Вступ до моделей в обробці даних

Data Mining використовує необроблені дані для отримання інформації або фактично видобуття необхідної інформації з даних. Data Mining використовується в найрізноманітнішому діапазоні застосувань, включаючи прогнозування політичної моделі, прогнозування моделі погоди, прогнозування рейтингу веб-сайтів і т.д. дані, які можуть заспокоїти комплекс одночасно.

Методи, що застосовуються при обробці даних

Режим майнінгу даних створюється за допомогою застосування алгоритму поверх необроблених даних. Модель видобутку - це більше, ніж алгоритм чи обробник метаданих. Це сукупність даних, зразків, статистичних даних, які можуть бути корисними для нових даних, які збираються для отримання прогнозів та отримання певних висновків про взаємозв'язки. Нижче наведено деякі методи, які застосовуються при обробці даних.

1. Описова техніка розробки даних

Ця методика, як правило, бажана для генерації перехресного табуляції, кореляції, частоти тощо. Ці описові методи видобутку даних використовуються для отримання інформації про регулярність даних, використовуючи необроблені дані як вхідні дані, і для виявлення важливих зразків. Інші додатки цього аналізу - це зрозуміти захоплюючі групи в більш широкій області вихідних даних.

2. Техніка прогнозування даних прогнозування

Основна мета методу прогнозування видобутку - виявити футуристичні результати замість поточної тенденції. Існує багато функцій, які використовуються для прогнозування цільового значення. Методи, що підпадають під цю категорію, - це класифікація, регресія та аналіз часових рядів. Моделювання даних є примусом до цього прогнозного аналізу, який використовує деякі змінні для прогнозування невизначених футуристичних даних для інших змінних.

Типи моделей в майнінгу даних

Нижче згадується декілька моделей пошуку даних, а також їх опис:

1. Моделі претензій на шахрайство

Шахрайство - це проблема, з якою стикаються багато галузей, особливо страхова галузь. Ці галузі потребують постійного прогнозування, використовуючи необроблені дані, щоб можна було зрозуміти і вчинити проти них позови про шахрайство. Ми можемо відстежувати претензії, що надходять у вигляді необроблених даних, та визначати ймовірність того, що вони будуть шахрайськими, що може призвести до великих заощаджень страхової компанії.

2. Клієнтські моделі клонів

Модель клонування клієнтів може передбачити, які перспективи з великою ймовірністю відгукнуться, виходячи з характеристик «кращих клієнтів» організації.

3. Моделі реагування

Моделі реагування на прогнозування даних допомагають організаціям визначити структури використання, які відокремлюють їх клієнтську базу, щоб організація могла встановити контакт з цими клієнтами. Ця модель відповідей є найкращим методом прогнозування та визначення клієнтської бази чи перспектив до досягнення цільового продукту для конкретного продукту, пропонування якого відповідає використанню розробленої моделі. Ці типи моделей застосовуються для ідентифікації клієнтів, які мають велику ймовірність володіти характеристикою націлювання.

4. Моделі прогнозування доходу та прибутку

Моделі прогнозування доходу та прибутку поєднують характеристики відповіді або невідповіді з заданою оцінкою доходу, особливо якщо впорядковані розміри, маржа значно відрізняються або щомісячні виставлення рахунків. Як ми знаємо, що не всі відповіді мають однакове або однакове значення, і модель, яка може збільшити відповіді, не обов'язково приносить нам прибуток. Методика прогнозування доходу та прибутку вказує на те, що ті респонденти, які мають велику ймовірність, збільшать дохід або дельту прибутків своєю реакцією, ніж інші респонденти. Це деякі типи моделей, і є багато інших, які можуть допомогти зібрати необхідні дані з набору необроблених даних.

Алгоритми майнінгу даних

Існує багато алгоритмів виведення даних, які ми обговоримо тут декілька. Подивимось, для чого нам потрібен алгоритм для вилучення даних. У сучасному світі, де генерування даних є величезним, а великі дані досить поширені, нам потрібно мати якийсь алгоритм, який потрібно застосувати до них для прогнозування структури та аналізу. У нас є різні алгоритми, засновані на моделі майнінгу, яку ми хочемо застосувати до наших даних. Деякі з них показані нижче:

1. Алгоритм наївного Байєса

Алгоритм Наївного Байєса базується на теорії Байєса, і цей алгоритм застосовується тоді, коли розміри даних є вищими. Байєсівський класифікатор здатний забезпечити можливий вихід шляхом введення необроблених даних. Тут також є можливість додати нові необроблені дані під час виконання та отримати прогнози. Наївний класифікатор Байєса врахує всі ймовірності перед тим, як здійснити вихід.

2. Алгоритм ANN

Цей алгоритм ANN натхненний біологічними нейронними мережами і схожий на типову архітектуру комп'ютера. Цей алгоритм використовує функції апроксимації для невизначеної великої кількості даних, щоб отримати деяку закономірність. Вони, як правило, представлені як система взаємопов'язаних нейронів, які можуть приймати введення та виконувати обчислення для забезпечення виходу.

3. Алгоритм SVM

Цей алгоритм SVM привернув багато уваги за останнє десятиліття і застосовується до найширшого спектру застосувань. Цей алгоритм заснований на статистичній теорії навчання та структурному оцінці ризику та принципі мінімізації. Він має здатність визначати межі рішення і його ще називають гіперпланом, який може виробляти оптимальне розділення класів і тим самим створювати якомога більшу відстань між роздільною гіперплощиною. SVM - це найбільш надійна і точна методика класифікації, але вона має недолік - більш висока вартість та витрачає багато часу.

Переваги моделей обміну даними

Існує багато переваг моделей обміну даними, деякі з них перераховані нижче:

  • Ці моделі допомагають організації визначити модель покупця покупця, а потім пропонують відповідні кроки, які можна вжити для збільшення доходу.
  • Ці моделі можуть допомогти нам збільшити оптимізацію веб-сайтів, щоб клієнт міг легко виявити необхідний матеріал.
  • Ці моделі допомагають нам у проведенні маркетингових кампаній, що визначають сприятливу область та методи.
  • Це допоможе нам визначити шматок клієнта та його потреби, щоб забезпечити необхідну продукцію
  • Це допомагає підвищити лояльність до бренда.
  • Це допомагає виміряти рентабельність факторів підвищення доходу.

Висновок

Отже, ми побачили визначення обміну даними та чому потрібно та зрозуміли різницю між описовою та прогностичною моделями мінг даних. Крім того, ми побачили деякі моделі мінгування даних та декілька алгоритмів, які допомагають організації отримати кращу інформацію про вихідні дані. В останньому ми побачили кілька переваг у моделях обміну даними.

Рекомендована стаття

Це посібник з моделей в обміні даних. Тут ми обговорюємо найважливіші типи моделей в обробці даних, а також переваги та алгоритми. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Які типи обміну даними?
  2. Список найпопулярніших додатків для обміну даними
  3. Компоненти архітектури майнінгу даних
  4. Питання для інтерв'ю для інтелектуального аналізу даних

Категорія:

Великі дані