Що таке майнінг даних?

Він також відомий як відкриття знань або відкриття даних. Як ми всі знаємо, що багато великих організацій діють у різних місцях, і кожне місце генерує великі обсяги даних (форма тера- до петабайт), і компаніям потрібно приймати рішення з усіх таких джерел, щоб прийняти стратегічне рішення. Для аналізу, управління та прийняття швидких рішень нам потрібно трансформуватися у всіх областях. Метод вилучення корисної інформації з сховища даних називається обробкою даних. Вони зосереджуються відповідно на виявленні даних. Ці завдання можна класифікувати за двома способами: передбачувальний та описовий. Для обробки петабайт даних видобутку даних потрібні суперкомп'ютерні та обчислювальні кластери. Типи обміну даними включають навчання під наглядом та без нагляду.

Визначення

Це потужна технологія з великим потенціалом для вилучення прихованих прогнозних даних / шаблонів з великого сховища (Бази даних, текст, зображення), яка використовує наукові методи, алгоритми для отримання знань про дані (тип даних структурований) у різних формах. Це аналітичний процес дослідження великої кількості даних, застосовуючи детективні структури до цих даних, щоб отримати нові підмножини даних для поліпшення бізнес-процесів та прийняття рішень.

Розуміння майнінгу даних

Майнінг, як правило, проводиться в базі даних з різними наборами даних і зберігається у структурі формату, тоді виявляється прихована інформація, наприклад, інтернет-сервіси, такі як Google, вимагають величезної кількості даних для реклами своїх користувачів, в такому випадку майнінг аналізує пошук процес запитів для надання відповідних даних про ранжирування. Інструменти та методи, що використовуються в процесі видобутку, - це класифікація (прогнозують, швидше за все, випадок), асоціація (ідентифікація змінних, пов'язаних між собою), прогнозування (прогнозування значення однієї змінної з іншою). Для гарного розпізнавання образів використовується машинне навчання. Реалізовано широкий спектр алгоритмів для отримання відповідної інформації з запитів.

Як Data Mining робить роботу такою простою?

Вони роблять роботу такою простою, передбачуючи поведінку клієнтів і використовують ці інструменти для пошуку шаблонів даних. Це перетворює необроблені дані в структуровану інформацію. Етапи, що беруть участь у цьому процесі:

Вони витягують і завантажують дані у сховище даних (що вимагає попередньої обробки), які зберігаються у багатовимірній базі даних (що робить аналіз фрагментів, кубиків, кубічний формат).
Використовуючи прикладне програмне забезпечення, вони надають доступ до даних бізнес-аналітикам.
Представлення цієї інформації у легко зрозумілому форматі, наприклад, графіки.
Необхідність збільшення обсягу та різноманітності даних.

Коротше кажучи, можна сказати, що це працює в три простих кроки. Вони складають підготовку даних (дослідження), вибирають різні моделі для побудови та валідації, етап розгортання (генерують очікувані результати). З іншого боку, працювати не так просто, оскільки для обміну даними важливо зрозуміти, що і як це можна реалізувати у всіх потоках даних відповідно до масового виробництва даних навколо організацій. Приклади обміну даними включають електронну комерцію, управління взаємовідносинами з клієнтами, банківську діяльність, охорону здоров’я, основне значення в маркетингу. У всіх цих додатках Алгоритми передачі даних застосовуються для підготовки прогнозів та вилучення шаблонів даних.

Топ компаній з видобутку даних

Багато провідних топ-компаній використовують цей домен для того, щоб забезпечити успіх на ринку, збільшити дохід, визначити клієнтів, щоб зробити свій бізнес хорошим. Вони є :

Google - пошук відповідної інформації за запитами.
Cignus Web
Oracle
IBM і SAP
Інформатика дати
IBM Cognos - аналітика самообслуговування BI
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institue - Послуги з видобутку даних.
WizSoft,
Нейрологічні технології - надає продукцію та послуги.
Амазонка - Служба продуктів.
Delta - Авіакомпанія (Моніторинг відгуків клієнтів).
Sun tech - Веб-служба дослідження

Різні підмножини Data Mining

Деякі з методів видобутку включають прогнозування, класифікацію, регресію, кластеризацію, асоціацію, дерева рішень, виявлення правил, найближчий сусід. Він розділяє набори даних на два типи. Вони є навчальним набором і тестовим набором. Інші підмножини видобутку даних стосовно даних - це наука даних, аналітика даних, машинне навчання, великі дані, візуалізація даних. Основна відмінність між ними полягає в тому, що майнінг все ще є аналітиком і будує алгоритм для з'ясування структури даних. Майнінг спочатку збирає дані та робить індуктивний процес, а інші не знаходять зразків.

Що ви можете зробити з Data Mining?

Нам потрібно ставитись до даних як до примітивних, оскільки це покращує обслуговування клієнтів та збільшує виробництво. Завдяки цьому ми можемо оптимізувати дані шляхом аналізу даних у таких сферах, як охорона здоров'я, телекомунікації, виробництво, фінанси та страхування. Він орієнтований на додатки і менше стосується пошуку зв’язків зі змінними. Це допомагає організації економити гроші, визначає схеми покупок у супермаркеті, визначає нових клієнтів, прогнозує швидкість реакції клієнтів. Він працює з трьома типами даних: метаданими (дані про себе), транзакційними та неопераційними даними. Уряд використовує видобуток даних для відстеження шахрайства, для відстеження ігрової стратегії, крос-продажу.

Робота з обробкою даних

Початковий процес включає очищення даних з різних джерел, що є важливою частиною. Для цього вони використовують кілька методик, що називаються статистичним аналізом, машинним навчанням. Інструмент візуалізації даних є одним із універсальних інструментів для пошуку даних. Метод, який використовується для роботи з цим, називається прогнозним моделюванням. Процес обміну даними складається з розвідки, перевірки / перевірки, розгортання. Завдання передбачає

Постановка проблеми формується.
Зрозумійте дані з фоном.
Впровадження підходів до моделювання.
Визначення вимірювання продуктивності та інтерпретація даних.
Візуалізація даних з результатами.

Працює з деякими інструментами, такими як Rapid Miner, Orange, які є відкритим кодом. Тут використовуються методи моделювання: байєсівські мережі, нейронні мережі, дерева рішень, лінійна та логістична регресія, генетичні алгоритми, нечіткі набори. Основним завданням обміну даними є:

Класифікація
Кластеризація
Регресія
Узагальнення
Моделювання залежності
Відкрийте для себе виявлення

Переваги майнінгу даних

Переваг багато, деякі моменти наведено нижче:

Вони покращують процес планування та прийняття рішень і максимально скорочують витрати.
Користувач легко аналізує величезну кількість даних у швидкому процесі.
Вони корисні для прогнозування майбутніх тенденцій за допомогою використовуваних технологій. І ще одна популярність технологій видобутку даних - це графічні інтерфейси, які полегшують програми.
Вони допомагають нам знаходити шахрайські дії в аналізі ринку та при виготовленні даних, покращуючи зручність використання, дизайн. Їх також можна використовувати в не маркетингових цілях.
Поліпшення доходів компанії та зниження витрат у бізнесі.
Вони використовуються в різних сферах, таких як сільське господарство, медицина, генетика, біоінформатика та сентиментальний аналіз.
Це допомагає маркетологам передбачити покупців щодо поведінки товару та їх використання для електроенергетики та кращого розуміння замовника.
Вони також допомагають операціям з кредитними картками та виявленням шахрайських операцій.
Гірництво широко використовується в сільському господарстві для прогнозування проблем з бродінням за допомогою підходу K-Means.

Необхідні навички майнінгу даних

Щоб стати практикуючим шахтарем даних, їм потрібна унікальна технологія та міжособистісні навички. Технічні навички включають аналітичні засоби, такі як MySQL, Hadoop та мови програмування, такі як Python, Perl, Java. І потрібно розуміти статистичні поняття, індукція знань, структури даних та алгоритми та робочі знання Hadoop та MapReduce. Навички потрібні в таких областях, як DB2, інструменти ETL, Oracle. Якщо ви хочете виділитися з інших даних майстра даних, необхідність у навчанні машинного навчання є дуже важливою. Для виявлення шаблонів даних тоді основи математики є обов'язковим для з'ясування чисел, коефіцієнтів, взаємозв'язку та етапів регресії. Для навчання необхідно мати таку базу даних, як схеми, відносини, мова запитів структури. Фахівець з питань даних повинен володіти знаннями з Business Intelligence, особливо програмного забезпечення та досвіду роботи в операційній системі, особливо Linux, а також сильним досвідом в галузі наукових даних, щоб зробити серйозні кроки в кар’єрі.

Чому ми повинні використовувати Data Mining?

Він займає перше місце серед ключових технологій, які надають більший вплив на організації в наступні роки, тому видобуток важливий. Вони допомагають вивчити та виявити закономірності даних. Вони підключені до сховища даних та нейронних мереж, які відповідають за видобуток. У сегментації та кластеризації маркетингу відстежується поведінка покупців. Для відповідного пошуку у видобутку документів, видобуток шахт виконує сторінки в Інтернеті. Їх відповідальність включає проведення досліджень з аналізу даних та інтерпретації результатів. Важливе використання даних для обміну даними - допомогти виявити шахрайство та розробити моделі для розуміння характеристик на основі моделей. Майнінг використовується для надання допомоги у зборах спостережень та пошуку кореляцій та співвідношень між фактами. До функціональних можливостей належать характеристика даних, зовнішній аналіз, дискримінація даних, асоціація та аналіз кластеризації.

Ключовими для успіху у видобутку є:

Джерело даних
Відповідні алгоритми
Науковий видобуток
Підвищена швидкість обробки

Область обміну даними

Часте видобуток шаблонів розширило аналіз даних і отримало глибокий бал у методології видобутку. Видобуток має величезну сферу застосування у великих та малих організаціях із чудовими перспективами. Вони автоматизовано прогнозують тенденції, включаючи виявлення шахрайства та максимальну рентабельність інвестицій у майбутньому. Відкриття минулих невідомих зразків. Методи, що застосовуються в видобутку, - це передові поняття, такі як нейронна і нечітка логіка, щоб поліпшити їх підсумок і швидко отримати ресурси від пошуку. Ви можете знайти майбутні сфери в розподіленому обміні даних, видобутку послідовностей даних, обробці просторових та географічних даних, мультимедіа.

Для чого нам потрібен майнінг даних?

У сучасному світі ділового світу в різних секторах аналітичні цілі використовуються лише в аналітичних цілях, що потрібна користувачеві - це чітка інформація, що збільшує сферу розробки даних. За допомогою цієї методики ми можемо аналізувати дані та перетворювати їх у значущі дані, які потім допомагають приймати розумні рішення та прогнози в організації. В ІТ-індустрії видобуток прискорює Інтернет, а час відгуку сайту легко за допомогою інструменту видобутку. Парамедичні компанії можуть видобувати набори даних для ідентифікації агентів. Ви зможете вивчити поведінку клієнтів, вони знаходять закономірності та відносини та передбачити майбутню бізнес-стратегію. Це виключає час та робочу силу, необхідну для сортування великої бази даних. Вони забезпечують чітке визначення прихованих зразків для подолання ризиків у бізнесі. Обмін даними ідентифікує люди, що переживають дані. Це допомагає зрозуміти клієнта та вдосконалити його послугу для досягнення мети користувача.

Хто є потрібною аудиторією для вивчення технологій Data Mining?

Правильна аудиторія - це ІТ-менеджери, аналітики даних, які шукають кар’єрного зростання та вдосконалення управління даними, інструменти для успішного обміну даними.
Експерти, які також працюють над інструментами зберігання даних та звітності та бізнес-розвідками.
Його можуть взяти початківці з хорошими логічними та аналітичними навичками.
Програмні програми, шість сигма-консультантів.

Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні?

Світ наукових даних пропонує більше позицій в організаціях. Попит на шахтарських спеціалістів є життєво важливим, оскільки компанії шукають експертів, які мають видатні навички видобутку даних та досвід. Data Miner використовує статистичне програмне забезпечення для аналізу даних та вдосконалення бізнес-рішень. Спеціаліст з питань даних - важлива роль у команді наукових даних, тому їхній потенціал більше оцінюється в компаніях будь-якого розміру.

Висновок

Це технології, що швидко розвиваються в сучасному світі, оскільки кожному потрібні свої дані, щоб використовувати правильний підхід для отримання точної інформації. Соціальні мережі, такі як Facebook, Twitter та ін., А також Інтернет-магазини, як Amazon, це дані, які описують зібрані та захоплені дані, ми повинні витягти з цих даних стратегічні факти. З цією метою обмін даними розвивається в усьому світі. Вони поєднуються з великими даними та машинним навчанням для кращого розуміння організації. Вся справа в тому, щоб передбачити майбутнє для аналізу. Оскільки компанії продовжують оновлюватись, їм потрібно відстежувати останні тенденції видобутку для подолання складних змагань, тим часом видобуток допомагає отримати інформацію, засновану на знаннях. І ця технологія може бути використана у багатьох реальних додатках, таких як телекомунікації, біомедицина, маркетинг та фінанси, роздрібна торгівля.

Що таке майнінг даних? - Перевага та робота з обміну даними

Зміст: