Uvod u vrste podataka
Izraz "Data Mining" znači da trebamo pogledati veliki skup podataka i podatke iz rudnika kako bismo prikazali suštinu onoga što podaci žele reći. Vrlo slično načinu na koji se vrši vađenje ugljena, gdje se ugljen duboko ispod zemlje iskopava pomoću različitih alata, rudarstvo podataka također ima povezane alate za izradu najboljih podataka. Jedna vrlo česta pogrešna interpretacija kod iskopavanja podataka jest ta, razmišlja se o nečemu na čemu pokušavamo izvući nove podatke, ali to nije uvijek istina. Također se odnosi na nešto u čemu pokušavamo izvući smisao iz podataka koje već imamo. Dakle, rudarjenje podataka samo po sebi je ogromno polje u kojem ćemo sljedećih nekoliko odlomaka duboko uroniti u posebno alate u Data Mining. U ovom ćemo članku govoriti o vrstama rudarstva podataka.
Što je istraživanje podataka?
Kao što smo govorili o data miningu, data mining je proces u kojem pokušavamo izvući ono najbolje iz podataka. Alati rudarjenja podataka djeluju kao most između podataka i informacija iz podataka. U nekoliko blogova, data mining se također naziva otkriće znanja. Ovdje bismo željeli dati kratku ideju o procesu implementacije iskopavanja podataka kako bi intuicija iza iskopavanja podataka bila jasna i čitateljima postalo lako shvatiti. Ispod dijagrama toka predstavlja tok:
U gore opisanom procesu postoje alati na svakoj razini i pokušali bismo duboko zaroniti u one najvažnije.
Vrste podataka
Iskopavanje podataka može se izvesti na sljedećim vrstama podataka:
1. Zaglađivanje (priprema podataka)
Ova posebna metoda tehnike iskopavanja podataka spada u žanr pripreme podataka. Glavna namjera ove tehnike je uklanjanje buke iz podataka. Ovdje se algoritmi poput jednostavnih eksponencijalnih, pomični prosjek koriste za uklanjanje buke. Tijekom istraživačke analize, ova je tehnika vrlo zgodna za vizualizaciju trendova / osjećaja.
2. Agregiranje (priprema podataka)
Kao što pojam sugerira, grupa podataka se skuplja radi postizanja više informacija. Ova se tehnika koristi za pregled uvida u poslovne ciljeve i može se izvoditi ručno ili pomoću specijaliziranog softvera. Ova se tehnika uglavnom koristi na velikim podacima, jer veliki podaci ne pružaju tražene podatke u cjelini.
3. Generalizacija (priprema podataka)
Opet, kao što ime sugerira, ova se tehnika koristi za generaliziranje podataka u cjelini. Ovo se razlikuje od združivanja na način da se podaci tijekom generalizacije ne grupiraju radi postizanja više informacija, ali zauzvrat, cijeli skup podataka se generalizira. To će omogućiti da se model znanosti o podacima prilagodi novim točkama podataka.
4. Normalizacija (priprema podataka)
U ovoj se tehnici posebna pažnja vodi prema točkama podataka kako bi se izveli u istu mjerilu za analizu. Na primjer, dob i plaća osobe padaju u različitim mjernim ljestvicama, stoga ih crtanje na grafikonu neće pomoći da dobijemo korisne informacije o trendovima koji su prisutni kao kolektivna značajka. Normalizacijom ih možemo izjednačiti tako da se može obaviti usporedba jabuke i jabuke.
5. Odabir atributa / značajki (pripremite podatke)
U ovoj tehnici koristimo metode za izvršavanje izbora značajki tako da model koji se koristi za treniranje skupova podataka može značiti vrijednost predviđanja podataka koje nije vidio. To je vrlo analogno odabiru prave odjeće iz ormara punog odjeće kako bi se uklopili u taj događaj. Nerelevantne značajke mogu negativno utjecati na performanse modela, a kamoli na poboljšanje performansi.
6. Klasifikacija (modeliranje podataka)
U ovoj tehnici vađenja podataka, grupe koje se bave bit će poznate kao "klase". U ovoj tehnici kolektivno koristimo značajke koje su odabrane (kao što je rečeno u gornjoj točki) skupinama / kategorijama. Na primjer, u trgovini ako moramo procijeniti hoće li osoba kupiti proizvod ili ne, postoji „n“ broj značajki koje možemo zajednički koristiti da bismo dobili rezultat True / False.
7. Praćenje uzorka
Ovo je jedna od osnovnih tehnika koja se koristi u iskopavanju podataka radi dobivanja informacija o trendovima / obrascima koji mogu biti izloženi u točkama podataka. Na primjer, možemo utvrditi trend veće prodaje za vrijeme vikenda ili praznika, a ne radnim danima ili radnim danima.
8. Vanjska analiza ili otkrivanje anomalije
Ovdje se, kao što i ime sugerira, koristi ova metoda za pronalaženje ili analizu ostalih vrsta ili anomalija. Otpadnici ili anomalije nisu negativne podatkovne točke, one su samo nešto što se izdvaja iz općeg trenda čitavog skupa podataka. Kad identificiramo odmetnike, možemo ih u potpunosti ukloniti iz skupa podataka, što se događa kada se pripremi podaci. Ili se ova tehnika naširoko koristi u skupinama podataka za predviđanje outliers-a.
9. Klasteriranje
Ova je tehnika prilično slična klasifikaciji, ali jedina je razlika što ne znamo u koju će skupinu podataka nakon skupljanja značajki pasti grupiranje podataka. Ova se metoda obično koristi u grupiranju ljudi za ciljanje preporuka sličnih proizvoda.
10. Regresija
Ova se tehnika koristi za predviđanje vjerojatnosti pojavljivanja uz druge značajke. Na primjer, možemo formulirati vjerojatnost cijene predmeta s obzirom na potražnju, konkurenciju i nekoliko drugih značajki.
11. Neuronska mreža
Ova se tehnika temelji na načelu rada bioloških neurona. Slično kao što rade neuroni u ljudskom tijelu, neuroni u neuronskoj mreži u radu s iskopavanjem podataka također djeluju kao jedinica za obradu i povezujući drugi neuron kako bi prenijeli informacije duž lanca.
12. Udruživanje
U ovoj metodi iskopavanja podataka utvrđuje se odnos između različitih značajki i zauzvrat se koristi za pronalaženje skrivenih obrazaca ili srodne analize provodi se prema poslovnim zahtjevima. Na primjer, pomoću asocijacije možemo pronaći značajke povezane međusobno i tako naglasiti uklanjanje bilo koga kako bi se uklonile suvišne značajke i poboljšala moć / vrijeme obrade.
Zaključak
Zaključno, postoje različiti zahtjevi koje treba imati na umu dok se izvodi prikupljanje podataka. Treba biti jako oprezan kakav će biti izlazni rezultat kako bi se za postizanje cilja koristile odgovarajuće tehnike. Iako je vađenje podataka evoluirajući prostor, pokušali smo stvoriti iscrpan popis za sve vrste alata u Data mining-u za čitatelje.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za vrstu podataka. Ovdje smo raspravljali o uvodu i 12 najboljih vrsta rudarjenja podataka. Možete i pregledati naše druge predložene članke -
- Prednosti Data Mininga
- Arhitektura podataka
- Metode rudarjenja podataka
- Alat za vađenje podataka
- Vrste modela u data data -ingu