Az adatbányászati folyamat áttekintése
Az adatbányászat a minták és lehetőségek felkutatása és módja a nagy adatkészletekben, amely általában olyan módszereket foglal magában, mint például a statisztikai pontok metszése, gépi tanulás és adatbázis-rendszerek. Ez a számítástechnika területének interdiszciplináris részhalmaza, a statisztikákkal együtt, amelynek célja az információ intelligens módszerekkel történő felhasználása az adatkészlet felhasználásával, valamint az összes információ egy nagyon új, érthető struktúrá történő átalakítása révén, amelyet tovább lehetne fejleszteni. használat. Ebben a témában megismerjük az Adatbányászati folyamatot.
Az adatbányászat egyik legfontosabb feladata nagy mennyiségű nyers adat és információ automatikus és félautomata elemzése, a korábban ismeretlen nagyon érdekes minták, például fürtök vagy adatrekordok csoportjának kinyerése céljából, rendellenességek észlelése (szokatlan rekordok), valamint olyan függőségek esetén is, amelyek szekvenciális minta-bányászatot és társítási szabály-bányászatot használnak. Ez kihasználja a térindexeket. Ezek a minták ismertek lehetnek a bemeneti adatok fajtái között, és felhasználhatók további elemzésekben, például prediktív elemzés és gépi tanulás esetén. Pontosabb eredményeket lehet elérni, ha elkezdi használni a támogatási döntési rendszereket.
Hogyan működik az adatbányászat?
Az iparágban rengeteg adat van az egyes területekről, és nagyon szükséges az adatok ennek megfelelő kezelése és feldolgozása. Alapvetően, dióhéjban, az ETL folyamatok sorozatát foglalja magában, mint például az adatok kibontása, átalakítása és betöltése, valamint minden más, amely ehhez az ETL-hez szükséges. Ez magában foglalja a különféle rendszerekben és reprezentációkban használandó adatok tisztítását, átalakítását és feldolgozását. Az ügyfelek ezt a feldolgozott adatot felhasználhatják vállalkozásaik és növekedési tendenciáik elemzésére.
Az adatbányászati folyamat előnyei
Az adatbányászat előnye nemcsak az üzleti élethez kapcsolódik, hanem az orvostudományhoz, az időjárás-előrejelzéshez, az egészségügyhez, a szállításhoz, a biztosításhoz, a kormányzathoz stb. Is. Néhány előnye a következő:
- Marketing / kiskereskedelem: Segít az összes marketing vállalkozásnak és a cégeknek olyan modellek felépítésében, amelyek történelmi adatok és információk halmazán alapulnak, hogy megjósolják a mai piaci kampányokra adott válaszadást, például az online marketing kampány, a közvetlen levél stb.
- Pénzügy / bankügylet: Az adatbányászatban a pénzügyi intézmények információkat nyújtanak a kölcsönökről, valamint a hiteljelentéseket. Ha a modell történelmi információkra épül, a pénzügyi intézmények meghatározhatják a jó vagy a rossz hiteleket. A csalások és gyanús tranzakciókat a bankok szintén ellenőrzik.
- Gyártás: A hibás berendezés és a gyártott termékek minősége az ellenőrzés optimális paramétereinek felhasználásával határozható meg. Például néhány félvezető fejlesztő iparág számára a vízkeménység és a minőség nagy kihívássá válik, mivel ez általában befolyásolja termékeik gyártásának minőségét.
- Kormány: A kormányok számára előnyös lehet a gyanús tevékenységek nyomon követése és felmérése a pénzmosás elleni tevékenységek elkerülése érdekében.
Az adatbányászati folyamat különböző szakaszai
- Adattisztítás: Ez egy nagyon kezdeti szakasz az adatbányászat esetében, ahol az adatok osztályozása nélkülözhetetlen elemré válik a végső adatelemzéshez. Ez magában foglalja a pontatlan és trükkös adatok azonosítását és eltávolítását a táblázatokból, adatbázisokból és nyilvántartásokból. Néhány módszer magában foglalja a tupla tudatlanságát, amelyet főként akkor találnak meg, ha az osztálycímke nincs a helyén, a következő technika megköveteli önmagában a hiányzó értékek kitöltését, a hiányzó és helytelen értékek helyettesítését globális állandókkal vagy kiszámítható vagy átlagértékekkel.
- Adatintegráció: Ez egy technika, amely magában foglalja az új információkészlet egyesítését a meglévőkészlettel. A forrás azonban számos adatkészletet, adatbázist vagy egyszerű fájlt tartalmazhat. Az adatintegráció szokásos megvalósítása egy EDW (vállalati adattárház) létrehozása, amely aztán két fogalomról szól - szoros és laza összekapcsolásról, de ne mélyítsünk a részletekbe.
- Adatok átalakítása: Ehhez az adatoknak a formátumon belüli átalakítása szükséges, általában a forrásrendszerről a kívánt célrendszerre. Néhány stratégia magában foglalja a simítást, az összesítést, a normalizálást, az általánosítást és az attribútum felépítését.
- Adatok diszkretizálása: Azokat a technikákat, amelyek a folyamatos attribútum tartományát intervallumok mentén feloszthatják, adat-diskretizálásnak nevezzük, ahol az adatkészleteket kis darabokat tárolják, és ezáltal a tanulmányunk sokkal hatékonyabbá válik. Két stratégia magában foglalja a fentről lefelé történő diszkretizálást és az alulról felfelé történő diszkretizálást.
- Koncepcióhierarchiák: Minimalizálják az adatokat azáltal, hogy helyettesítik és összegyűjtik az alacsony szintű fogalmakat a magas szintű fogalmakból. A többszintű absztrakciós szintű adatokat fogalomhierarchiák határozzák meg. A módszerek a Binning, hisztogram elemzés, klaszteranalízis stb.
- Minta kiértékelése és az adatok bemutatása: Ha az adatokat hatékonyan mutatják be, az ügyfél, valamint az ügyfelek a lehető legjobb módon használhatják ki azokat. A fenti szakaszok áttekintése után az adatokat grafikonok és diagramok formájában mutatják be, és ezáltal minimális statisztikai ismeretekkel megértik azokat.
Az adatbányászat eszközei és technikái
Az adatbányászási eszközök és technikák magukban foglalják az adatok bányászásának, valamint hatékony és hatékony felhasználásának módját. Az adatkitermelés eszközeinek és technikáinak legnépszerűbb csoportja a következő két:
1. R-nyelv: Ez egy nyílt forráskódú eszköz, amelyet grafikához és statisztikai számításhoz használnak. Klasszikus statisztikai tesztek, osztályozás, grafikus technikák, idősorok elemzése, stb. Széles választékát kínálja. A hatékony tárolóhelyet és az adatkezelést használja ki.
2. Oracle adatbányászat: közismert nevén ODM, amely az Oracle fejlett elemzési adatbázisának részévé válik, és ezzel részletes betekintést és előrejelzéseket generál, amelyeket kifejezetten az ügyfelek viselkedésének felismerésére használnak, ügyfélprofilokat fejlesztenek, valamint kereszteladási módok és lehetőségek azonosítását.
Következtetés
Az adatbányászat a történeti adatok magyarázatával és egy valós adatkészlettel foglalkozik, és így a bányászott adatok tetején előrejelzéseket és elemzéseket használ. Szorosan kapcsolódik az adattudományhoz és a gépi tanulási algoritmusokhoz, például osztályozáshoz, regresszióhoz, klaszterezéshez, XGboostinghoz stb., Mivel ezek általában fontos adatbányászati technikákat alkotnak.
Az egyik hátrány lehet a források képzése a szoftverkészletnél, amely összetett és időigényes feladat lehet. Az adatbányászat manapság szükséges rendszer elemévé válik, és a rendszer hatékony felhasználásával növekedhetnek és előre jelezhetik jövőbeni eladásaikat és bevételeiket. Remélem tetszett ez a cikk. Maradjon velünk több, mint ezek.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Adatbányászati folyamathoz. Itt az adatbányászati folyamat különböző szakaszaival, előnyeivel, eszközeivel és technikáival foglalkozunk. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi a klaszterezés az adatbányászatban?
- Mi az Ajax?
- A HTML előnyei
- Hogyan működik a HTML
- Adatbányászati koncepciók és technikák
- Algoritmusok és modellek típusai az adatbányászatban