyfelet és javítja szolgáltatásaikat a felhasználó célja elérése érdekében.

Ki a megfelelő közönség az adatbányászati ​​technológiák tanulásához?

• A megfelelő közönség az informatikai vezetők, az elemző elemzők, akik karrier-növekedésre és az adatkezelés fejlesztésére törekednek, valamint a sikeres adatbányászat eszközei.
• Az adattárolási és jelentési eszközökkel, valamint az üzleti intelligenciával foglalkozó szakértők.
• Jó logikai és elemző képességekkel rendelkező kezdők is elvállalhatják.
• Szoftver programozók, hat szigma tanácsadó.

Hogyan segít ez a technológia a karrier növekedésében?

Az adattudomány világa több pozíciót kínál a szervezetekben. A bányász szakemberek iránti kereslet nélkülözhetetlen, mivel a vállalatok szakértőket keresnek, akik kiemelkedő adatbányászati ​​készségekkel és tapasztalattal rendelkeznek. Az Data Miner statisztikai szoftvert használ az adatok elemzésére és az üzleti megoldások fejlesztésére. Az adatbányász szakember nélkülözhetetlen szerepet játszik az adattudományi csapatban, ezért potenciáljukat jobban kiértékelik minden méretű vállalatnál.

Következtetés

Ez a gyorsan növekvő technológia a jelen világban, mivel mindenkinek szüksége van adataira, hogy a megfelelő megközelítésben felhasználhassák a pontos információkat. A közösségi hálózatok, például a Facebook, a twitter stb., És az online vásárlás, például az Amazon, az adatok leírják, hogy az adatokat összegyűjtötték és elfoglalták, és az adatokból stratégiai tényeket kell kivonnunk. Ebből a célból az adatbányászat globálisan fejlődik. Ezek összekapcsolódnak a nagy adatokkal és a gépi tanulással, hogy jobb betekintést nyerjenek a szervezetbe. A jövő elemzésének a jövőjéről szól. Mivel a vállalatok folyamatosan frissítik, nyomon kell követniük a bányászat legújabb trendeit, hogy legyőzzék a kihívásokkal teli versenyeket, míg a bányászat elősegíti a tudásalapú információk megszerzését. És ez a technológia számos valós alkalmazásban felhasználható, például telekommunikációban, bio-orvosi, marketing és pénzügyekben, valamint a kiskereskedelemben.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a Mi az az adatkeresés című cikkben. Itt tárgyaltuk a különféle adatbányászati ​​részhalmazokat és a legfontosabb adatbányászati ​​vállalatokat előnyökkel és hatókörrel. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -

1. Adatbányászati ​​interjú kérdése és válaszai
2. Mi az adatmegjelenítés?
3. Mi a nagy adatanalitika?
4. Bevezetés a nagy adatokhoz