Översikt över dataanläggningsprocessen
Datagruvan är handlingen och ett sätt att hitta mönster och möjligheter inom de stora datamängderna som vanligtvis involverar metoder som korsningspunkter i statistik, maskininlärning och databassystem. Det är en tvärvetenskaplig delmängd av ett datavetenskapsområde tillsammans med statistik för ett övergripande mål att ta information med intelligenta metoder genom att använda en datauppsättning och också genom att omvandla all information till en helt ny förståelig struktur som kan föras vidare användande. I det här ämnet kommer vi att lära oss om dataanläggningsprocessen.
En av de mycket väsentliga uppgifterna för data mining är relaterad till automatisk och halvautomatisk analys av stora mängder rå data och information för att extrahera den tidigare okända mycket intressanta uppsättningen mönster som kluster eller en grupp dataregister, avvikelse av avvikelser (ovanliga poster) och även när det gäller beroenden som använder sig av gruvdrift i sekvensmönster och associeringsregel. Detta använder rumsliga index. Dessa mönster kan vara kända för att vara bland de slag i inmatningsdata och kan användas i vidare analys, till exempel i fall av prediktiv analys och maskininlärning. Mer exakta uppsättningar av resultat kan erhållas när du börjar använda supportbeslutssystem.
Hur fungerar Data Mining?
Det finns ett överflöd av data i branschen över flera domäner och det blir mycket nödvändigt att behandla och bearbeta data i enlighet därmed. I grund och botten innebär det ETL-uppsättningen av processer som extraktion, transformation och inläsning av data tillsammans med allt annat som krävs för att denna ETL ska hända. Detta innebär rengöring, omvandling och bearbetning av data som ska användas i olika system och representationer. Kunderna kan använda dessa bearbetade data för att analysera företagen och trenderna för tillväxt i sina företag.
Fördelar med dataanläggningsprocessen
Fördelen med data mining innehåller inte bara de som är relaterade till företag utan också sådana som medicin, väderprognos, hälso- och sjukvård, transport, försäkring, myndigheter etc. Några av fördelarna är:
- Marknadsföring / detaljhandel: Det hjälper alla marknadsföringsföretag och företag att bygga modeller som är baserade på en historisk uppsättning data och information för att förutsäga hur lyhörda de marknadsföringskampanjer som är rådande idag, som online marknadsföringskampanj, direkt post, etc.
- Ekonomi / bankrörelse: Datainsamlingen omfattar finansinstitut som ger information om lån och även kreditrapportering. När modellen bygger på historisk information kan då goda eller dåliga lån bestämmas av finansinstituten. Dessutom övervakas bedrägliga och misstänkta transaktioner av bankerna.
- Tillverkning: Den felaktiga utrustningen och kvaliteten på de tillverkade produkterna kan bestämmas genom att använda de optimala parametrarna för kontroll. Till exempel, för vissa av halvledarutvecklingsindustrin, blir vattenhårdhet och kvalitet en stor utmaning eftersom det tenderar att påverka kvaliteten på deras produkters produktion.
- Regering: Regeringarna kan gynnas av att övervaka och mäta misstänkta aktiviteter för att undvika åtgärder mot penningtvätt.
Olika stadier av dataanläggningsprocess
- Rengöring av data: Detta är ett mycket inledande skede när det gäller datakommunikation där klassificeringen av uppgifterna blir en viktig komponent för att få slutlig dataanalys. Det handlar om att identifiera och ta bort felaktiga och knepiga data från en uppsättning tabeller, databaser och inspelningsuppsättningar. Vissa tekniker inkluderar okunnighet om tupel som huvudsakligen hittas när klassetiketten inte finns på plats, nästa teknik kräver att de saknade värdena på egen hand fylls, ersättning av saknade värden och felaktiga värden med globala konstanter eller förutsägbara eller medelvärden.
- Dataintegration: Det är en teknik som innebär att den nya uppsättningen av information sammanfogas med den befintliga uppsättningen. Källan kan dock involvera många datauppsättningar, databaser eller platta filer. Den vanliga implementeringen för dataintegration är skapandet av ett EDW (enterprise data warehouse) som sedan pratar om två koncept täta såväl som lös koppling, men låt oss inte gräva i detalj.
- Datatransformation: Detta kräver omvandling av data inom format i allmänhet från källsystemet till det önskade destinationssystemet. Vissa strategier inkluderar utjämning, aggregering, normalisering, generalisering och attributkonstruktion.
- Datakommunisering: De tekniker som kan dela upp domänen för kontinuerligt attribut längs intervaller kallas datadiskretisering där datasätten lagras i små bitar och därigenom gör vår studie mycket effektivare. Två strategier involverar Top-down diskretisering och bottom-up diskretisering.
- Begreppshierarkier: De minimerar data genom att ersätta och samla in koncept på låg nivå från koncept på hög nivå. Flerdimensionella data med flera abstraktionsnivåer definieras av koncepthierarkier. Metoderna är Binning, histogramanalys, klusteranalys etc.
- Mönsterutvärdering och datainformation: Om uppgifterna presenteras på ett effektivt sätt kan klienten såväl som kunderna använda dem på bästa möjliga sätt. Efter att ha gått igenom ovanstående uppsättning steg presenteras sedan data i former av diagram och diagram och därigenom förstå dem med minimal statistisk kunskap.
Verktyg och tekniker för datamining
Verktyg och teknik för utvinning av data innebär hur dessa data kan brytas och användas till god och effektiv användning. Följande två är bland de mest populära uppsättningen av verktyg och tekniker för data mining:
1. R-språk: Det är ett öppet källkodsverktyg som används för grafik och statistisk beräkning. Det har ett brett utbud av klassiska statistiska test, klassificering, grafiska tekniker, analyser av tidsserier osv. Det använder effektiv lagringsanläggning och datahantering.
2. Oracle data mining: Det är populärt känt som ODM som blir en del av Oracle avancerad analysdatabas och därigenom genererar detaljerade insikter och förutsägelser som specifikt används för att upptäcka kundbeteende, utveckla kundprofiler tillsammans med identifiering av korsförsäljande sätt och möjligheter.
Slutsats
Data mining handlar allt om förklaringen av historiska data och även en verklig strömmande uppsättning data och därmed använder sig av förutsägelser och analyser ovanpå de utvalda data. Det är nära besläktat med datavetenskap och maskininlärningsalgoritmer som klassificering, regression, klustering, XGboosting, etc. eftersom de tenderar att bilda viktiga tekniker för data mining.
En av nackdelarna kan inkludera utbildning av resurser på uppsättningen av programvara som kan vara en komplex och tidskrävande uppgift. Data mining blir en nödvändig komponent i sitt system idag och genom att använda det effektivt kan företag växa och förutsäga deras framtida försäljning och intäkter. Jag hoppas att du gillade den här artikeln. Stanna hos oss för mer som dessa.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till Data Mining Process. Här diskuterar vi de olika stadierna, fördelarna, verktygen och teknikerna för dataanläggningsprocessen. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Clustering i Data Mining?
- Vad är Ajax?
- Fördelar med HTML
- Hur HTML fungerar
- Databehandlingskoncept och tekniker
- Algoritmer och typer av modeller i dataanläggning