Vad är Data Mining?

Det är också känt som kunskapsupptäckt eller upptäckt av data. Som vi alla vet att många stora organisationer drivs på olika platser och varje plats genererar stora mängder data (en form av tera- till petabytes) och det är nödvändigt för företagen att fatta beslut från alla sådana källor för att fatta ett strategiskt beslut. För att analysera, hantera och fatta snabba beslut måste vi omvandla inom alla domäner. Metoden för att extrahera användbar information från ett förvar med data kallas data mining. De fokuserar på den datadrivna upptäckten. Dessa uppgifter kan kategoriseras på två sätt: Prediktiv och beskrivande. För att bearbeta petabyterna för data mining krävs superdator och datorkluster. Typer av data mining inkluderar övervakat lärande och utan tillsyn.

Definition

Det är en kraftfull teknik med stor potential att extrahera dolda prediktiva data / mönster från det stora arkivet (databaser, text, bilder) som använder vetenskapliga metoder, algoritmer för att extrahera kunskaper om data (en typ av data är strukturerad) i olika former. Det är en analytisk process att utforska en stor mängd data genom att använda detektivmönster på dessa data för att få nya delmängder av data för att förbättra affärsprocessen och beslutsfattandet.

Förstå Data Mining

Gruvdrift sker vanligtvis i en databas med olika datauppsättningar och lagras i strukturformat. Då upptäcks dold information, till exempel, onlinetjänster som Google kräver enorma mängder data för att annonsera sina användare, i sådant fall analyserar gruvan sökningen process för frågor för att ge ut relevant rankingdata. Verktygen och teknikerna som används i gruvprocessen är klassificeringar (förutsäga sannolikt fall), Associering (identifiera variabler relaterade till varandra), förutsägelse (förutsäga värdet på en variabel med den andra). För bra mönsterigenkänning använder den sig av maskininlärning. En mängd olika algoritmer implementeras för att ta relevant information från frågorna.

Hur gör Data Mining att arbeta så enkelt?

De gör arbetet så enkelt genom att förutsäga kundbeteende och använder dessa verktyg för att söka datamönster. Det förvandlar rå data till strukturerad information. Stegen som är involverade i denna process är:

De extraherar och laddar data i ett datalager (som kräver förbehandling) som lagras i den flerdimensionella databasen (som gör skiv, tärningar, analys av kubiskt format).
Med hjälp av applikationsprogramvara ger de datatillgång till en affärsanalytiker.
Presentera denna information i ett lättförståeligt format som grafer.
Behov av att öka datamängden och mångfalden.

Kort sagt kan vi säga att det fungerar i tre enkla steg. De är dataförberedelser (utforskning), väljer olika modeller för byggnad och validering, distributionssteg (genererar förväntade resultat). Å andra sidan är det inte lika enkelt att arbeta, eftersom det är viktigt för datagruvan att förstå vad och hur det kan implementeras i alla dataströmmar med respektive massiv produktion av data runt organisationerna. Exempel på data mining är e-handel, Customer Relationship Management, Banking, Health Care, Primär nödvändig i marknadsföring. I alla dessa applikationer används datamining av algoritmer för att förbereda förutsägelser och för att extrahera datamönster.

Top Data Mining Företag

Många ledande toppföretag använder denna domän för att säkerställa marknadsframgång, öka intäkterna och identifiera kunder för att göra deras affärer bra. Dom är :

Google - Söker relevant information mot frågorna.
Cignus Web
Orakel
IBM och SAP
Datum Informatics
IBM Cognos - BI-självserviceanalys
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institue -Data gruvtjänster.
WizSoft,
Neural Technologies - tillhandahåller produkter och tjänster.
Amazon - Produkttjänst.
Delta - Airline Service (Övervakning av kundens feedback).
Sun tech - Webbforskningstjänst

De olika delmängderna av Data Mining

Några av gruvteknikerna inkluderar förutsägelse, klassificering, regression, kluster, associering, beslutsträd, regeldetektion, närmaste granne. Den delar upp datamängder i två typer. De är en träningsuppsättning och en testuppsättning. De andra delmängderna för data mining är relaterade till data data science, Data Analytics, Machine Learning, Big Data, Data Visualization. Den största skillnaden mellan dem är gruvbrytning är fortfarande en analytiker och bygger en algoritm för att ta reda på strukturen för data. Mining samlar in data först och gör den induktiva processen medan andra inte hittar mönster.

Vad kan du göra med Data Mining?

Vi måste betrakta data mining som primitiva eftersom det förbättrar kundservice och ökar produktionstjänsten. Med detta kan vi optimera uppgifterna genom att analysera uppgifterna i områden som Sjukvård, telekommunikation, tillverkning, finans och försäkring. Det är inriktat på applikationer och är mindre upptaget av att hitta relationer med variabler. Det hjälper en organisation att spara pengar, identifiera shoppingmönster i en stormarknad, definiera nya kunder, förutsäga kundens svarstakt. Det fungerar med tre typer av data: metadata (data om sig själv), transaktionsdata och icke-operativa data. Regeringen använder datautvinning för att spåra bedrägerier, för att spåra spelstrategi, korsförsäljning.

Arbeta med Data Mining

Den inledande processen inkluderar rengöring av data från olika källor, vilket är en väsentlig del. För att göra det använder de flera tekniker som kallas statistisk analys, maskininlärning. Ett datavisualiseringsverktyg är ett av de mångsidiga verktygen för dataanvinning. Metoden som används för att arbeta med det kallas prediktiv modellering. Processen för utvinning av data består av utforskning, validering / verifiering, distribution. Uppgiften innebär

Problemmeddelande genereras.
Förstå data med bakgrunden.
Implementera modelleringsmetoder.
Identifiera prestandamätning och tolka data.
Visualisera data med resultat.

Fungerar med några verktyg som Rapid Miner, Orange, som alla är open source. Modelleringstekniker som används här är Bayesiska nätverk, nervnätverk, beslutsträd, linjär och logistisk regression, genetiska algoritmer, fuzzy uppsättningar. Den primära uppgiften för data mining är:

Klassificering
Clustering
regression
Sammanfattning
Beroende modellering
Upptäck upptäckt

Fördelar med Data Mining

Det finns många fördelar, några punkter ges nedan:

De förbättrar planeringen och besluten som gör processen och maximerar kostnadsminskningen.
Det är lätt för användaren att analysera en enorm mängd data i en snabb process.
De är användbara för att förutsäga framtida trender med den använda tekniken. Och en annan popularitet för datalagringstekniker är grafiska gränssnitt som underlättar programmen.
De hjälper oss att hitta bedrägliga handlingar i marknadsanalyser och vid tillverkning av datautvinning förbättrar de användbarheten, designen. De kan också användas för icke-marknadsföringsändamål.
Förbättra företagsintäkterna och sänka kostnaderna i affärer.
De används inom olika områden som jordbruk, medicin, genetik, bioinformatik och sentimental analys.
Det hjälper marknadsförare att förutsäga kunder som köper beteende hos produkten och har använts för elektroteknik och en bättre förståelse för kunden.
De hjälper också till med kreditkorttransaktioner och bedrägligt upptäckt i det.
Gruvdrift används ofta i jordbruket för att förutsäga jäsningsproblem med K-Means-metoden.

Obligatorisk datakommunikation

För att bli en datalagare utövar de behöver en unik teknik och interpersonella färdigheter. De tekniska färdigheterna inkluderar analytiska verktyg som MySQL, Hadoop och programmeringsspråk som Python, Perl, Java. Och behöver förstå statistiska begrepp, kunskapsinduktion, datastrukturer och algoritmer och arbetskunskap om Hadoop och MapReduce. Färdigheter krävs inom följande områden som DB2, ETL-verktyg, Oracle. Om du vill sticker ut från andra datalagare är behovet av att lära sig Machine Learning mycket viktigt. För att identifiera data för data är grunderna i matematik obligatoriska att räkna ut antal, förhållanden, samförhållanden och regressionssteg. För att undervisa måste man ha databaskoncept som scheman, relationer, Structure Query Language. En data mining specialist måste ha kunskap inom business intelligence, särskilt programmeringsprogramvara och erfarenhet av operativsystemet, speciellt Linux och en stark bakgrund inom data science för att ta starka steg i en karriär.

Varför ska vi använda Data Mining?

Det rankas i toppen av de viktigaste teknikerna som har mer effekt i organisationerna under de kommande åren, det är därför gruvdrift är viktigt. De hjälper till att utforska och identifiera datamönster. De är anslutna till datalageret och neurala nätverk som ansvarar för utvinning. Vid marknadssegmentering och kluster spårar man köpbeteendet. För relevant sökning i dokumentbrytning bryter gruvor sidorna på webben. Deras ansvar inkluderar forskning inom dataanalys och tolkning av resultat. En viktig användning av data mining är att hjälpa till att upptäcka bedrägerier och utveckla modeller för att förstå egenskaper baserade på mönstren. Gruvdrift används för att hjälpa till att samla observationer och hitta korrelationer och förhållanden mellan fakta. Funktionaliteterna inkluderar datakaraktärisering, fördjupningsanalys, datadiskriminering, associering och klusteranalys.

Nyckeln till framgång i gruvdrift är:

Datakälla
Lämpliga algoritmer
Vetenskaplig gruvdrift
Ökad bearbetningshastighet

Data Mining Scope

Frequent mining mining har breddat dataanalysen och har en djup poäng i gruvmetodik. Gruvdrift har stort utrymme i stora och små organisationer med anmärkningsvärda utsikter. De har automatiserade förutsägelser om trender inklusive att hitta bedrägliga och maximera avkastningen på investeringar i framtiden. Upptäckt av tidigare okända mönster. Teknikerna som används vid gruvdrift är avancerade begrepp som neural och fuzzy logik för att förbättra deras slutlinje och för att snabbt få resurser från sökningen. Du kan hitta framtida räckvidd inom distribuerad datamining, sekvensdata-gruvdrift, rumslig och geografisk datamining, multimedia.

Varför behöver vi Data Mining?

I dagens affärsvärld har data mining använts i olika sektorer för det analytiska syftet, allt som användaren behöver är så tydlig information, vilket ökar omfattningen av data mining. Med denna teknik kan vi analysera data och konvertera dem till meningsfulla data som sedan hjälper till att fatta smarta beslut och förutsägelser i en organisation. I IT-branschen påskyndas gruvdrift på internet och webbplatsens responstid är lätt med hjälp av gruvverktyget. Paramediska företag kan gruva upp datauppsättningar för att identifiera agenter. Du kommer att kunna undersöka kundbeteende de hittar mönster och relationer och förutsäger framtida affärsstrategi. Det eliminerar tid och arbetskraft som krävs för att sortera stor databas. De ger tydlig identifiering av dolda mönster för att övervinna risker i affärer. Data mining identifierar outliers i data. Det hjälper till att förstå kunden och förbättra deras service för att nå användarens mål.

Vem är rätt publik för att lära sig Data Mining-teknologier?

Rätt publik är IT-chefer, dataanalytiker som letar efter karriärtillväxt och förbättrar datahantering, verktyg för framgångsrik datakommunikation.
Experter som också arbetar med datalagring och rapporteringsverktyg och business intelligence.
Det kan tas av nybörjare med goda logiska och analytiska färdigheter.
Programvaruprogrammerare, sex sigma-konsulter.

Hur denna teknik kommer att hjälpa dig i karriärtillväxt?

Världen för datavetenskap erbjuder fler positioner i organisationer. Efterfrågan på gruvarbetare specialister är avgörande eftersom företag letar efter experter med enastående datakommunikationsförmåga och erfarenhet. Datavetare använder statistisk mjukvara för att analysera data och förbättra affärslösningar. En data mining specialist är en väsentlig roll i datavetenskapsteamet och därför värderas deras potential mer hos företag i alla storlekar.

Slutsats

Det är snabbt växande teknik i den nuvarande världen eftersom alla behöver sina data för att användas i rätt tillvägagångssätt för att få korrekt information. Sociala nätverk som Facebook, twitter etc och online shopping som Amazon, det är data som beskriver informationen har samlats in och fångats måste vi dra ut strategiska fakta från dessa data. För detta ändamål utvecklas data mining globalt. De kombineras med big data och maskininlärning för att se bättre insikter med organisationen. Det handlar om att förutsäga framtiden för analys. Eftersom företag fortsätter att uppdatera måste de följa de senaste gruvtrenderna för att övervinna utmanande tävlingar samtidigt som gruvdrift hjälper till att få kunskapsbaserad information. Och denna teknik kan användas i många verkliga applikationer som telekommunikation, biomedicinsk, marknadsföring och finans, detaljhandeln.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till What is Data Mining. Här diskuterade vi de olika undergrupperna för data mining och top data mining-företag med fördel och omfattning. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

Intervju med datainriktning med svar
Vad är datavisualisering?
Vad är Big data analytics?
Introduktion till Big Data

Vad är Data Mining? - Advanatage and Working of Data Mining

Innehållsförteckning: