Методи видобутку даних - Топ-7 методів обміну даними для найкращих результатів

Зміст:

Anonim

Вступ до методів видобутку даних

У цій темі ми збираємося дізнатись про методи видобутку даних, оскільки просування в галузі інформаційних технологій повинно призвести до великої кількості баз даних у різних областях. Як результат, виникає необхідність зберігання та маніпулювання важливими даними, які згодом можуть бути використані для прийняття рішень та вдосконалення діяльності бізнесу.

Що таке майнінг даних?

Data Mining - це процес отримання корисної інформації та зразків із величезних даних. Data Mining включає збирання, вилучення, аналіз та статистику даних. Він також відомий як процес виявлення знань, видобуток знань за допомогою даних або аналіз даних / шаблонів. Data Mining - це логічний процес пошуку корисної інформації для з'ясування корисної інформації. Після виявлення інформації та зразків її можна використовувати для прийняття рішень для розвитку бізнесу. Інструменти обміну даними можуть дати відповіді на різноманітні питання, пов’язані з вашим бізнесом, які було важко вирішити. Вони також прогнозують майбутні тенденції, які дозволяють діловим людям приймати ініціативні рішення.

Обмін даними включає три етапи. Вони є

  • Дослідження - на цьому кроці дані очищаються та перетворюються в іншу форму. Також визначається характер даних
  • Ідентифікація шаблону - Наступним кроком є ​​вибір картини, яка дозволить зробити найкращий прогноз
  • Розгортання - ідентифіковані зразки використовуються для отримання бажаного результату.

Переваги обміну даними

  • Автоматизоване прогнозування тенденцій та поведінки
  • Він може бути реалізований як у нових системах, так і на існуючих платформах
  • Він може проаналізувати величезну базу даних за лічені хвилини
  • Автоматизоване виявлення прихованих зразків
  • Існує маса моделей, які дозволяють легко зрозуміти складні дані
  • Це висока швидкість, що дозволяє користувачам легко аналізувати величезну кількість даних за менший час
  • Це дає покращені прогнози

Перелік 7 важливих методів обміну даними

Одне з найважливіших завдань у Data Mining - це вибір правильної техніки передачі даних. Техніка обміну даними повинна вибиратися залежно від типу бізнесу та типу проблеми, з якою стикається ваш бізнес. Для підвищення точності та економічності використання методів вилучення даних необхідно використовувати узагальнений підхід. В основному існує сім основних методів обміну даними, які обговорюються в цій статті. Існує також багато інших методів обміну даними, але ці сім вважаються частіше використовуваними діловими людьми.

  • Статистика
  • Кластеризація
  • Візуалізація
  • Дерево рішень
  • Правила асоціації
  • Нейронні мережі
  • Класифікація

  1. Статистичні методи

Статистика методів обміну даними - галузь математики, яка стосується збору та опису даних. Багато аналітиків статистичну техніку не розглядають як метод видобутку даних. Але все ж це допомагає виявити закономірності та побудувати прогнозні моделі. З цієї причини аналітик даних повинен володіти деякими знаннями про різні статистичні методи. У сучасному світі людям доводиться мати справу з великою кількістю даних та отримувати з неї важливі зразки. Статистика може допомогти вам більшою мірою отримати відповіді на запитання щодо таких даних

  • Які закономірності в їхній базі даних?
  • Яка ймовірність виникнення події?
  • Які зразки корисніші для бізнесу?
  • Що таке підсумок на високому рівні, який може дати вам детальний вигляд того, що є в базі даних?

Статистика не лише відповідає на ці запитання, вони допомагають узагальнити дані та підрахувати їх. Це також допомагає з легкістю надавати інформацію про дані. За допомогою статистичних звітів люди можуть приймати розумні рішення. Існують різні форми статистики, але найважливішою та корисною технікою є збір та підрахунок даних. Існує маса способів збору подібних даних

  • Гістограма
  • Середній
  • Середня
  • Режим
  • Варіантність
  • Макс
  • Хв
  • Лінійна регресія

  1. Техніка кластеризації

Кластеризація - одна з найдавніших методик, що застосовуються в Data Mining. Аналіз кластеризації - це процес виявлення подібних один до одного даних. Це допоможе зрозуміти відмінності та схожість між даними. Іноді це називається сегментацією і допомагає користувачам зрозуміти, що відбувається в базі даних. Наприклад, страхова компанія може групувати своїх клієнтів виходячи з їх доходу, віку, характеру полісу та типу вимог.

Існують різні типи методів кластеризації. Вони такі

  • Методи розподілу
  • Ієрархічні агломераційні методи
  • Методи на основі щільності
  • Методи на основі сітки
  • Методи на основі моделей

Найпопулярніший алгоритм кластеризації - Найближчий сусід. Техніка найближчого сусіда дуже схожа на кластеризацію. Це техніка прогнозування, коли для того, щоб передбачити, яке оцінене значення є в одному записі, шукайте записи з аналогічними оцінними значеннями в історичній базі даних та використовуйте значення прогнозування із запису, який знаходиться поруч із некласифікованим записом. Ця методика просто стверджує, що об'єкти, які знаходяться ближче один до одного, матимуть подібні значення прогнозування. За допомогою цього методу ви можете дуже легко передбачити значення найближчих об'єктів. Найближчий сусід - це найпростіше використовувати техніку, оскільки вони працюють відповідно до думки людей. Вони також дуже добре працюють з точки зору автоматизації. Вони виконують складні обчислення рентабельності інвестицій з легкістю. Рівень точності в цій техніці такий же хороший, як і в інших методах обміну даними.

У бізнесі найчастіше використовується техніка "Найближчий сусід" у процесі пошуку тексту. Вони використовуються для пошуку документів, які поділяють важливі характеристики з тим головним документом, який позначений як цікавий.

  1. Візуалізація

Візуалізація - це найкорисніший прийом, який використовується для виявлення шаблонів даних. Ця методика використовується на початку процесу обміну даними. У ці дні проводиться багато типів досліджень, щоб створити цікаву проекцію баз даних, яка називається Projection Pursuit. Існує велика кількість методів передачі даних, які дозволять створити корисні зразки для отримання хороших даних. Але візуалізація - це техніка, яка перетворює бідні дані в хороші дані, дозволяючи використовувати різні види методів обміну даними для виявлення прихованих моделей.

  1. Техніка дерево вирішення індукції

Дерево рішень є прогностичною моделлю, а сама назва означає, що воно схоже на дерево. У цій техніці кожна гілка дерева розглядається як питання класифікації, а листя дерев розглядаються як розділи набору даних, пов'язані з цією конкретною класифікацією. Ця методика може бути використана для розвідувального аналізу, попередньої обробки даних та прогнозування.

Дерево рішень може розглядатися як сегментація вихідного набору даних, де сегментація проводиться з певної причини. Кожна інформація, що потрапляє під сегмент, має певну схожість у своїй прогнозованій інформації. Дерева рішень дають результати, які користувачеві легко зрозуміти.

Техніка дерева рішень в основному використовується статистиками, щоб з’ясувати, яка база даних більше пов'язана з проблемою бізнесу. Техніка дерева рішень може бути використана для передбачення та попередньої обробки даних.

Перший і головний крок у цій техніці - вирощування дерева. Основне вирощування дерева залежить від пошуку найкращого можливого питання, яке слід задати на кожній гілці дерева. Дерево рішень перестає рости за будь-якої з наведених нижче обставин

  • Якщо сегмент містить лише один запис
  • Усі записи містять однакові особливості
  • Зростання недостатньо для подальшого розливу

CART, що означає Дерева класифікації та регресії, - це алгоритм дослідження даних та прогнозування, який підбирає питання більш складним способом. Він випробовує їх усі, а потім вибирає одне найкраще питання, яке використовується для розділення даних на два або більше сегментів. Після прийняття рішення про сегменти він знову задає питання по кожному новому сегменту окремо.

Ще одна популярна технологія дерева рішень - CHAID (Chi-Square автоматичного детектора взаємодії). Він схожий на CART, але відрізняється в одному напрямку. CART допомагає у виборі найкращих питань, тоді як CHAID допомагає у виборі розбиття.

  1. Нейронна мережа

Нейронна мережа - ще одна важлива методика, якою користуються люди в наші дні. Цей прийом найчастіше використовується на початкових етапах технології обміну даними. Штучна нейронна мережа формувалася із спільноти Штучного інтелекту.

Нейронні мережі дуже зручні у використанні, оскільки вони певною мірою автоматизовані, і через це від користувача не очікується багато знань про роботу чи базу даних. Але для того, щоб нейронна мережа працювала ефективно, потрібно знати

  • Як з'єднані вузли?
  • Скільки одиниць обробки потрібно використовувати?
  • Коли слід припинити навчальний процес?

Існує дві основні частини цієї методики - вузол і посилання

  • Вузол - який вільно відповідає нейрону в мозку людини
  • Посилання - яка вільно збігається з зв’язками між нейронами в мозку людини

Нейронна мережа - це сукупність взаємопов'язаних нейронів. які могли б утворювати один шар або кілька шарів. Утворення нейронів та їх взаємозв'язок називають архітектурою мережі. Існує велика кількість моделей нейронних мереж, і кожна модель має свої переваги та недоліки. Кожна модель нейронної мережі має різні архітектури, і ці архітектури використовують різні процедури навчання.

Нейронні мережі - дуже сильна методика прогнозування моделювання. Але це не дуже просто зрозуміти навіть експертам. Він створює дуже складні моделі, які неможливо зрозуміти повною мірою. Таким чином, для розуміння техніки нейронної мережі компанії знаходять нові рішення. Вже запропоновано два рішення

  • Перше рішення - Нейронна мережа упакована в повне рішення, яке дозволить використовувати її для однієї програми
  • Друге рішення - це зв'язок із експертними консалтинговими послугами

Нейронна мережа застосовується в різних видах застосувань. Це було використано в бізнесі для виявлення шахрайств, що відбуваються в бізнесі.

  1. Техніка правил асоціації

Цей прийом допомагає знайти зв'язок між двома або більше предметами. Це допомагає дізнатися співвідношення між різними змінними в базах даних. Він виявляє приховані закономірності в наборах даних, які використовуються для ідентифікації змінних та частого виникнення різних змінних, які з'являються з найвищими частотами.

Правило асоціації пропонує дві основні відомості

  • Підтримка - мотиком часто застосовується правило?
  • Впевненість - Як часто правило правильне?

Ця методика слідує двоступеневому процесу

  • Знайдіть усі набори даних, що часто зустрічаються
  • Створіть чіткі правила асоціації з частих наборів даних

Існує три типи правила асоціації. Вони є

  • Правило асоціації на багаторівневому рівні
  • Правило багатовимірної асоціації
  • Кількісне правило асоціації

Цей прийом найчастіше використовується в галузі роздрібної торгівлі для пошуку моделей продажів. Це допоможе збільшити коефіцієнт конверсії і, таким чином, збільшить прибуток.

  1. Класифікація

Класифікація методів видобутку даних - це найпоширеніша методика видобутку даних, яка містить набір попередньо класифікованих зразків для створення моделі, яка може класифікувати великий набір даних. Ця методика допомагає отримати важливу інформацію про дані та метадані (дані про дані). Ця методика тісно пов'язана з технікою кластерного аналізу, і вона використовує дерево рішень або систему нейронної мережі. У цій техніці є два основні процеси

  • Навчання - у цьому процесі дані аналізуються алгоритмом класифікації
  • Класифікація - У цьому процесі дані використовуються для вимірювання точності правил класифікації

Існують різні типи моделей класифікації. Вони такі

  • Класифікація за індукцією дерева рішень
  • Байєсова класифікація
  • Нейронні мережі
  • Підтримка векторних машин (SVM)
  • Класифікація на основі асоціацій

Хорошим прикладом методики класифікації є постачальник електронної пошти.

Висновок:

З цієї статті нам відомі важливі методи Data Mining. А характеристики та технічні характеристики кожної з методик пояснюються докладно. Дані виявляються важливим інструментом у багатьох сферах бізнесу, і методи найкраще використовуються при пошуку рішення проблеми. Тому для компаній дуже важливо використовувати методи обміну даними, щоб допомогти діловим людям у прийнятті розумних рішень. Жодна єдина техніка не може бути використана для вирішення проблеми в бізнесі. Усі методи обміну даними повинні йти рука об руку, щоб вирішити проблему.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо методів розробки даних. Тут ми обговорили Основну концепцію та перелік 7 важливих методів видобутку даних. Ви також можете ознайомитись з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке аналітика даних
  2. Що таке візуалізація даних
  3. Що таке наука даних
  4. Що таке технології великих даних?
  5. Види кластеризації | Найпопулярніші типи з прикладами