Огляд архітектури майнінгу даних
Обмін даними - це спосіб пошуку та дослідження шаблонів базового або просунутого рівня у складному наборі великих наборів даних, що включає методи, розміщені на перетині статистики, машинне навчання, а також системи баз даних. Можна сказати, що це міждисциплінарна галузь статистики та комп'ютерних наук, де метою є отримання інформації за допомогою інтелектуальних методів і прийомів із певного набору даних шляхом вилучення і тим самим перетворення даних. Діяльність з управління даними та попередня обробка даних, а також міркування висновків, також враховуються. У цій статті ми зануримося вглиб архітектури обміну даними.
Архів архітектури даних
Обмін даними - це техніка вилучення цікавих знань із набору величезних обсягів даних, які потім зберігаються у багатьох джерелах даних, таких як файлові системи, сховища даних, бази даних. Основні компоненти архітектури обміну даними включають:
1. Джерела даних
Величезна різноманітність наявних документів, таких як сховище даних, база даних, www або в народі називається всесвітньою павутиною, що стає фактичними джерелами даних. У більшості випадків це також може бути так, що дані відсутні в жодному із цих золотих джерел, а лише у вигляді текстових файлів, простих файлів або файлів послідовностей чи електронних таблиць, і тоді дані потрібно обробляти дуже аналогічним чином, як обробка буде здійснена для даних, отриманих із золотих джерел. Більшість основних фрагментів даних сьогодні одержуються з Інтернету чи всесвітньої мережі, оскільки все, що є сьогодні в Інтернеті, - це дані в тій чи іншій формі, які утворюють певну форму одиниць сховища інформації.
Перед тим, як дані будуть оброблені заздалегідь, різні процеси, через які вони проходять, включають очищення, інтеграцію та вибір даних, перш ніж нарешті дані будуть передані на базу даних або будь-який з серверів EDW (корпоративний склад даних). Основна проблема, що виникає часом з цим набором даних, - це різні рівні джерел та широкий набір форматів даних, що формує компоненти даних. Тому дані не можуть бути безпосередньо використані для обробки в наївному стані, але обробляються, трансформуються та створюються набагато більш зручним способом. Таким чином забезпечується також надійність та повнота даних. Отже, первинний крок включає збір, очищення та інтеграцію даних та повідомлення про те, що вперед передаються лише відповідні дані. Вся ця діяльність становить частину окремого набору інструментів та прийомів.
2. Сервер або база даних даних
Сервер бази даних - це фактичний простір, де містяться дані, як тільки вони отримуються з різної кількості джерел даних. Сервер містить фактичний набір даних, який стає готовим до обробки та, таким чином, сервер управляє пошуком даних. Вся ця діяльність ґрунтується на запиті на обробку даних людини.
3. Двигун обробки даних
У випадку обміну даними, двигун складає основний компонент і є найважливішою частиною, або, сказати б, рушійною силою, яка обробляє всі запити та керує ними, і використовується для того, щоб містити ряд модулів. Кількість присутніх модулів включає завдання з видобутку, такі як методика класифікації, техніка асоціації, техніка регресії, характеристика, прогнозування та кластеризація, аналіз часових рядів, наївний Байєс, підтримуючі векторні машини, ансамблеві методи, прискорення та пакування методів, випадкові ліси, дерева рішень, тощо.
4. Модулі оцінки шаблону
Ця методика оцінювання модулів в основному відповідає за вимірювання цікавості всіх тих моделей, які використовуються для обчислення базового рівня порогового значення, а також використовується для взаємодії з механізмом обміну даними для координації в оцінці інших модулів. Загалом, основною метою цього компонента є пошук та пошук усіх цікавих та корисних зразків, які могли б зробити дані порівняно кращої якості.
5. Графічний інтерфейс користувача
Коли дані передаються з двигунами та серед різних моделей оцінювання моделей, виникає необхідність взаємодіяти з різними присутніми компонентами та зробити їх більш зручними для користувачів, щоб можна було ефективно та ефективно використовувати всі наявні компоненти, а отже виникає потреба графічного інтерфейсу користувача, широко відомого як GUI.
Це використовується для встановлення почуття контакту між користувачем та системою обміну даними, тим самим допомагаючи користувачам ефективно та легко отримувати доступ до системи та використовувати їх позбавленими будь-якої складності, яка виникає в процесі. Це форма абстракції, де користувачі відображають лише відповідні компоненти, а всі складності та функціональні можливості, відповідальні за створення системи, приховані заради простоти. Щоразу, коли користувач подає запит, модуль взаємодіє із загальним набором системи обміну даними, щоб отримати відповідний вихід, який міг би бути легко показаний користувачеві набагато зрозумілішим чином.
6. База знань
Це компонент, який формує основу загального процесу видобутку даних, оскільки допомагає керувати пошуком або оцінювати цікавість сформованих моделей. Ця база знань складається з переконань користувачів, а також даних, отриманих із досвіду користувачів, які, у свою чергу, допомагають у процесі вилучення даних. Двигун може отримати свій набір вхідних даних із створеної бази знань і тим самим забезпечує більш ефективні, точні та надійні результати.
Обмін даними - це одна з найважливіших методик на сьогодні, яка стосується управління даними та обробкою даних, яка є основою будь-якої організації. Аналіз даних у будь-якій організації принесе плідні результати. Кожен компонент техніки та архітектури даних має свій власний спосіб виконання обов'язків, а також ефективне завершення обміну даними. Різні модулі потрібні для правильної взаємодії, щоб отримати цінний результат та успішно завершити складну процедуру обміну даними, надаючи бізнесу потрібний набір інформації.
Рекомендовані статті
Це був посібник з архітектури майнінгу даних. Тут ми обговорюємо основні компоненти архітектури обміну даними. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Інструмент майнінгу даних
- Переваги майнінгу даних
- Що таке кластеризація в майнінгу даних?
- Питання та відповіді на інтерв'ю HTML5
- Найчастіше використовувані методи ансамблевого навчання
- Алгоритми моделей в майнінгу даних