Uvod u tehnike vađenja podataka
U ovoj ćemo temi naučiti o tehnikama vađenja podataka jer napredak u području informacijske tehnologije mora dovesti do velikog broja baza podataka u različitim područjima. Kao rezultat toga, postoji potreba za pohranjivanjem i manipuliranjem važnim podacima koji se kasnije mogu koristiti za donošenje odluka i poboljšanje aktivnosti poslovanja.
Što je istraživanje podataka?
Data Mining je proces vađenja korisnih informacija i obrazaca iz ogromnih podataka. Data Mining uključuje prikupljanje, vađenje, analizu i statistiku podataka. Poznat je i kao postupak otkrivanja znanja, Mining znanja iz podataka ili analiza podataka / uzoraka. Data Mining je logičan proces pronalaženja korisnih informacija kako bi se saznali korisni podaci. Nakon što se pronađu informacije i obrasci, oni se mogu koristiti za donošenje odluka za razvoj poslovanja. Alati za rudarjenje podataka mogu dati odgovore na razna pitanja vezana uz vašu tvrtku koja je bila preteška za riješiti. Oni također prognoziraju buduće trendove koji poslovnim ljudima omogućavaju donošenje proaktivnih odluka.
Iskopavanje podataka uključuje tri koraka. Oni su
- Istraživanje - u ovom se koraku podaci brišu i pretvaraju u drugi oblik. Također se određuje i priroda podataka
- Identifikacija uzorka - Sljedeći je korak odabir uzorka koji će najbolje predvidjeti
- Uvođenje - identificirani obrasci se koriste za postizanje željenog rezultata.
Prednosti Data Mininga
- Automatizirano predviđanje trendova i ponašanja
- Može se implementirati na novim sustavima kao i na postojećim platformama
- Može analizirati ogromnu bazu podataka u nekoliko minuta
- Automatizirano otkrivanje skrivenih obrazaca
- Na raspolaganju je puno modela koji lako razumiju složene podatke
- Velika je brzina koja korisnicima olakšava analizu ogromne količine podataka za manje vremena
- To daje poboljšana predviđanja
Popis 7 važnih tehnika vađenja podataka
Jedan od najvažnijih zadataka u Data Miningu je odabir ispravne tehnike vađenja podataka. Tehnika Data Mining mora se odabrati na temelju vrste poslovanja i vrste problema s kojima se vaše poduzeće suočava. Da bi se poboljšala točnost i ekonomičnost korištenja tehnika iskopavanja podataka, potrebno je koristiti generalizirani pristup. U osnovi je sedam glavnih tehnika vađenja podataka o kojima je riječ u ovom članku. Postoje i mnoge druge tehnike Data Mining-a, ali ovih sedam se poslovni ljudi češće koriste.
- statistika
- grupiranje
- Vizualizacija
- Stablo odluke
- Pravila pridruživanja
- Neuronske mreže
- Klasifikacija
-
Statističke tehnike
Statistika izvlačenja podataka statistika je grana matematike koja se odnosi na prikupljanje i opis podataka. Mnogi analitičari statističku tehniku ne smatraju tehnikom vađenja podataka. No ipak, pomaže u otkrivanju obrazaca i izgradnji prediktivnih modela. Iz tog razloga, analitičar podataka trebao bi posjedovati određeno znanje o različitim statističkim tehnikama. U današnjem svijetu ljudi se moraju nositi s velikom količinom podataka i iz njih dobivati važne obrasce. Statistički podaci mogu vam pomoći u većoj mjeri da dobijete odgovore na pitanja o njihovim podacima
- Koji su obrasci u njihovoj bazi podataka?
- Kolika je vjerojatnost da se neki događaj dogodi?
- Koji su obrasci korisniji za posao?
- Koji je sažetak na visokoj razini koji vam može dati detaljan uvid u ono što postoji u bazi podataka?
Statistike ne odgovaraju samo na ova pitanja koja pomažu u sažimanju podataka i njihovom prebrojavanju. Također pomaže u pružanju informacija o podacima s lakoćom. Putem statističkih izvještaja, ljudi mogu donositi pametne odluke. Postoje različiti oblici statistike, ali najvažnija i korisna tehnika je prikupljanje i brojanje podataka. Postoji puno načina za prikupljanje podataka poput
- Histogram
- srednja
- srednja
- Način
- varijacija
- maksimum
- min
- Linearna regresija
-
Tehnika klasteriranja
Klasteriranje je jedna od najstarijih tehnika korištenih u Rudarstvu podataka. Analiza klastera je postupak prepoznavanja podataka koji su slični jedni drugima. To će vam pomoći da shvatite razlike i sličnosti podataka. To se ponekad naziva segmentacija i pomaže korisnicima da razumiju što se događa u bazi podataka. Na primjer, osiguravajuće društvo može grupirati svoje kupce na temelju njihovih prihoda, dobi, prirode politike i vrste potraživanja.
Postoje različite vrste metoda grupiranja. Oni su kako slijedi
- Načini particioniranja
- Hijerarhijske aglomerativne metode
- Metode temeljene na gustoći
- Metode zasnovane na mreži
- Metode temeljene na modelima
Najpopularniji algoritam klasteriranja je najbliži susjed. Tehnika najbližeg susjeda vrlo je slična grupiranju. To je tehnika predviđanja gdje za predviđanje kakve je procijenjene vrijednosti u jednom zapisu potražite zapise sa sličnim procijenjenim vrijednostima u povijesnoj bazi podataka i koristite vrijednost predviđanja iz zapisa koji je blizu nerazvrstanog zapisa. Ova tehnika jednostavno kaže da će objekti koji su bliži jedni drugima imati slične vrijednosti predviđanja. Ovom metodom vrlo lako možete predvidjeti vrijednosti najbližih objekata. Najbliži je susjed najlakše koristiti tehniku jer oni rade prema mislima ljudi. Također djeluju vrlo dobro u smislu automatizacije. Oni s lakoćom obavljaju složene izračune ROI. Razina točnosti u ovoj tehnici je dobra kao i ostale tehnike vađenja podataka.
U poslu se tehnika najbližeg susjeda najčešće koristi u procesu preuzimanja teksta. Oni služe za pronalaženje dokumenata koji dijele važne karakteristike s onim glavnim dokumentom koji su označeni kao zanimljivi.
-
Vizualizacija
Vizualizacija je najkorisnija tehnika koja se koristi za otkrivanje obrazaca podataka. Ova se tehnika koristi na početku procesa vađenja podataka. Ovih dana se vrše mnoge vrste istraživanja kako bi se proizvela zanimljiva projekcija baza podataka koja se zove Projekcija potraga. Postoji puno tehnika vađenja podataka koji će stvoriti korisne uzorke za dobre podatke. Ali vizualizacija je tehnika koja pretvara loše podatke u dobre podatke, koristeći različite metode Data Mining-a da se koriste u otkrivanju skrivenih obrazaca.
-
Tehnika stabla indukcijske odluke
Stablo odluke je prediktivni model, a sam naziv podrazumijeva da izgleda poput stabla. U ovoj se tehnici svaka grana stabla promatra kao klasifikacijsko pitanje, a lišće stabala smatra se particijama skupa podataka povezanih s tom određenom klasifikacijom. Ova se tehnika može koristiti za analizu istraživanja, prethodnu obradu podataka i predviđanja.
Stablo odluka može se smatrati segmentacijom izvornog skupa podataka gdje se segmentacija vrši iz određenog razloga. Svaki podatak koji dolazi pod segmentom ima neke sličnosti u njihovim predviđanjima. Stabla odluka pružaju rezultate koje korisnik može lako razumjeti.
Tehniku drveta odluke najčešće koriste statističari kako bi otkrili koja je baza podataka više povezana s problemom poslovanja. Tehnika stabla odlučivanja može se koristiti za predviđanje i prethodnu obradu podataka.
Prvi i najvažniji korak u ovoj tehnici je uzgoj stabla. Osnova uzgoja stabla ovisi o pronalaženju najboljeg mogućeg pitanja koje će vam se postaviti na svakoj grani stabla. Stablo odluka prestaje rasti u bilo kojoj od nižih okolnosti
- Ako segment sadrži samo jedan zapis
- Svi zapisi sadrže identična obilježja
- Rast nije dovoljan da se dodatno prolije
CART, što znači stabla klasifikacije i regresije, algoritam je za istraživanje i predviđanje podataka koji postavlja pitanja na složeniji način. Pokušava ih sve, a zatim odabire jedno najbolje pitanje koje se koristi za podjelu podataka u dva ili više segmenata. Nakon odlučivanja o segmentima, opet postavlja pitanja o svakom novom segmentu.
Druga popularna tehnologija stabla odluka je CHAID (Chi-Square Automatski Detektor Interakcije). Sličan je CART-u, ali se razlikuje na jedan način. CART pomaže u odabiru najboljih pitanja dok CHAID pomaže u odabiru podjela.
-
Živčana mreža
Neuronska mreža je još jedna važna tehnika koju ljudi koriste ovih dana. Ova se tehnika najčešće koristi u početnim fazama tehnologije vađenja podataka. Umjetna neuronska mreža nastala je iz zajednice Umjetne inteligencije.
Neuronske mreže su vrlo jednostavne za korištenje jer su u određenoj mjeri automatizirane i zbog toga se ne očekuje da će korisnik imati puno znanja o radu ili bazi podataka. Ali kako biste neuronsku mrežu efikasno radili, morate znati
- Kako su čvorovi povezani?
- Koliko procesnih jedinica treba koristiti?
- Kada treba zaustaviti proces treninga?
Postoje dva glavna dijela ove tehnike - čvor i veza
- Čvor - koji se slobodno podudara s neuronom u ljudskom mozgu
- Veza - koja se slobodno podudara s vezama između neurona u ljudskom mozgu
Neuronska mreža je skup međusobno povezanih neurona. koji bi mogli tvoriti jedan sloj ili više slojeva. Formiranje neurona i njihovo međusobno povezivanje naziva se arhitekturom mreže. Postoji veliki izbor modela neuronske mreže i svaki model ima svoje prednosti i nedostatke. Svaki model neuronske mreže ima različite arhitekture i te arhitekture koriste različite postupke učenja.
Neuronske mreže vrlo su jaka tehnika predviđanja. Ali to nije vrlo lako razumjeti čak ni stručnjacima. Stvaraju se vrlo složeni modeli koje je nemoguće u potpunosti razumjeti. Kako bi shvatili tehniku neuronske mreže, tvrtke pronalaze nova rješenja. Dva rješenja su već predložena
- Prvo rješenje je Neuronska mreža spakirana u cjelovito rješenje što će je omogućiti da se koristi za jednu aplikaciju
- Drugo rješenje je spajanje s stručnim savjetovalištima
Neuronska mreža koristi se u raznim vrstama primjena. Ovo se koristi u poslu za otkrivanje prevara koje se događaju u poslu.
-
Tehnika pravila udruženja
Ova tehnika pomaže u pronalaženju povezanosti između dva ili više predmeta. Pomaže u spoznavanju odnosa između različitih varijabli u bazama podataka. Otkriva skrivene obrasce u skupovima podataka koji se koriste za prepoznavanje varijabli i česte pojave različitih varijabli koje se pojavljuju s najvišim frekvencijama.
Pravilo pridruživanja nudi dvije glavne informacije
- Podrška - Hoe često se primjenjuje pravilo?
- Povjerenje - Koliko je često pravilo tačno?
Ova tehnika slijedi postupak u dva koraka
- Pronađite sve skupove podataka koji se često pojavljuju
- Stvorite čvrsta pravila pridruživanja iz čestih skupova podataka
Postoje tri vrste pravila o udruživanju. Oni su
- Pravilo udruživanja na više nivoa
- Višedimenzionalno pravilo pridruživanja
- Kvantitativno pravilo udruživanja
Ova se tehnika najčešće koristi u maloprodaji kako bi se pronašli uzorci u prodaji. Na taj ćete način povećati stopu konverzije i na taj način povećati profit.
-
Klasifikacija
Klasifikacija tehnika rudarstva podataka je najčešće korištena tehnika vađenja podataka koja sadrži skup unaprijed razvrstanih uzoraka za stvaranje modela koji može klasificirati veliki skup podataka. Ova tehnika pomaže u dobivanju važnih podataka o podacima i metapodacima (podaci o podacima). Ova tehnika usko je povezana s tehnikom analize klastera i koristi stablo odluka ili sustav neuronske mreže. Dva su glavna procesa uključena u ovu tehniku
- Učenje - u ovom se procesu podaci analiziraju algoritmom klasifikacije
- Razvrstavanje - u ovom se procesu podaci koriste za mjerenje preciznosti pravila klasifikacije
Postoje različite vrste klasifikacijskih modela. Oni su kako slijedi
- Razvrstavanje prema indukciji stabla odlučivanja
- Bayesova klasifikacija
- Neuronske mreže
- Podrška vektorskih strojeva (SVM)
- Razvrstavanje na temelju udruga
Dobar primjer klasifikacijske tehnike je davatelj e-pošte.
Zaključak:
Iz ovog članka poznati smo važne tehnike Data Mining. A karakteristike i specifikacije svake tehnike detaljno su objašnjene. Dokazano je da se data mining važan alat u mnogim poslovnim područjima, a tehnike se najbolje koriste u pronalaženju rješenja problema. Stoga je za tvrtke vrlo važno da koriste metode iskopavanja podataka kako bi pomogli poslovnim ljudima da donose pametne odluke. Nijedna tehnika se ne može koristiti za rješavanje problema u poslu. Sve tehnike iskopavanja podataka trebale bi ići ruku pod ruku kako bi se riješio problem.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za tehnike vađenja podataka. Ovdje smo razgovarali o Osnovnom konceptu i popisu 7 važnih tehnika vađenja podataka. Također možete proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je analiza podataka
- Što je vizualizacija podataka
- Što je znanost o podacima
- Što je tehnologija velikih podataka?
- Vrste klasteriranja | Vrste tipova s primjerima