Što je istraživanje podataka?
Poznato je i kao otkriće znanja ili otkrivanje podataka. Kao što svi znamo da mnoge velike organizacije djeluju na različitim mjestima i svako mjesto generira veliku količinu podataka (oblik tera- petabajta) i da je potrebno da tvrtke iz svih takvih izvora donose stratešku odluku. Da bismo analizirali, upravljali i donosili brze odluke, moramo se transformirati u svim domenama. Metoda izvlačenja korisnih informacija iz spremišta podataka naziva se data mining. Usredotočeni su na otkriće vođeno podacima. Ovi se zadaci mogu podijeliti na dva načina: prediktivni i opisni. Za obradu petabajta podataka rudarstvo podataka zahtijeva superračunalo i računalne klastere. Vrste rudarjenja podataka uključuju učenje pod nadzorom i bez nadzora.
definicija
To je moćna tehnologija s velikim potencijalom za izvlačenje skrivenih prediktivnih podataka / uzoraka iz velikog spremišta (baze podataka, tekst, slike) koja koristi znanstvene metode i algoritme za dobivanje znanja o podacima (vrsta podataka je strukturirana) u različitim oblicima. To je analitički postupak za istraživanje velike količine podataka primjenom detektivskih obrazaca na te podatke kako bi se dobili novi podskupovi podataka za poboljšanje poslovnog procesa i odlučivanja.
Razumijevanje podataka Mining
Iskopavanje se obično vrši u bazi podataka s različitim skupovima podataka i pohranjuje se u strukturnom formatu, tada se otkrivaju skrivene informacije, na primjer, internetske usluge kao što je Google zahtijeva ogromne količine podataka za oglašavanje svojih korisnika, u takvom slučaju rudarstvo analizira pretraživanje postupak za upite da daju relevantne podatke o rangiranju. Alati i tehnike koji se koriste u procesu miniranja su klasifikacije (predviđaju najvjerojatnije slučaj), udruživanje (identificiranje varijabli međusobno povezanih), predviđanje (predviđanje vrijednosti jedne varijable s drugom). Za dobro prepoznavanje uzorka koristi se Strojno učenje. Provode se široki rasponi algoritama za uzimanje relevantnih informacija iz upita.
Kako Data Mining čini rad tako lakim?
Pojednostavljuju posao predviđanjem ponašanja kupaca i koriste te alate za pretraživanje obrazaca podataka. Pretvara neobrađene podatke u strukturirane informacije. Koraci koji su uključeni u ovaj postupak su:
- Oni izvlače i učitavaju podatke u skladište podataka (za što je potrebna prethodna obrada) koji se pohranjuju u višedimenzionalnu bazu podataka (koja radi analizu kriški, kockica, kubičnog formata).
- Pomoću aplikacijskog softvera, oni pružaju pristup podacima poslovnim analitičarima.
- Predstavljanje tih podataka u lako razumljivom obliku, kao što su grafikoni.
- Potreba za povećanjem obujma i raznolikosti podataka.
Ukratko, možemo reći da djeluje u tri jednostavna koraka. Oni su priprema podataka (istraživanje), odabir raznih modela za izgradnju i validaciju, fazu implementacije (generiraju očekivane ishode). S druge strane, nije tako jednostavno raditi, jer je ključno za vađenje podataka da bi se shvatilo što i kako se može implementirati u sve tokove podataka, s obzirom na masovnu proizvodnju podataka oko organizacija. Primjeri rudarjenja podataka uključuju e-trgovinu, upravljanje odnosima s kupcima, bankarstvo, zdravstvenu zaštitu, primarno u marketingu. U svim se tim aplikacijama Algoritmi za datamining primjenjuju za pripremu predviđanja i izdvajanje obrazaca podataka.
Vrhunske tvrtke za istraživanje podataka
Mnoge vodeće Top tvrtke koriste ovu domenu kako bi osigurale uspjeh na tržištu, povećale prihode, identificirale kupce kako bi im posao bio dobar. Oni su :
- Google - Pretraživanje relevantnih informacija na temelju upita.
- Cignus Web
- Proročanstvo
- IBM i SAP
- Datum Informatika
- IBM Cognos - BI samoposlužna analitika
- Hewlett Packard Enterprise
- SAS Institue -Data usluge rudarstva.
- WizSoft,
- Neuralne tehnologije - pruža proizvode i usluge.
- Amazon - Usluga proizvoda.
- Delta - Zrakoplovna usluga (Praćenje povratnih informacija korisnika).
- Sun tech -Web usluga istraživanja
Razne podskupove Data Mining
Neke od rudarskih tehnika uključuju predviđanje, klasifikaciju, regresiju, klasteriranje, udruživanje, stabla odluka, otkrivanje pravila, najbliži susjed. Podijeljene skupove podataka dijele se na dvije vrste. Oni su set za trening i test. Ostale podskupine vađenja podataka u odnosu na podatke su znanost o podacima, analitika podataka, strojno učenje, veliki podaci, vizualizacija podataka. Glavna razlika između njih je to što je rudarstvo još uvijek analitičar i gradi algoritam za otkrivanje strukture podataka. Iskopavanje prvo prikuplja podatke i čini induktivni proces, dok drugi ne pronalaze obrasce.
Što možete učiniti s Data Miningom?
Moramo se odnositi na iskopi podataka kao primitivni jer poboljšavaju usluge kupcima i povećavaju uslugu proizvodnje. Pomoću toga možemo optimizirati podatke analizom podataka u područjima poput zdravstva, telekomunikacija, proizvodnje, financija i osiguranja. Orijentiran je na aplikacije i manje se bavi pronalaženjem odnosa s varijablama. Pomaže organizaciji da uštedi novac, identificira obrasce kupovine u supermarketu, definira nove kupce, predvidi stope reakcija kupaca. Radi s tri vrste podataka: metapodaci (podaci o sebi), transakcijski i neoperativni podaci. Vlada koristi rudarstvo podataka za praćenje prijevara, za praćenje strategije igara, unakrsnu prodaju.
Rad s podacima za istraživanje podataka
Početni postupak uključuje čišćenje podataka iz različitih izvora što je ključni dio. Da bi to učinili koriste nekoliko tehnika koje se nazivaju statistička analiza, strojno učenje. Alat za vizualizaciju podataka jedan je od svestranih alata za vađenje podataka. Metoda koja se koristi za rad s tim naziva se prediktivno modeliranje. Proces iskopavanja podataka sastoji se od istraživanja, provjere / provjere, primjene. Zadatak uključuje
- Izrađuje se Izjava o problemu.
- Shvatite podatke s pozadinom.
- Primjena pristupa modeliranju.
- Prepoznavanje mjerenja i interpretacije podataka.
- Vizualizacija podataka s rezultatima.
Radi s nekim alatima poput Rapid Miner-a, Orange, koji su svi open source. Ovdje korištene tehnike modeliranja su Bayesove mreže, neuronske mreže, stabla odluka, linearna i logistička regresija, genetski algoritmi, nejasni skupovi. Primarni zadatak iskopavanja podataka je:
- Klasifikacija
- grupiranje
- Regresija
- sažimanje
- Modeliranje ovisnosti
- Otkrijte otkrivanje
Prednosti Data Mininga
Puno je prednosti, u nastavku su navedeni neki bodovi:
- Oni poboljšavaju planiranje i donošenje odluka, te povećavaju smanjenje troškova.
- Korisniku je lako brzo analizirati ogromnu količinu podataka.
- Korisni su za predviđanje budućih trendova pomoću korištene tehnologije. I još jedna popularnost tehnologija iskopavanja podataka su grafička sučelja koja programe olakšavaju.
- Pomažu nam da pronađemo lažna djela u analizi tržišta i u proizvodnji podataka rudarstvo poboljšavaju upotrebljivost, dizajn. Također se mogu koristiti u ne-marketinške svrhe.
- Poboljšajte prihode tvrtke i snizite troškove u poslovanju.
- Koriste se u različitim područjima kao što su poljoprivreda, medicina, genetika, bioinformatika i sentimentalna analiza.
- Pomaže trgovcima da predvidi kupčevo ponašanje kupca proizvoda i da li ga koriste za elektroenergetsku inženjerku i bolje razumijevanje kupca.
- Oni također pomažu u transakcijama s kreditnim karticama i otkrivanju prijevara.
- Rudarstvo se široko koristi u poljoprivredi za predviđanje problema fermentacije pomoću K-Means pristupa.
Potrebne vještine vađenja podataka
Da bi postali praktičar rudara podataka potrebna im je jedinstvena tehnologija i međuljudske vještine. Tehničke vještine uključuju analitičke alate poput MySQL, Hadoop i programske jezike poput Python, Perl, Java. I trebate razumjeti statističke koncepte, indukciju znanja, strukture podataka i algoritme i radno znanje Hadoopa i MapReducea. Vještine su potrebne u sljedećim područjima kao što su DB2, ETL alati, Oracle. Ako se želite istaknuti od ostalih rudara podataka, potreba za učenjem Strojnog učenja je vrlo važna. Da biste identificirali obrasce podataka, tada je osnova matematike obvezna utvrditi brojeve, omjere, ko-odnos i korake regresije. Da biste naučili, mora imati koncept baze podataka kao što su sheme, odnosi, jezik upita strukture. Stručnjak za rudarstvo podataka mora imati znanje iz područja poslovne inteligencije, posebno programskog softvera i iskustvo u operativnom sustavu, posebno Linuxu, kao i snažnu pozadinu u znanosti o podacima kako bi poduzeo snažne korake u karijeri.
Zašto trebamo koristiti Data Mining?
To se svrstava u vrh ključnih tehnologija koje imaju veći utjecaj na organizacije u sljedećim godinama, zbog čega je vađenje važno. Pomažu u istraživanju i prepoznavanju obrazaca podataka. Povezani su za skladište podataka i neuronske mreže koje su odgovorne za vađenje. U marketinškoj segmentaciji i grupiranju slijedi ponašanje kupca. Za relevantne pretrage u iskopavanju dokumenata, miniranje stranica minira na web. Njihova odgovornost uključuje provođenje istraživanja u analizi podataka i interpretaciji rezultata. Važna upotreba podataka je pomoć u otkrivanju prijevara i razvijanje modela za razumijevanje karakteristika na temelju obrazaca. Iskopavanje se koristi kako bi se pomoglo u prikupljanju opažanja i pronalaženju povezanosti i odnosa između činjenica. Funkcionalnosti uključuju karakterizaciju podataka, vanjsku analizu, diskriminaciju podataka, pridruživanje i klasteriranje.
Ključni za uspjeh u rudarstvu su:
- Izvor podataka
- Prikladni algoritmi
- Znanstveno rudarstvo
- Povećana brzina obrade
Područje primjene podataka
Česta iskopavanja uzoraka proširila su analizu podataka i imala dubok rezultat u metodologijama rudarstva. Rudarstvo ima golem opseg u velikim i malim organizacijama s izvanrednim izgledima. Automatizirali su predviđanja trendova, uključujući pronalaženje lažnih i maksimizirajući ROI u budućnosti. Otkrivanje prošlih nepoznatih uzoraka. Tehnike korištene u rudarstvu napredni su pojmovi poput neuronske i nejasne logike za poboljšanje njihova dna i brzo dobivanje resursa iz pretraživanja. Budući opseg možete pronaći u distribuiranom dataminingu, sekvenci vađenja podataka, prostornim i zemljopisnim podacima, multimediji.
Zašto nam treba Data Mining?
U današnjem poslovnom svijetu rudarstvo podataka se koristi u različite sektore u analitičke svrhe, sve što je korisniku potrebno su te jasne informacije, što povećava opseg iskopavanja podataka. Ovom tehnikom možemo analizirati podatke i pretvoriti ih u značajne podatke što onda pomaže u donošenju pametnih odluka i predviđanja u organizaciji. U IT industriji rudarstvo ubrzava internet, a vrijeme odziva stranice je jednostavno uz pomoć rudarskog alata. Farmaceutske tvrtke mogu minirati skupove podataka radi prepoznavanja agenata. Moći ćete ispitati ponašanje kupaca prema njima pronađeni obrasci i odnosi i predvidjeti buduću poslovnu strategiju. Eliminira vrijeme i radnu snagu potrebnu za sortiranje velike baze podataka. Omogućuju jasnu identifikaciju skrivenih obrazaca za prevladavanje rizika u poslovanju. Iskopavanje podataka identificira izdatke u podacima. To pomaže razumjeti kupca i poboljšati njihovu uslugu kako bi dostigli cilj korisnika.
Tko je prava publika za učenje tehnologija Data Mining?
- Prava publika su IT menadžeri, analitičari podataka koji traže karijerski rast i poboljšanje upravljanja podacima, alate za uspješno iskopavanje podataka.
- Stručnjaci koji rade i na alatima za skladištenje podataka i izvještavanje i poslovnoj inteligenciji.
- Mogu je ponijeti početnici s dobrim logičkim i analitičkim vještinama.
- Softverski programeri, šest sigma savjetnika.
Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere?
Svijet znanosti podataka nudi više pozicija u organizacijama. Potražnja stručnjaka za rudare od vitalnog je značaja jer tvrtke traže stručnjake s izvanrednim vještinama vađenja podataka i iskustvom. Data rudar koristi statistički softver za analizu podataka i poboljšanje poslovnih rješenja. Specijalist za rudarstvo podataka bitna je uloga u timu za znanost podataka i stoga se njihov potencijal više cijeni u tvrtkama svih veličina.
Zaključak
Tehnologija koja se brzo razvija u trenutnom svijetu jer svi trebaju svoje podatke da bi se mogli koristiti u pravom pristupu za dobivanje točnih informacija. Društvene mreže kao što su Facebook, twitter itd. I internetska kupovina poput Amazona, to su podaci koji opisuju prikupljene i zarobljene podatke, iz tih podataka moramo izvući strateške činjenice. U tu svrhu se vađenje podataka razvija globalno. Oni se kombiniraju s velikim podacima i strojnim učenjem kako bi vidjeli bolji uvid u organizaciju. Radi se o predviđanju budućnosti za analizu. Budući da tvrtke nastavljaju s ažuriranjem, trebaju pratiti najnovije trendove u rudarstvu kako bi pobijedile zahtjevna natjecanja, a rudarstvo pomaže pri dobivanju informacija utemeljenih na znanju. A ova se tehnologija može koristiti u mnogim stvarnim aplikacijama poput telekomunikacija, bio-medicinske, marketinga i financija, maloprodajne industrije.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Što je istraživanje podataka. Ovdje smo razgovarali o različitim podskupovima za iskopavanje podataka i vrhunskim tvrtkama za iskopavanje podataka s prednostima i opsegom. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Pitanje za intervjuiranje podataka s odgovorima
- Što je vizualizacija podataka?
- Što je analitika velikih podataka?
- Uvod u velike podatke