Introduktion till teknik för gruvdrift

I det här ämnet kommer vi att lära oss om datalagringstekniker, eftersom utvecklingen inom området informationsteknologi måste leda till ett stort antal databaser inom olika områden. Som ett resultat finns det ett behov att lagra och manipulera viktiga data som kan användas senare för beslutsfattande och förbättring av verksamhetens verksamhet.

Vad är Data Mining?

Data Mining är processen för att extrahera användbar information och mönster från enorma data. Data Mining inkluderar insamling, extraktion, analys och statistik av data. Det är också känt som kunskapsupptäckningsprocessen, kunskapsbrytning från data eller data / mönsteranalys. Data Mining är en logisk process för att hitta användbar information för att ta reda på användbar data. När informationen och mönstren hittats kan den användas för att fatta beslut för att utveckla verksamheten. Data mining-verktyg kan ge svar på dina olika frågor relaterade till ditt företag som var för svårt att lösa. De förutspår också de framtida trenderna som låter affärsmännen fatta proaktiva beslut.

Data mining innebär tre steg. Dom är

  • Utforskning - I detta steg rensas och konverteras data till en annan form. Uppgifternas natur bestäms också
  • Mönsteridentifiering - Nästa steg är att välja det mönster som ger den bästa förutsägelsen
  • Distribution - De identifierade mönstren används för att få önskat resultat.

Fördelarna med Data Mining

  • Automatisk förutsägelse av trender och beteenden
  • Det kan implementeras på nya system såväl som på befintliga plattformar
  • Den kan analysera enorm databas på några minuter
  • Automatisk upptäckt av dolda mönster
  • Det finns många modeller för att förstå komplexa data enkelt
  • Det har hög hastighet vilket gör det enkelt för användarna att analysera en enorm mängd data på kortare tid
  • Det ger förbättrade förutsägelser

Lista över 7 viktiga data-gruvtekniker

En av de viktigaste uppgifterna inom Data Mining är att välja rätt data mining-teknik. Data Mining-teknik måste väljas utifrån typen av företag och vilken typ av problem ditt företag står inför. Ett generaliserat tillvägagångssätt måste användas för att förbättra noggrannheten och kostnadseffektiviteten för att använda datatjänsttekniker. Det finns i grund och botten sju huvudsakliga Data Mining-tekniker som diskuteras i denna artikel. Det finns också många andra Data Mining-tekniker men dessa sju betraktas oftare av affärsmän.

  • Statistik
  • Clustering
  • visualisering
  • Beslutsträd
  • Associeringsregler
  • Neurala nätverk
  • Klassificering

  1. Statistiska tekniker

Statistik för data mining teknik är en gren av matematik som avser insamling och beskrivning av data. Den statistiska tekniken betraktas inte som en data mining-teknik av många analytiker. Men ändå hjälper det att upptäcka mönstren och bygga prediktiva modeller. Av denna anledning bör dataanalytiker ha viss kunskap om de olika statistiska teknikerna. I dagens värld måste människor ta itu med en stor mängd data och härleda viktiga mönster från den. Statistik kan hjälpa dig i större utsträckning att få svar på frågor om deras data som

  • Vilka är mönstren i deras databas?
  • Vad är sannolikheten för att en händelse ska inträffa?
  • Vilka mönster är mer användbara för verksamheten?
  • Vad är det på hög nivå som kan ge dig en detaljerad bild av vad som finns i databasen?

Statistik besvarar inte bara dessa frågor, de hjälper till att sammanfatta data och räkna dem. Det hjälper också till att tillhandahålla information om data med lätthet. Genom statistiska rapporter kan människor fatta smarta beslut. Det finns olika former av statistik, men den viktigaste och användbara tekniken är insamling och räkning av data. Det finns många sätt att samla in data som

  • Histogram
  • Betyda
  • Median
  • Läge
  • Variation
  • Max
  • min
  • Linjär regression

  1. Klusteringsteknik

Clustering är en av de äldsta teknikerna som används i Data Mining. Clustering-analys är processen för att identifiera data som liknar varandra. Detta hjälper till att förstå skillnaderna och likheterna mellan data. Detta kallas ibland segmentering och hjälper användarna att förstå vad som händer i databasen. Till exempel kan ett försäkringsbolag gruppera sina kunder utifrån deras inkomst, ålder, typ av försäkring och typ av fordringar.

Det finns olika typer av klusteringsmetoder. De är som följer

  • Partitionsmetoder
  • Hierarkiska agglomerativa metoder
  • Täthetsbaserade metoder
  • Rasterbaserade metoder
  • Modellbaserade metoder

Den mest populära klusteralgoritmen är närmaste granne. Den närmaste granntekniken liknar mycket kluster. Det är en förutsägelsesteknik där man för att förutsäga vad ett uppskattat värde är i en post letar efter poster med liknande uppskattade värden i en historisk databas och använder prediktionsvärdet från posten som ligger nära den oklassificerade posten. Denna teknik säger helt enkelt att de objekt som är närmare varandra kommer att ha liknande prediktionsvärden. Genom denna metod kan du enkelt förutsäga värdena på de närmaste objekten mycket enkelt. Närmaste granne är det enklaste att använda tekniken eftersom de fungerar enligt människors tanke. De fungerar också mycket bra när det gäller automatisering. De utför komplexa ROI-beräkningar med lätthet. Nivån på noggrannhet i denna teknik är lika bra som de andra Data Mining-teknikerna.

I näringslivet används tekniken närmaste grann oftast i processen med texthämtning. De används för att hitta de dokument som delar de viktiga egenskaperna med det huvuddokumentet som har markerats som intressanta.

  1. visualisering

Visualisering är den mest användbara tekniken som används för att upptäcka datamönster. Den här tekniken används i början av dataanläggningsprocessen. Många typer av forskning pågår i dessa dagar för att producera en intressant projektion av databaser, som kallas Projection Pursuit. Det finns en hel del data mining-teknik som ger användbara mönster för bra data. Men visualisering är en teknik som konverterar dålig data till bra data som låter olika typer av datormyntmetoder användas för att upptäcka dolda mönster.

  1. Induktionsbeslutsträdteknik

Ett beslutsträd är en prediktiv modell och namnet i sig innebär att det ser ut som ett träd. I denna teknik ses varje gren av trädet som en klassificeringsfråga och bladens träd betraktas som partitioner i datasatsen relaterade till den specifika klassificeringen. Denna teknik kan användas för prospekteringsanalys, förbehandling av data och prediktionsarbete.

Beslutsträdet kan betraktas som en segmentering av det ursprungliga datasättet där segmentering utförs av ett särskilt skäl. Varje data som kommer under ett segment har vissa likheter i deras information som förutses. Beslutsträd ger resultat som användaren lätt kan förstå.

Beslutsträdsteknik används mest av statistiker för att ta reda på vilken databas som är mer relaterad till företagets problem. Beslutsträdsteknik kan användas för förutsägelse och förbehandling av data.

Det första och främsta steget i denna teknik är att växa trädet. Det grundläggande att odla trädet beror på att hitta den bästa frågan som kan ställas vid varje gren av trädet. Beslutsträdet slutar växa under någon av nedanstående omständigheter

  • Om segmentet bara innehåller en post
  • Alla poster innehåller identiska funktioner
  • Tillväxten räcker inte för att ytterligare spillas ut

CART som står för Classification and Regression Trees är en datautforsknings- och förutsägelsealgoritm som väljer frågorna på ett mer komplext sätt. Den försöker dem alla och väljer sedan en bästa fråga som används för att dela upp data i två eller flera segment. Efter att ha beslutat om segmenten ställer det igen frågor om vart och ett av det nya segmentet individuellt.

En annan populär beslutsteknologi är CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Det liknar CART men det skiljer sig på ett sätt. CART hjälper till med att välja de bästa frågorna medan CHAID hjälper till att välja delningar.

  1. Neuralt nätverk

Neural Network är en annan viktig teknik som används idag av människor. Denna teknik används oftast i början av datateknik. Det konstgjorda neurala nätverket bildades av gemenskapen för konstgjord intelligens.

Neurala nätverk är mycket enkla att använda eftersom de automatiseras i en viss utsträckning och på grund av detta förväntas inte användaren ha mycket kunskap om arbetet eller databasen. Men för att få det neurala nätverket att fungera effektivt måste du veta

  • Hur är noderna anslutna?
  • Hur många behandlingsenheter som ska användas?
  • När ska utbildningsprocessen stoppas?

Det finns två huvuddelar i denna teknik - noden och länken

  • Noden - som fritt matchar neuronet i den mänskliga hjärnan
  • Länken - som fritt matchar kopplingarna mellan nervcellerna i den mänskliga hjärnan

Ett neuralt nätverk är en samling av sammankopplade neuroner. vilket kan bilda ett enda lager eller flera lager. Bildningen av neuroner och deras sammankopplingar kallas nätverkets arkitektur. Det finns ett stort antal neurala nätverksmodeller och varje modell har sina egna fördelar och nackdelar. Varje neurala nätverksmodell har olika arkitekturer och dessa arkitekturer använder olika inlärningsprocedurer.

Neurala nätverk är mycket stark prediktiv modelleringsteknik. Men det är inte så lätt att förstå ens av experter. Det skapar mycket komplexa modeller som är omöjliga att förstå fullt ut. För att förstå Neural Network-tekniken hittar företaget nya lösningar. Två lösningar har redan föreslagits

  • Den första lösningen är Neural nätverk är förpackat i en komplett lösning som låter den användas för en enda applikation
  • Den andra lösningen är att den är bunden med experttjänster

Neuralnätverket har använts i olika typer av applikationer. Detta har använts i branschen för att upptäcka bedrägerier som äger rum i verksamheten.

  1. Associeringsregelsteknik

Denna teknik hjälper till att hitta sambandet mellan två eller flera artiklar. Det hjälper till att känna till förhållandena mellan de olika variablerna i databaser. Den upptäcker de dolda mönstren i datamängden som används för att identifiera variablerna och den frekventa förekomsten av olika variabler som visas med de högsta frekvenserna.

Associeringsregeln erbjuder två viktig information

  • Support - Hur används regeln ofta?
  • Förtroende - Hur ofta är regeln korrekt?

Denna teknik följer en tvåstegsprocess

  • Hitta alla ofta förekommande datamängder
  • Skapa starka associeringsregler från de frekventa datamängderna

Det finns tre typer av associeringsregel. Dom är

  • Föreningsregel för flera nivåer
  • Multidimensionell associeringsregel
  • Kvantitativ associeringsregel

Denna teknik används oftast i detaljhandeln för att hitta försäljningsmönster. Detta kommer att bidra till att öka konverteringsgraden och därmed öka vinsten.

  1. Klassificering

Klassificering av data mining-tekniker är den mest använda tekniken för data mining som innehåller en uppsättning förklassificerade prover för att skapa en modell som kan klassificera den stora datamängden. Denna teknik hjälper till att få viktig information om data och metadata (data om data). Denna teknik är nära besläktad med klusteranalysstekniken och den använder beslutsträdet eller neuralt nätverkssystem. Det finns två huvudprocesser involverade i denna teknik

  • Lärande - I denna process analyseras data med klassificeringsalgoritmen
  • Klassificering - I denna process används informationen för att mäta klassificeringsreglernas precision

Det finns olika typer av klassificeringsmodeller. De är som följer

  • Klassificering efter induktion av beslutsträd
  • Bayesian klassificering
  • Neurala nätverk
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Klassificering baserad på föreningar

Ett bra exempel på en klassificeringsteknik är e-postleverantör.

Slutsats:

Från den här artikeln har vi känt de viktiga teknikerna för datainrinning Och egenskaperna och specifikationerna för varje teknik förklaras i detalj. Data Mining har visat sig vara ett viktigt verktyg inom många affärsområden och teknikerna används bäst för att härleda en lösning på ett problem. Därför är det mycket viktigt för företagen att använda teknik för gruvdrift för att hjälpa affärsmän att fatta smarta beslut. Ingen teknik kan användas för att lösa problemet i affärer. Alla data mining-tekniker bör gå hand i hand för att lösa en fråga.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till datateknik. Här diskuterade vi det grundläggande konceptet och listan över 7 viktiga tekniker för dataanläggning. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är Data Analytics
  2. Vad är datavisualisering
  3. Vad är datavetenskap
  4. Vad är Big Data Technology?
  5. Typer av kluster | Topptyper med exempel

Kategori:

Big Data