Вступ до видів обміну даними
Термін "Майнінг даних" означає, що нам потрібно переглянути великий набір даних і шахтні дані, щоб зобразити суть того, що дані хочуть сказати. Дуже схоже на те, як робиться видобуток вугілля, коли вугілля глибоко під землею видобувається за допомогою різних інструментів, для видобутку даних також є пов'язані інструменти для отримання найкращих результатів. Одне дуже поширене помилкове трактування даних - це те, що ми розглядаємо це як щось, де ми намагаємося витягти нові дані, але це не завжди так. Це також стосується того, де ми намагаємося отримати сенс із даних, які ми вже маємо. Таким чином, видобуток даних сам по собі є величезним полем, в якому наступні кілька абзаців ми будемо глибоко заглиблюватися в конкретні інструменти в Data Mining. У цій статті ми поговоримо про типи обміну даними.
Що таке майнінг даних?
Як ми говорили про видобуток даних раніше, обробка даних - це процес, коли ми намагаємося вивести найкраще з даних. Інструменти розробки даних виконують роль моста між даними та інформацією від даних. У кількох блогах видобуток даних також називають відкриттям знань. Тут ми хотіли б дати коротке уявлення про процес впровадження майнінгу даних, щоб інтуїція, що стоїть за обробкою даних, була зрозумілою і читачам було легко зрозуміти. Нижче на блок-схемі представлений потік:
У процесі, обговореному вище, є інструменти на кожному рівні, і ми б спробували глибоко зануритися в найважливіші.
Види майнінгу даних
Обмін даними може здійснюватися за такими типами даних:
1. Згладжування (підготовка даних)
Цей конкретний метод методики передачі даних підпадає під жанр підготовки даних. Основна мета цієї методики - видалення шуму з даних. Тут такі алгоритми, як прості експоненціальні, ковзаючі середні, використовуються для видалення шуму. Під час дослідницького аналізу ця методика дуже зручна для візуалізації тенденцій / настроїв.
2. Агрегація (підготовка даних)
Як передбачає термін, група даних агрегується для досягнення більшої кількості інформації. Ця методика використовується для огляду цілей бізнесу та може виконуватися вручну або за допомогою спеціалізованого програмного забезпечення. Ця методика зазвичай використовується на великих даних, оскільки великі дані не дають необхідної інформації в цілому.
3. Узагальнення (підготовка даних)
Знову ж таки, як випливає з назви, ця методика використовується для узагальнення даних в цілому. Це відрізняється від агрегування тим, що дані під час узагальнення не групуються, щоб отримати більше інформації, але, в свою чергу, весь набір даних узагальнений. Це дасть можливість моделі науки даних адаптуватися до нових точок даних.
4. Нормалізація (підготовка даних)
У цій техніці особливу ретельність застосовують до точок даних, щоб привести їх у ту саму шкалу для аналізу. Наприклад, вік і зарплата людини падають в різних масштабах вимірювання, отже, побудова їх на графіку не допоможе нам отримати будь-яку корисну інформацію про тенденції, представлені як колективні ознаки. Використовуючи нормалізацію, ми можемо привести їх у рівний масштаб, щоб можна було порівняти яблуко з яблуком.
5. Вибір атрибутів / особливостей (Підготуйте дані)
У цій техніці ми використовуємо методи для виконання вибору особливостей, щоб модель, що використовується для тренування наборів даних, може означати значення для прогнозування даних, яких він не бачив. Це дуже аналогічно вибору правильного вбрання з гардеробу, повного одягу, щоб підходити саме до події. Нерелевантні функції можуть негативно впливати на продуктивність моделі, не кажучи вже про підвищення продуктивності.
6. Класифікація (моделювання даних)
У цій техніці обміну даними ми обгрунтуємо групи, відомі як "класи". У цій техніці ми використовуємо функції, вибрані (як обговорено у вищевказаному пункті) колективно, до груп / категорій. Наприклад, у магазині, якщо нам доведеться оцінити, чи буде людина купувати товар чи ні, є "n" кількість функцій, які ми можемо спільно використовувати для отримання результату True / False.
7. Відстеження шаблону
Це одна з основних методик, що застосовуються при обробці даних для отримання інформації про тенденції / закономірності, які можуть бути представлені точками даних. Наприклад, ми можемо визначити тенденцію збільшення продажів у вихідні або святкові дні, а не в будні та робочі дні.
8. Зовнішній аналіз або виявлення аномалії
Тут, як і випливає з назви, ця методика застосовується для пошуку або аналізу інших людей або аномалій. Отримані люди або аномалії не є негативними точками даних, вони просто щось, що виділяється із загальної тенденції всього набору даних. Виявляючи люди, що залишилися, ми можемо або видалити їх повністю з набору даних, що відбувається під час підготовки даних. Або ж ця методика широко застосовується в модельних наборах даних для прогнозування людей, що вижили.
9. Кластеризація
Ця методика дуже схожа на класифікацію, але різниця полягає лише в тому, що ми не знаємо групи, в яку точки даних потраплять після групування після збору функцій. Цей метод зазвичай використовується для групування людей для націлювання на подібні рекомендації щодо продуктів.
10. Регресія
Цей прийом використовується для прогнозування ймовірності появи ознаки за наявності інших ознак. Наприклад, ми можемо сформулювати ймовірність ціни товару щодо попиту, конкуренції та кількох інших особливостей.
11. Нейронна мережа
Ця методика заснована на принципі роботи біологічних нейронів. Аналогічно тому, що нейрони в людському організмі роблять, нейрони в нейронній мережі при роботі з видобутку даних також виконують роль одиниці обробки та з'єднання іншого нейрона для передачі інформації по ланцюгу.
12. Асоціація
У цьому методі обміну даними визначається співвідношення між різними ознаками і, в свою чергу, використовується для пошуку або прихованих зразків, або відповідного аналізу, виконується відповідно до вимог бізнесу. Наприклад, за допомогою асоціації ми можемо знайти функції, пов'язані між собою, і таким чином підкреслити видалення будь-кого, щоб видалити деякі зайві функції та покращити потужність / час обробки.
Висновок
Підсумовуючи, існують різні вимоги, про які слід пам’ятати під час пошуку даних. Потрібно бути дуже уважним до того, який очікується результат, щоб відповідні методи могли бути використані для досягнення мети. Хоча майнінг даних - це простір, що розвивається, ми спробували створити вичерпний список для всіх типів інструментів в Data mining вище для читачів.
Рекомендовані статті
Це посібник щодо типу обміну даними. Тут ми обговорюємо Вступ та Топ-12 видів обміну даними. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями -
- Переваги майнінгу даних
- Архів архітектури даних
- Методи обміну даними
- Інструмент майнінгу даних
- Типи моделей в майнінгу даних