Bevezetés a modellekbe az adatbányászatban
Az Adatbányászat nyers adatokat használ ki az információk kinyerésére, vagy valójában a szükséges információk bányászására az adatokból. Az Adatbányászatot a legkülönfélébb alkalmazási területeken használják, ideértve a politikai modell előrejelzését, az időjárási minták előrejelzését, a weboldal rangsorolásának előrejelzését stb. Ezeken kívül az adatbányászatot azokban a szervezetekben is használják, amelyek nagy adatokat használnak nyers adatforrásként a szükséges bányászathoz. olyan adatok, amelyek egyidejűleg csendesek lehetnek a komplexumban.
Az adatbányászatban alkalmazott technikák
Az Adatbányászási mód az algoritmusnak a nyers adatok tetején történő alkalmazásával jön létre. A bányászati modell több, mint az algoritmus vagy a metaadatkezelő. Ez egy olyan adatkészlet, mintázat, statisztika, amely felhasználható az új adatokra, amelyek forrása a jóslatok generálása és a kapcsolatokra vonatkozó következtetések beszerzése. Az alábbiakban felsorolunk néhány, az adatbányászatban alkalmazott technikát.
1. Leíró adatbányászati technika
Ezt a technikát általában előnyös a kereszttáblázat, korreláció, gyakoriság stb. Előállításához. Ezeket a leíró adatbányászati technikákat az adatok szabályszerűségére vonatkozó információk megszerzésére használják nyers adatok bemeneti felhasználásával és a fontos minták felfedezésére. Az elemzés további alkalmazásai az, hogy megértsük a vonzó csoportokat a nyers adatok szélesebb területén.
2. Prediktív adatbányászati technika
A prediktív bányászati technika fő célja a futurisztikus eredmények azonosítása a jelenlegi tendencia helyett. Számos funkciót használunk a célérték előrejelzésére. Az ebbe a kategóriába tartozó technikák a besorolás, a regresszió és az idősorok elemzése. Az adatmodellezés kényszeríti ezt a prediktív elemzést, amely néhány változót használ a többi változó bizonytalan futurisztikus adatainak előrejelzésére.
A modellek típusai az adatbányászatban
Az alábbiakban néhány adatbányászati modellt említenek leírással együtt:
1. Csalás igénylési modellek
A csalás számos iparág és különösen a biztosítási ágazat kihívása. Ezeknek az iparágaknak folyamatosan meg kell jósolniuk a nyers adatok felhasználását, hogy a csalás állításai megérthetők legyenek és azokra reagáljanak. Nyomon követhetjük a nyers adatok formájában érkező igényeket, és azonosíthatjuk a csalás valószínűségét, amely jelentős megtakarításokat eredményezhet a biztosítótársaság számára.
2. Ügyfél-klón modellek
Az ügyfél-klónmodell meg tudja becsülni, hogy a kilátások milyen valószínűséggel reagálnak a szervezet „legjobb ügyfeleinek” jellemzői alapján.
3. Válaszmodellek
A prediktív adatbányászási válaszmodellek segítenek a szervezeteknek azonosítani a felhasználói mintákat, amelyek elkülönítik ügyfélkörüket, hogy a szervezet kapcsolatba léphessen ezekkel az ügyfelekkel. Ez a válaszmodell a legjobb módszer arra, hogy előre jelezze és azonosítsa egy adott termékhez tartozó ügyfélbázist vagy kilátásokat a kitűzött célhoz, összhangban a kidolgozott modell használatával. Az ilyen típusú modelleket azon ügyfelek azonosításakor alkalmazzák, akik nagy valószínűséggel rendelkeznek a megcélzott tulajdonsággal.
4. A bevétel és a jövedelem előrejelző modelljei
A bevételi és a profit előrejelzési modellek egyesítik a válasz vagy a nem válaszadás jellemzőit egy adott bevételi becsléssel, különösen, ha a megrendelt méretek, a különbözetek nagyban különböznek, vagy a havi számlázások. Mivel tudjuk, hogy nem minden válasznak van azonos vagy azonos értéke, és a válaszokat növelő modell nem feltétlenül jelent profitot. A bevételi és profit előrejelzési technika azt jelzi, hogy azok a válaszadók, akik nagy valószínűséggel növelik a bevétel vagy a nyereség delta árrését válaszukkal, mint a többi válaszadó. Ez néhány modelltípus, és még sok más segíthet abban, hogy a szükséges adatokat a nyers adatok halmazából összekeverjük.
Adatbányászati algoritmusok
Számos adatbányászati algoritmus létezik, néhányat itt tárgyalunk. Lássuk, miért van szükség az algoritmusra az adatok bányászatához. A mai világban, ahol az adatok előállítása hatalmas, és a nagy adatok meglehetősen gyakoriak, szükségünk van valamilyen algoritmusra, amelyet alkalmazni kell rájuk a minta és az elemzés előrejelzésére. Különböző algoritmusok vannak a bányászat modelljére alapozva, amelyet adatainkhoz alkalmazni akarunk. Néhányat az alábbiakban mutatjuk be:
1. Naiv Bayes algoritmus
A Naiv Bayes-algoritmus a Bayes-tételre épül, és ezt az algoritmust akkor használjuk, ha az adatok mérete magasabb. A Bayes-osztályozó a nyers adatok bevitelével biztosítja a lehetséges outputot. Itt is lehetőség van az új nyers adatok hozzáadására a futási időben, és megkapni az előrejelzéseket. Egy naiv Bayes-osztályozó megvizsgálja az összes valószínűséget, mielőtt elkötelezi a kimenetet.
2. ANN algoritmus
Ezt az ANN algoritmust biológiai neurális hálózatok ihlette, és ez olyan, mint egy tipikus számítógépes architektúra. Ez az algoritmus közelítő függvényeket használ bizonytalan nagy számú adatra, hogy valamilyen mintát kapjon. Általában összekapcsolt neuronok rendszerét képviselik, amelyek képesek bemeneti adatokkal ellátni a számítást és a kimenetet biztosítani.
3. SVM algoritmus
Ez az SVM algoritmus nagy figyelmet kapott az elmúlt évtizedben, és a legszélesebb körű alkalmazásokra alkalmazzák. Ez az algoritmus a statisztikai tanulás elméletén, valamint a strukturális kockázatértékelésen és a minimalizálás elvén alapul. Képes meghatározni a döntési határokat, és hiper síknak is nevezik, amely az osztályok optimális elkülönítésére képes, és így a lehető legnagyobb távolságot hozza létre a szétválasztó hiper sík között. Az SVM a legmegbízhatóbb és legpontosabb osztályozási technika, azonban annak hátránya a magasabb költség és időigényes.
Az adatbányászati modellek előnyei
Az adatbányászati modelleknek számos előnye van, és néhányat az alábbiakban felsorolunk:
- Ezek a modellek segítenek a szervezeten az ügyfél vásárlási mintájának azonosításában, majd javaslatot tesznek a bevétel növeléséhez szükséges megfelelő lépésekre.
- Ezek a modellek elősegíthetik a weboldal optimalizálását, hogy az ügyfél könnyen megtalálja a szükséges dolgokat.
- Ezek a modellek elősegítik a kedvező terület és módszerek azonosítását célzó marketing kampányokat.
- Ez segít beazonosítani a vevő darabját és igényeit, hogy a szükséges termékeket szállítsuk
- Ez hozzájárul a márka lojalitásának növeléséhez.
- Segít megmérni a bevételt növelő tényezők jövedelmezőségét.
Következtetés
Tehát láttuk az adatbányászat meghatározását és annak szükségességét, és megértettük a leíró és prediktív adatkeverési modellek közötti különbséget. Láttuk továbbá néhány adatkezelési modellt és néhány algoritmust, amelyek segítenek a szervezetnek jobb betekintést nyerni a nyers adatokkal. Az utolsóban néhány előnyt láthattunk az adatbányászati modellekkel.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Adatbányászat modelljeihez. Itt az adatbányászatban alkalmazott modellek legfontosabb típusait, valamint az előnyeket és algoritmusokat tárgyaljuk. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Milyen típusú adatbányászat működik?
- A legnépszerűbb adatbányászati alkalmazások listája
- Az adatbányászati architektúra alkotóelemei
- Adatbányászati interjú kérdése