Introduktion till modeller i dataanläggning
Data Mining använder rå data för att extrahera information eller faktiskt utvinna den nödvändiga informationen från data. Data Mining används i det mest varierande utbudet av applikationer, inklusive politisk modellprognos, prognos för vädermönstermodeller, prognoser för webbplatsrankning, etc. Bortsett från dessa data används gruvdrift också i organisationer som använder big data som sin rå datakälla för att bryta de erforderliga data som kan vara tyst komplexet åt gången.
Tekniker som används vid dataanläggning
Data Mining-läget skapas genom att använda algoritmen ovanpå rådata. Gruvmodellen är mer än algoritmen eller metadatahanteraren. Det är en uppsättning data, mönster, statistik som kan användas på ny data som skaffas för att generera förutsägelser och få lite slutsatser om förhållandena. Följande är några av de tekniker som används i data mining.
1. Beskrivande datainriktningsteknik
Denna teknik föredras generellt för att generera kors-tabulering, korrelation, frekvens osv. Dessa beskrivande tekniker för datainsamling används för att erhålla information om datorns regelbundenhet genom att använda rådata som input och för att upptäcka viktiga mönster. De andra tillämpningarna av detta, analysen är att förstå de fängslande grupperna i det bredare området för rådata.
2. Predictive Data Mining Technique
Huvudsyftet med den prediktiva gruvtekniken är att identifiera futuristiska resultat istället för den nuvarande tendensen. Det finns många funktioner som används för att förutsäga målvärdet. Teknikerna som faller under denna kategori är klassificering, regression och analys av tidsserier. Datamodellering är en tvång för denna prediktiva analys, som använder vissa variabler för att förutsäga osäkra futuristiska data för andra variabler.
Typer av modeller i dataanläggning
Några av modellerna för data mining nämns nedan tillsammans med deras beskrivning:
1. Bedrägerikravningsmodeller
Bedrägeri är den utmaning som många branscher står inför och särskilt försäkringsbranschen. Dessa branscher måste ständigt förutsäga att använda rådata så att bedrägerianspråken kan förstås och agera. Vi kan spåra påståenden som kommer i form av rådata och identifiera sannolikheten för att det är bedrägligt vilket kan leda till stora besparingar för försäkringsbolaget.
2. Kundklonmodeller
Kundklonmodellen kan förutsäga vilka utsikter som är mycket troliga att svara utifrån egenskaperna hos organisationens "bästa kunder".
3. Svarmodeller
Predictive data mining responsmodeller hjälper organisationerna att identifiera användningsmönstren som segregerar deras kundbas så att organisationen kan skapa kontakt med dessa kunder. Denna svarmodell är den bästa metoden för att förutsäga och identifiera kundbasen eller utsikterna för målet för en viss produkt som erbjudandet är i linje med användningen av en modell som utvecklats. Dessa typer av modeller används för att identifiera de kunder som är mycket troliga att ha den egenskapen att bli riktad.
4. Intäkts- och vinstförutsägelsemodeller
Inkomster och vinstförutsägelsemodeller kombinerar svar- eller icke-svarets egenskaper med en viss inkomstberäkning, särskilt om beställda storlekar, marginaler skiljer sig mycket eller fakturerar månatligen. Som vi vet att inte alla svar har samma eller lika värde och modellen som kan öka svaren får inte nödvändigtvis oss vinst. Intäkts- och vinstförutsägelsesteknik indikerar att de svarande som är mycket troliga att öka intäkterna eller vinst delta delta marginal med deras svar än de andra svararna. Dessa är några av modelltyperna och det finns många fler som kan hjälpa till att minga nödvändig data från uppsättningen av rådata.
Data Mining Algoritms
Det finns många data mining-algoritmer som finns, vi kommer att diskutera ett par av dem här. Låt oss se varför kräver vi algoritmen för att bryta data. I dagens värld, där datagenerering är enorm och stor data är ganska vanligt, måste vi ha någon form av algoritm som måste tillämpas på dem för att förutsäga mönstret och analysen. Vi har olika algoritmer baserade på den gruvmodell som vi vill använda på våra data. Några av dem visas nedan:
1. Naive Bayes algoritm
Naive Bayes-algoritmen är baserad på den Bayesiska teorem och denna algoritm används när vi har datorns dimensioner är högre. Bayesian Classifier kan ge den möjliga utmatningen genom att mata in rådata. Här finns också möjligheten att lägga till den nya rådata vid körningstid och få förutsägelser. En naiv Bayes-klassificerare kommer att ta hänsyn till alla sannolikheter innan de går till utgången.
2. ANN-algoritm
Denna ANN-algoritm är inspirerad av biologiska neurala nätverk och är som en typisk datorarkitektur. Denna algoritm använder approximationsfunktioner på osäkra stora data för att få ett visst mönster. De representeras vanligtvis som ett system av sammankopplade neuroner som kan ta input och utföra beräkningen för att ge utdata.
3. SVM-algoritm
Denna SVM-algoritm har fått mycket uppmärksamhet under det senaste decenniet och tillämpas på det bredaste utbudet av applikationer. Denna algoritm är baserad på statistisk inlärningsteori och strukturell riskbedömning och minimeringsprincip. Det har förmågan att identifiera beslutsgränserna och kallas också ett hyperplan som kan producera optimal klasseravskiljning och därigenom skapa största möjliga avstånd mellan det segregerande hyperplanet. SVM är den mest robusta och exakta klassificeringstekniken men har nackdelen med högre kostnader och tidskrävande.
Fördelar med dataminingmodeller
Det finns många fördelar med modellerna för data mining och några av dem listas nedan:
- Dessa modeller hjälper organisationen att identifiera kundens shoppingmönster och föreslår sedan lämpliga åtgärder som kan vidtas för att öka intäkterna.
- Dessa modeller kan hjälpa oss att öka webbplatsoptimeringen så att kunden lätt kan upptäcka nödvändiga saker.
- Dessa modeller hjälper oss med marknadsföringskampanjer som identifierar det gynnsamma området och metoderna.
- Det hjälper oss att identifiera kundbiten och deras behov så att de nödvändiga produkterna kan levereras
- Det hjälper till att öka varumärkeslojaliteten.
- Det hjälper till att mäta lönsamheten för intäktsökande faktorer.
Slutsats
Så vi har sett definitionen av data mining och varför det krävs och förstått skillnaden mellan beskrivande och prediktiva datamingmodeller. Vi har också sett några modeller av dataming och några algoritmer som hjälper organisationen att få bättre inblick i rådata. I det senaste har vi sett några fördelar med modellerna för data mining.
Rekommenderad artikel
Detta är en guide till modeller i dataanläggning. Här diskuterar vi de viktigaste typerna av modeller i dataanläggning tillsammans med fördelar och algoritmer. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vilka är typerna för datainriktning?
- Lista över applikationer för datavyckning
- Beståndsdelar till datormyntarkitektur
- Data Mining Interview Interview