Процес обміну даними - Повне керівництво процесом обміну даними

Огляд процесу обміну даними

Обмін даними - це дія і спосіб пошуку зразків і можливостей у великих наборах даних, що, як правило, включає такі методи, як пересічні точки в статистиці, машинне навчання та системи баз даних. Це міжпредметний підмножина галузі інформатики разом зі статистикою для загальної мети - отримання інформації за допомогою інтелектуальних методів шляхом використання набору даних, а також шляхом перетворення всієї інформації у зовсім нову зрозумілу структуру, яку можна було б поставити далі використання. У цій темі ми дізнаємось про процес обміну даними.

Одне з найважливіших завдань обміну даними стосується автоматичного та напівавтоматичного аналізу великої кількості необроблених даних та інформації з метою витягування раніше невідомого дуже цікавого набору шаблонів, таких як кластери або група записів даних, виявлення аномалії (незвичайні записи), а також у випадку залежностей, що використовує розробку послідовних зразків та видобуток правил асоціації. При цьому використовуються просторові індекси. Відомо, що ці структури є одними з видів вхідних даних і можуть використовуватися для подальшого аналізу, наприклад, у випадку прогнозного аналізу та машинного навчання. Більш точні набори результатів можна отримати, як тільки ви почнете використовувати системи прийняття рішень про підтримку.

Як працює майнінг даних?

У галузі існує велика кількість даних у різних галузях, і стає дуже необхідним відповідно обробляти та обробляти дані. В основному, це означає, що він включає набір ETL-процесів, таких як вилучення, перетворення та завантаження даних разом із усім іншим, необхідним для цього ETL. Це включає очищення, перетворення та обробку даних, які будуть використовуватися в різних системах і представленнях. Клієнти можуть використовувати ці оброблені дані для аналізу бізнесу та тенденцій зростання своїх компаній.

Переваги процесу обміну даними

Перевага обміну даними включає не лише ті, що стосуються бізнесу, але й такі, як медицина, прогноз погоди, охорона здоров'я, транспорт, страхування, уряд тощо. До деяких переваг можна віднести:

Маркетинг / Роздрібний продаж: Він допомагає всім маркетинговим компаніям та фірмам будувати моделі, засновані на історичному наборі даних та інформації, щоб передбачити реакцію на маркетингові кампанії, що склалися сьогодні, такі як онлайн-маркетингова кампанія, пряма пошта тощо.
Фінанси / Банківська справа: в обробці даних залучаються фінансові установи, які надають інформацію про позики, а також кредитні звіти. Коли модель побудована на історичній інформації, то фінансові установи можуть визначити хороші чи погані позики. Також банки контролюють також шахрайські та підозрілі операції.
Виробництво: несправне обладнання та якість виготовленої продукції можна визначити, використовуючи оптимальні параметри контролю. Наприклад, у деяких галузях розвитку напівпровідників розвиток жорсткості та якості води стає головним завданням, оскільки це, як правило, впливає на якість продукції їх продукції.
Уряд: Уряди можуть отримати користь від моніторингу та вимірювання підозрілих дій, щоб уникнути протидії відмиванню грошей.

Різні етапи процесу обміну даними

Очищення даних: Це дуже початковий етап у випадку обміну даними, коли класифікація даних стає важливою складовою для отримання остаточного аналізу даних. Він передбачає виявлення та видалення неточних та хитромудрих даних із набору таблиць, бази даних та набору записів. Деякі методи включають незнання кортежу, яке в основному виявляється, коли ярлик класу не встановлений, наступна методика вимагає самостійного заповнення пропущених значень, заміни пропущених значень та неправильних значень глобальними константами або передбачуваними або середніми значеннями.
Інтеграція даних: Це техніка, яка передбачає злиття нового набору інформації з існуючим набором. Однак джерело може включати безліч наборів даних, баз даних або плоских файлів. Звичайна реалізація для інтеграції даних - це створення EDW (корпоративного сховища даних), яке потім говорить про дві концепції - як і нещільне з'єднання, але не будемо розбиратися в деталях.
Перетворення даних: Це вимагає перетворення даних у форматах, як правило, з вихідної системи в потрібну систему призначення. Деякі стратегії включають згладжування, агрегацію, нормалізацію, узагальнення та побудову атрибутів.
Дискретизація даних: Методи, які можуть розділяти область безперервного атрибуту по інтервалах, називаються дискретизацією даних, де набори даних зберігаються невеликими шматками і тим самим роблять наше дослідження набагато ефективнішим. Дві стратегії передбачають дискретизацію зверху вниз та дискретизацію знизу вгору.
Ієрархії концепцій: вони мінімізують дані, замінюючи та збираючи поняття низького рівня з концепцій високого рівня. Багатовимірні дані з різними рівнями абстракції визначаються ієрархіями концепцій. Методами є Бінінг, аналіз гістограми, кластерний аналіз тощо.
Оцінка шаблону та представлення даних: Якщо дані представлені ефективно, клієнт, як і клієнти, можуть використовувати їх найкращим чином. Після проходження вищевказаного набору етапів дані подаються у формах графіків і діаграм і тим самим розуміють їх з мінімальними статистичними знаннями.

Інструменти та методи обміну даними

Інструменти та методи обміну даними включають шляхи видобутку цих даних та їх використання для ефективного та ефективного використання. Наступні два - один із найпопулярніших наборів інструментів та методів обміну даними:

1. Мова R: Це інструмент з відкритим кодом, який використовується для графіки та статистичних обчислень. Він має широкий спектр класичних статистичних тестів, класифікації, графічних прийомів, аналізу часових рядів тощо. Він використовує ефективне сховище та обробку даних.

2. Облік даних Oracle: В народі відомий як ODM, який стає частиною розширеної бази даних аналітики Oracle, тим самим генеруючи детальну інформацію та прогнози, спеціально використовувані для виявлення поведінки клієнтів, розробляє профілі клієнтів, а також визначає шляхи та можливості перехресного продажу.

Висновок

Обмін даними - це пояснення історичних даних, а також реального потокового набору даних і тим самим використовує прогнози та аналіз поверх видобутих даних. Це тісно пов'язане з алгоритмами науки та машинного навчання, такими як класифікація, регресія, кластеризація, XGboosting тощо, оскільки вони, як правило, формують важливі методи видобутку даних.

Один з недоліків може включати підготовку ресурсів на наборі програмного забезпечення, що може бути складним і трудомістким завданням. На сьогоднішній день обмін даними стає необхідною складовою системи, і завдяки ефективному її використанню, підприємства можуть рости і прогнозувати майбутні продажі та прибуток. Сподіваюся, вам сподобалась ця стаття. Залишайтеся з нами для більше подібних.