Mi az adatbányászat?
Mielőtt megértenék az adatbányászati fogalmakat és technikákat, először az adatbányászatot fogjuk tanulmányozni. Az adatbányászat az adatok valamilyen tájékozott információvá történő átalakításának egyik jellemzője. Ez arra utal, hogy új információk bekerülnek a rendelkezésre álló nagy mennyiségű adat begyűjtésével. Különböző technikák és eszközök segítségével csak akkor lehet megjósolni az adatokhoz szükséges információkat, ha a követett eljárás helyes. Ez a különféle iparágakban hasznos ahhoz, hogy a jövőbeni elemzéshez szükséges információkat kinyerjen azáltal, hogy felismeri az adatbázisokban, adattárházakban stb. Meglévő adatok mintáit.
Adattípusok az adatbányászatban
Az alábbiakban bemutatjuk azokat a típusú adatokat, amelyek alapján az adatbányászat elvégezhető:
- Relációs adatbázisok
- Adatraktárak
- Speciális DB és információtárak
- Objektum-orientált és objektum-relációs adatbázisok
- Tranzakciós és térbeli adatbázisok
- Heterogén és örökölt adatbázisok
- Multimédia és streaming adatbázis
- Szöveges adatbázisok
- Szövegbányászat és webbányászat
Adatbányászati folyamat
Az alábbiakban felsoroljuk az adatbányászat folyamatát:
1. Üzleti megértés
Ez az adatbányászat végrehajtásának első szakasza, ahol minden igény és az ügyfél üzleti célja egyértelműen érthető. A megfelelő adatbányászati célokat úgy kell meghatározni, hogy figyelembe veszik az üzleti jelenlegi forgatókönyvet és egyéb tényezőket, például erőforrásokat, feltételezéseket, korlátozásokat. A megfelelő adatbányászati tervnek részletesen kell lennie, és teljesítenie kell üzleti és adatbányászati céljainkat.
2. Az adatok megértése
Ez a fázis ésszerűség-ellenőrzésként szolgál az adatok bányászati folyamatainak különféle forrásaiból összegyűjtött adatokhoz. Először a különböző forrásokból származó összes adatot a szervezet üzleti forgatókönyvével összegyűjtik, amely lehet a különféle adatbázisokban, sík fájlokban stb. Az összegyűjtött adatok ellenőrzése megtörténik, hogy azok megfelelőek-e, mivel irrelatívak lehetnek.
Időnként a metaadatokat is ellenőrizni kell az adatbányászati folyamatok hibáinak csökkentése érdekében. Különböző adatbányászati lekérdezéseket használnak a helyes adatok elemzésére, és az eredmények alapján az adatok minősége ellenőrizhető. Ezenkívül segítséget nyújt annak elemzésében, hogy hiányoznak-e adatok.
3. Adat előkészítése
Ez a folyamat a projekt maximális idejét igényli. Ez a felület magában foglalja az adattisztításnak nevezett folyamatot az adatok megértésének folyamata során összegyűjtött adatok tisztításához. Az adattisztítási eljárást az adatok tisztítására használják, hogy kizárják a hiányos értékekkel rendelkező adatok nem megfelelő zajos adatait.
4. Az adatok átalakítása
A következő állapotban az adatok átalakítása történik, melynek segítségével megváltoztatják az adatokat, hogy azok hasznosak legyenek az adatbányászat végrehajtási folyamatában. Itt olyan átalakítások, mint az összesítés, általánosítások, normalizálás vagy attribútumok felépítése, hogy az adatok készen álljanak az adatmodellezési folyamathoz.
5. Modellezés
Ez az adatbányászat fázisa, ahol a megfelelő technikát alkalmazzák az adatminták meghatározására. A különböző forgatókönyveket el kell készíteni a modell minőségének és érvényességének ellenőrzésére, valamint annak meghatározására, hogy az üzleti megértés során meghatározott célok teljesülnek-e ezen technikák bevezetése után. Az ebben a folyamatban talált mintát tovább értékelik, és elküldik a telepítéshez az üzleti műveleti csoportnak, hogy ez hozzájáruljon a szervezetek üzleti politikájának javításához.
6. Értékelés
Ebben a szakaszban az adatok bányászatával kapcsolatos felfedezések megfelelő értékelése megtörténik, hogy lehetővé tegyék az indítást, vagy sem, hogy megvalósítsák az üzleti folyamatokban. Megfelelő összehasonlítást végeznek a felfedezésekkel és a meglévő üzleti tervekkel, hogy megfelelően értékeljék a talált információk változását, amelyeket hozzá kell adni a jelenlegi üzleti műveletekhez.
7. Telepítés
Ebben a fázisban az adatbányászati folyamatokkal megkötött információk átalakulnak a nem műszaki érdekelt felek számára érthető formává. Ehhez a folyamathoz megfelelő telepítési terv készül, amely magában foglalja a talált információk szállítását, karbantartását és figyelését. Ily módon megfelelő projekt jelentést készítünk, a tapasztalatokkal és a tanulságokkal együtt, amelyek során az adatbányászati felfedezéseinket átadjuk az üzleti műveleti csoportnak.
Ezért ez a folyamat hozzájárul a szervezet üzleti politikájának javításához.
Adatbányászati technikák
Az alábbiakban ismertetett technikák és technológiák hozzájárulhatnak az adatbányász szolgáltatás leghatékonyabb alkalmazásához:
1. Kövesse nyomon a mintákat
Az adatkészlet egyik alapvető technikája az adatkészlet mintáinak felismerése. Az adatokat rendszeres időközönként megfigyeljük bizonyos eltérések felismerése érdekében. Például látható, ha egy adott személy különféle országokban utazik, akkor az adott személynek rendszeresen jegyet kell foglalnia, így speciális hitelkártya is felkínálható.
2. Besorolás
Ez az adatbányászat egyik bonyolult technikája, ahol különféle megkülönböztethető kategóriákat kell készíteni a meglévő adatok különböző attribútumainak felhasználásával. Ezek a kategóriák segítenek különböző következtetések levonásában a jövőbeli felhasználás szempontjából. Például, miközben a városi forgalomra vonatkozó adatokat elemezzük, a terület forgalmát alacsony, közepes és nehéz kategóriákba lehet sorolni. Ez segít az utazóknak, hogy előre jelezzék a forgalmat.
3. Egyesülés
Ez a technika hasonló a mintázatkövetési technikához, de itt kapcsolódik a függõen kapcsolt változókhoz. Ez azt jelenti, hogy megtalálják a kapcsolódó adatok mintáját, amely kapcsolódik a meglévő adatokhoz. A másik eseményhez kapcsolódó eseményeket nyomon követik, és az adott minták megtalálják az adatokat. Például egy adott város forgalmának fájlkövetési adatai nyomon követhetik a város leglátogatottabb helyeit. Ez segíthet nyomon követni a város híres helyszíneit is.
4. Külső észlelés
Ez a technika az adatok mintájának rendellenességeinek kinyerésével kapcsolatos. Például egy bevásárlóközpont értékesítése jó eredményt hoz az év 11 hónapjában, de az elmúlt hónapban az eladások annyira esnek, hogy veszteségeket okoznak. Ezekben az esetekben meg kell tudnunk, hogy mi okozta az értékesítés csökkenését, hogy a következő alkalommal elkerülhető legyen. Az ilyen figyelmetlenség megállapításának technikája a szabályos mintázatban a Külső észlelési technika része.
5. Fürtözés
Ez a technika hasonló a besoroláshoz, csak a különbség abban rejlik, hogy az adatcsoportot, amely bizonyos hasonlóságokkal rendelkezik, egyetlen csoportba sorolja. Például a mozi különféle közönségeinek csoportosítása azon gyakoriság alapján, hogy milyen gyakran jönnek a show-k, melyik időzítésre kerülnek a leggyakrabban, és melyik film-műfajért jönnek.
6. Regresszió
Ez a módszer segíti a kapcsolat meghatározását a két változó között, amelyektől az elemzés függhet. Itt megpróbáljuk kideríteni a változó változásának mintáját a többi függő változó rögzítésével. Például, ha meg kell tudnunk egy terméknek a bevásárlóközpontban történő értékesítésének mintázatát, annak elérhetőségétől, évszaktól, keresletétől stb. Függően, ez vezethet a tulajdonoshoz az eladási ár rögzítéséhez.
7. Jóslás
Az adatbányászat legfontosabb jellemzője a jövőbeni kockázatok csökkentése és a szervezet profitjának növelése az értékesítési és hitelkockázatok meglévő és történeti mintáinak tanulmányozásával. Az ilyen típusú technológia itt segít a jövőbeni döntések meghozatalában, a történeti és a jelenlegi adatokban leírt mintától függően, és szem előtt tartva a piaci változásokat és a kockázatokat. Ez a technika a leghasznosabb az adatbányászatban.
Adatbányászati eszközök
Az adatbányászat végrehajtásához nincs szükség a legújabb technológiákra. Meg lehet csinálni a legújabb adatbázis-rendszerekkel, valamint egyszerű eszközökkel is, amelyek bármilyen szervezetben könnyen elérhetők. Is létrehozhat saját szerszámot, ha hiányzik a megfelelő eszköz. Az iparban széles körben használják a legnépszerűbb szerszámot:
1. R-nyelv
Ez egy nyílt forráskódú eszköz, amelyet statisztikai számításhoz és grafikához használnak. Ez az eszköz elősegíti a hatékony adatkezelést és tárolóeszközöket, és ezek az összes szolgáltatás az alábbi technikáknak tudhatók be:
- Statisztikai
- Klasszikus statisztikai tesztek
- Idősor elemzés
- Osztályozás
- Grafikai technikák
2. Oracle Data Mining
Ez az eszköz közismert nevén ODM, az Oracle Advanced Analytics Database része. Ez az eszköz segít az adattárházakban lévő adatok elemzésében, és részletes betekintést generál, amely tovább segíti az előrejelzéseket. Ezek a dolgok elősegítik az ügyfelek viselkedésének tanulmányozását, a termékek iránti kereslet tehát elősegíti az értékesítési lehetőségek növekedését.
Az adatbánya végrehajtása során felmerülő kihívások:
- Képzett szakemberekre van szükség az összetett adatbányászási lekérdezések elkészítéséhez.
- Lehetséges, hogy a jelenlegi modellek nem illenek a jövőbeli államok adatbázisaiba.
- A nagy adatbázisok kezelésének nehézségei.
- Felmerülhet az üzleti gyakorlatok módosítása a feltárt információk felhasználása érdekében.
- A globálisan heterogén adatbázisok és információk összetett integrált információkat eredményezhetnek.
- Az adatbányászat előfeltétele, hogy az adatoknak természetükben változatosnak kell lenniük, különben az eredmények pontatlanok lehetnek.
Következtetés-Adatbányászási koncepciók és technikák
- Az adatbányászat lehetővé teszi a múltbeli adatok nyomon követését és a jövőbeni elemzés elvégzését azok felhasználásával.
- Ugyanaz, mint az elemzéshez szükséges információk kinyerése az adatbázisban már jelen lévő legutóbbi dátumokból.
- Az adatbányászat különféle típusú adatbázisokon végezhető, mint például a téradatbázis, az RDBMS, az adattárházak, a több- és a régi adatbázisok stb.
- A teljes bányászati folyamat magában foglalja az üzleti megértést, az adatok megértését, az adatok előkészítését, a modellezést, az evolúciót, a telepítést.
- Különböző adatbányászati technikák állnak rendelkezésre, például az osztályozás, a regressziós asszociáció stb. Érdekében, hogy hatékonyan működjék az adatok bányászata. A felhasználás a forgatókönyvetől függ.
- A leghatékonyabb adatbányászati eszközök az R-nyelv és az Oracle Data.
- Az adatbányászat fő hátránya, hogy nehézségeket okoz a szakértők képzése az elemző szoftver működtetéséhez.
- Különböző iparágak használják az adatbányászatot elemzésük céljára, például banki, gyártási, szupermarketek, kiskereskedelmi szolgáltatók stb.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Adatbányászati Koncepciókhoz és Technikákhoz. Itt tárgyaljuk az Adatbányászat folyamatát, technikáit és eszközeit. Megnézheti más kapcsolódó cikkeinket, hogy többet megtudjon-
- Az adatbányászat előnyei
- Mi az adatbányászat?
- Adatbányászati folyamat
- Adattudományi technikák
- Fürtözés a gépi tanulásban
- Hogyan állíthatunk elő teszt adatokat?
- Útmutató a modellekhez az adatbányászatban