Що таке майнінг даних?
Перш ніж зрозуміти, поняття та методи обміну даними, спочатку ми вивчимо обробку даних. Обробка даних - це особливість перетворення даних у якусь інформацію, що знається. Це стосується процесу отримання нової інформації, вивчивши велику кількість наявних даних. Використовуючи різні методи та інструменти, можна передбачити інформацію, яка вимагається від даних, лише у тому випадку, якщо виконувана процедура є правильною. Це корисно в різних галузях промисловості для отримання деякої необхідної інформації для подальшого аналізу шляхом визнання деяких моделей у існуючих даних у базах даних, сховищах даних тощо.
Типи даних в майнінгу даних
Нижче наведено типи даних, за якими може здійснюватися обробка даних:
- Реляційні бази даних
- Склади даних
- Розширені сховища БД та інформації
- Об'єктно-орієнтовані та об'єктно-реляційні бази даних
- Транзакційні та просторові бази даних
- Гетерогенні та застарілі бази даних
- Мультимедіа та потокова база даних
- Текстові бази даних
- Текстовий майнінг та веб-майнінг
Процес обміну даними
Нижче наведено моменти процесу вилучення даних:
1. Ділове розуміння
Це перший етап процесу впровадження даних, де чітко розуміються всі потреби та цілі бізнесу клієнта. Встановлені належні цілі пошуку даних, враховуючи поточний сценарій у бізнесі та інші фактори, такі як ресурси, припущення, обмеження. Належний план вилучення даних повинен бути детальним і повинен відповідати нашим цілям бізнесу та обміну даними.
2. Розуміння даних
Цей етап виконує функцію перевірки надійності даних, зібраних з різних ресурсів для процесів видобутку даних. Перші дані збираються з різних джерел, пов'язаних з бізнес-сценарієм організації, який може знаходитися в різних базах даних, плоских файлах тощо . Зібрані дані перевіряють, чи відповідають вони належним чином, оскільки вони можуть бути непостійними.
Іноді метадані також потрібно перевіряти, щоб зменшити помилки в процесах вилучення даних. Для аналізу правильних даних використовуються різні запити щодо вилучення даних і на основі результатів можна перевірити якість даних. Це також допомагає проаналізувати, чи відсутні будь-які дані чи ні.
3. Підготовка даних
Цей процес забирає максимальний час проекту. Це обличчя включає в себе процес, який називається очищення даних для очищення даних, які були зібрані в процесі розуміння даних. Процес очищення даних використовується для очищення даних, щоб виключити неправильні шумні дані для даних з відсутніми значеннями.
4. Перетворення даних
У наступному стані здійснюються операції з перетворення даних, які використовуються для зміни даних, щоб зробити їх корисними для процесу впровадження майнінгу даних. Тут трансформація, така як агрегація, узагальнення, нормалізація або побудова атрибутів, щоб зробити дані готовими до процесу моделювання даних.
5. Моделювання
Це фаза в обробці даних, де належна техніка використовується для визначення шаблонів даних. Необхідно створити різні сценарії, щоб перевірити якість та обгрунтованість цієї моделі та визначити, чи досягаються цілі, визначені в процесі розуміння бізнесу, після впровадження цих методів. Діяльність, яка була знайдена в цьому процесі, додатково оцінюється і надсилається для розгортання в команду з бізнес-операцій, щоб вона могла допомогти вдосконалити ділову політику організацій.
6. Оцінка
На цій фазі робиться належна оцінка відкриттів видобутку даних, щоб дати можливість іти або взагалі не реалізовуватись у впровадженні бізнес-процесів. Проводиться відповідне порівняння з відкриттями та існуючий план ділових операцій для належної оцінки зміни для знайденої інформації потрібно додати до поточних бізнес-операцій.
7. Розгортання
На цій фазі інформація, що була укладена за допомогою процесів обміну даними, перетворюється на зрозумілу форму для нетехнічних зацікавлених сторін. Для цього процесу створюється належний план розгортання, який включає доставку, обслуговування та моніторинг знайденої інформації. Таким чином, створюється належний звіт про проект разом із досвідом та уроками, отриманими під час процесу передачі наших відкриттів з видобутку даних команді з ділових операцій.
Отже, цей процес допомагає вдосконалити ділову політику організації.
Методи обміну даними
Нижче прийоми та технології можуть допомогти застосувати функцію передачі даних найбільш ефективно:
1. Простежте за шаблонами
Розпізнавання шаблонів у вашому наборі даних є однією з основних методик пошуку даних. Дані спостерігаються через рівні проміжки часу для виявлення деякої аберації. Наприклад, можна побачити, якщо конкретна людина подорожує різними країнами, тоді людині потрібно буде регулярно бронювати квитки, тому може бути запропонована спеціальна кредитна картка.
2. Класифікація
Це одна із складних методик видобутку даних, де нам потрібно зробити різні видимі категорії, використовуючи різні атрибути в існуючих даних. Ці категорії допомагають зробити різні висновки для нашого подальшого використання. Наприклад, аналізуючи дані про рух по місту, трафік району може бути класифікований на низький, середній та інтенсивний. Це допоможе мандрівникам передбачити рух до часу.
3. Асоціація
Ця методика схожа на техніку відстеження шаблонів, але тут вона пов'язана із залежно зміненими змінними. Це означає, що знайдена закономірність пов'язаних даних, пов'язана з існуючими даними. Відслідковуються події, пов'язані з іншою подією, і конкретні зразки виявляються в цих даних. Наприклад, дані відстеження файлів для трафіку в конкретному місті також можна відстежувати, найбільш відвідувані місця в місті. Це також може допомогти відстежити відомі місця, які слід відвідати у місті.
4. Зовнішнє виявлення
Ця методика пов'язана з вилученням аномалій у шаблоні даних. Наприклад, продаж торгового центру дає хороший прибуток за 11 місяців року, але в останній місяць продажі знижуються настільки, що це призводить до зіткнення збитків. У цих випадках нам потрібно з’ясувати, що було фактором, який спричинив зменшення продажів, щоб можна було цього уникнути наступного разу. Техніка знаходження такого відволікання в регулярній схемі є частиною методики виявлення Outlier.
5. Кластеризація
Ця методика схожа на класифікацію, лише відмінність полягає в тому, що вона підбирає групу даних, які мають деякі подібності, ставлять їх в одну групу. Наприклад, кластеризація різних аудиторій кінотеатру на основі частоти того, як часто вони приходять на вистави, в який час вони приходять найчастіше і в який жанр фільму вони приходять.
6. Регресія
Ця методика допомагає встановити залежність між двома змінними, від яких може залежати аналіз. Тут ми намагаємося з’ясувати закономірність зміни змінної шляхом виправлення інших залежних змінних. Наприклад, якщо нам потрібно з’ясувати схему продажу товару в торговому центрі залежно від його доступності, сезону, попиту тощо. Це може призвести власника до встановлення ціни на його продаж.
7. Прогнозування
Найважливішою особливістю обміну даними є зменшення майбутніх ризиків та збільшення прибутку організації шляхом вивчення існуючих та історичних моделей збутових та кредитних ризиків. Тут цей тип технології допомагає нам приймати майбутні рішення залежно від структури, виявленої в історичних та теперішніх даних, а також враховуючи зміни на ринку та ризики. Ця методика є найбільш корисною для пошуку даних.
Інструменти майнінгу даних
Не потрібно конкретних новітніх технологій для здійснення майнінгу даних. Це можна зробити і за допомогою новітніх систем баз даних, а також простих інструментів, які легко доступні в будь-якій організації. Також можна створити власний інструмент, коли відповідний інструмент відсутній. Найпопулярніший засіб, що широко використовується в галузі, наведено нижче:
1. R-Мова
Це інструмент з відкритим кодом, який використовується для статистичних обчислень та графіки. Цей інструмент допомагає в ефективній обробці даних та сховищах цих цих функцій, завдяки наведеним нижче методам:
- Статистичні
- Класичні статистичні тести
- Аналіз часових рядів
- Класифікація
- Графічні прийоми
2. Oracle Data Mining
Цей інструмент широко відомий як ODM, він є частиною розширеної бази даних Oracle. Цей інструмент допомагає аналізувати дані в сховищах даних та генерує детальну інформацію, яка допомагає надалі робити прогнози. Ці речі допомагають вивчити поведінку клієнтів, а реклама товару, що вимагає, сприяє збільшенню можливостей продажу.
Проблеми, що стоять перед впровадженням Data Mine:
- Кваліфіковані фахівці потрібні для складання складних запитів пошуку даних.
- Нинішні моделі можуть не вписуватися в бази даних майбутнього стану. Можуть не відповідати майбутнім станам.
- Труднощі, з якими стикаються в управлінні великими базами даних.
- Можливо, виникає потреба змінити ділову практику для використання інформації, яка не була розкрита.
- Гетерогенні бази даних та інформація, що надходить глобально, можуть спричинити складну інтегровану інформацію.
- Обмін даними є необхідною умовою, що дані повинні бути різноманітними за своєю природою, інакше результати можуть бути неточними.
Висновки - поняття та методи видобутку даних
- Обмін даними - це спосіб відстеження минулих даних та здійснення майбутнього аналізу, використовуючи їх.
- Це те саме, що витягувати інформацію, необхідну для аналізу, з активів останньої дати, які вже є в базах даних.
- Обмін даними може здійснюватися на різних типах баз даних, таких як база просторових даних, RDBMS, сховища даних, множинні та застарілі бази даних тощо.
- Весь процес видобутку включає в себе розуміння бізнесу, розуміння даних, підготовка даних, моделювання, еволюція, розгортання.
- Для ефективної роботи із видобутку даних доступні різні методи видобутку даних, такі як класифікація, асоціація регресії тощо. Використання залежить від сценарію.
- Найбільш ефективними інструментами пошуку даних є R-мова та Oracle Data.
- Основним недоліком обміну даними, з якими стикаються, є труднощі в підготовці експертів до використання цього програмного забезпечення для аналітики.
- Існують різноманітні галузі, які використовують пошук даних для їх аналізу, такі як банківська справа, виробництво, супермаркети, постачальники послуг роздрібної торгівлі тощо.
Рекомендовані статті
Це посібник з концепцій та методів обміну даними. Тут ми обговорюємо процес майнінгу даних, методи та інструменти в Data Mining. Ви також можете ознайомитись з іншими пов'язаними з нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Переваги майнінгу даних
- Що таке майнінг даних?
- Процес обміну даними
- Прийоми наукових даних
- Кластеризація в машинному навчанні
- Як генерувати дані тесту?
- Керівництво по моделям в обміні даних