Introduktion till typer av datamining
Termen "Data Mining" innebär att vi måste undersöka ett stort datasystem och gruva upp data från samma för att beskriva essensen av vad data vill säga. Mycket lik hur gruvbrytning görs, där kol djupt under marken bryts ut med olika verktyg, har datagruvan också associerade verktyg för att få ut det bästa av uppgifterna. En mycket vanlig missuppfattning med data mining är att det tänks på som något där vi försöker utvinna nya data, men inte alltid är det sant. Det hänvisar också till något där vi försöker få mening med de data vi redan har. Därför är data mining i sig ett stort fält där de närmaste paragraferna vi djupt kommer att dyka ned i specifikt verktygen i Data Mining. I den här artikeln kommer vi att diskutera typerna av dataanläggning.
Vad är Data Mining?
Som tidigare talat om datakommunikation är data mining en process där vi försöker få fram det bästa av data. Verktygen för data mining fungerar som en bro mellan data och information från data. I några få bloggar benämns data mining också som kunskapsupptäckt. Här vill vi ge en kort uppfattning om implementeringsprocessen för data mining så att intuitionen bakom data mining är tydlig och blir lätt för läsarna att förstå. Under flödesschemat representerar flödet:
I processen som diskuteras ovan finns verktyg på varje nivå och vi skulle försöka ta ett djupt dyk i de viktigaste.
Typer av datamining
Data mining kan utföras på följande typer av data:
1. Utjämning (Förbered data)
Denna speciella metod för data mining-teknik faller under genren att förbereda data. Den huvudsakliga avsikten med denna teknik är att ta bort brus från data. Här används algoritmer som enkel exponentiell, det rörliga medlet för att ta bort bruset. Under undersökningsanalys är denna teknik mycket praktisk för att visualisera trender / känslor.
2. Aggregering (Förbered data)
Som termen antyder samlas en grupp data för att få mer information. Denna teknik används för att ge en översikt över affärsmål och kan utföras manuellt eller med specialiserad programvara. Denna teknik används vanligtvis på big data, eftersom big data inte ger den nödvändiga informationen som helhet.
3. Generalisering (Förbered data)
Återigen, som namnet antyder, används denna teknik för att generalisera data som helhet. Detta skiljer sig från aggregering på ett sätt som data under generaliseringen inte grupperas till tillsammans för att få mer information men i sin tur generaliseras hela datauppsättningen. Detta gör det möjligt för en datavetenskapsmodell att anpassa sig till nyare datapunkter.
4. Normalisering (Förbered data)
I denna teknik används särskild vård för datapunkter för att föra dem in i samma skala för analys. Till exempel faller en persons ålder och lön i olika måttskalor, varför att plottning av dem på en graf inte hjälper oss att få någon användbar information om de trender som finns som en kollektiv funktion. Med normalisering kan vi föra dem i samma skala så att jämförelse mellan äpple och äpple kan utföras.
5. Val av attribut / funktioner (Förbered data)
I den här tekniken använder vi metoder för att utföra ett urval av funktioner så att modellen som används för att utbilda datamängden kan innebära värde för att förutsäga de data den inte har sett. Detta är mycket analogt med att välja rätt outfit från en garderob full av kläder för att passa sig rätt för evenemanget. Icke-relevanta funktioner kan påverka modellprestanda negativt, än mindre förbättra prestandan.
6. Klassificering (modellera data)
I denna teknik för data mining som vi behandlar kommer grupper att kallas "klasser". I denna teknik använder vi de valda funktionerna (som diskuteras i ovanstående punkt) kollektivt för grupper / kategorier. Till exempel, i en butik, om vi måste utvärdera om en person kommer att köpa en produkt eller inte, finns det ett "n" antal funktioner som vi tillsammans kan använda för att få ett resultat av True / False.
7. Mönsterspårning
Detta är en av de grundläggande teknikerna som används vid datahantering för att få information om trender / mönster som kan visas av datapunkterna. Vi kan till exempel bestämma en trend med mer försäljning under en helg eller semestertid snarare än på vardagar eller arbetsdagar.
8. Ytterligare analys eller avvikelse
Här liksom namnet antyder, används den här tekniken för att hitta eller analysera avgränsare eller avvikelser. Outliers eller avvikelser är inte negativa datapunkter, de är bara något som skiljer sig från den allmänna trenden för hela datasatsen. När vi identifierar outliers kan vi antingen ta bort dem helt från datasetet, vilket inträffar när data förbereds. Annars används den här tekniken i stor utsträckning i modelldatasätt för att förutsäga outliers också.
9. Clustering
Den här tekniken liknar klassificeringen, men den enda skillnaden är att vi inte känner till gruppen i vilken datapunkter kommer att falla efter gruppering efter funktioner. Denna metod används vanligtvis för att gruppera människor för att rikta in liknande produktrekommendationer.
10. Regression
Denna teknik används för att förutsäga sannolikheten för en funktion med närvaron av andra funktioner. Vi kan till exempel formulera sannolikheten för priset på en artikel med avseende på efterfrågan, konkurrens och några få andra funktioner.
11. Neurala nätverk
Denna teknik är baserad på principen för hur biologiska neuroner fungerar. I likhet med vad neuroner i människokroppen gör, fungerar nervcellerna i ett neuralt nätverk inom data mining också som behandlingsenhet och ansluter en annan neuron för att vidarebefordra informationen längs kedjan.
12. Förening
I denna metod för data mining bestäms relationen mellan olika funktioner och i sin tur används för att hitta antingen dolda mönster eller relaterad analys utförd enligt affärsbehov. Med hjälp av föreningen kan vi till exempel hitta funktioner som är korrelerade med varandra och därmed betona att ta bort vem som helst för att ta bort några överflödiga funktioner och förbättra processorkraften / tiden.
Slutsats
Avslutningsvis finns det olika krav som man bör tänka på när data utvinning sker. Man måste vara mycket försiktig med vad outputen förväntas bli så att motsvarande tekniker kan användas för att uppnå målet. Även om data mining är ett utvecklande utrymme, har vi försökt skapa en uttömmande lista för alla typer av verktyg i Data mining ovan för läsare.
Rekommenderade artiklar
Det här är en guide till typen av datainriktning. Här diskuterar vi introduktionen och de 12 bästa typerna av datamining. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar -
- Fördelar med Data Mining
- Data Mining Architecture
- Metod för utvinning av data
- Data Mining Tool
- Typer av modeller i dataanläggning