Uvod u modele u data miningu
Data Mining koristi sirove podatke kako bi izvukao podatke ili, u stvari, izvadio tražene podatke iz podataka. Data Mining koristi se u najrazličitijim rasponima aplikacija, uključujući predviđanje političkog modela, predviđanje vremenskog modela, predviđanje rangiranja web stranica itd. Osim ovih podataka, rudarstvo podataka koristi se i u organizacijama koje koriste velike podatke kao svoj neobrađeni izvor podataka za iskopavanje potrebnih podataka podaci koji mogu istovremeno ušutjeti kompleks.
Tehnike korištene za vađenje podataka
Način rudarjenja podataka kreiran je primjenom algoritma na vrhu neobrađenih podataka. Model rudarstva je više od obrađivača algoritma ili metapodataka. To je skup podataka, obrazaca i statistika koji mogu biti korisni za nove podatke koji se dobivaju kako bi se generirala predviđanja i dobili određeni zaključci o vezama. U nastavku su neke od tehnika koje se koriste u iskopavanju podataka.
1. Opisna tehnika vađenja podataka
Ova se tehnika općenito preferira za generiranje unakrsnog tabela, korelacije, učestalosti itd. Ove se deskriptivne tehnike iskopavanja podataka koriste za dobivanje informacija o pravilnosti podataka korištenjem sirovih podataka kao ulaza i otkrivanje važnih obrazaca. Ostale primjene ovog, analiza je razumijevanje zadivljujućih skupina na širem području neobrađenih podataka.
2. Tehnika predviđanja podataka za vađenje podataka
Glavni cilj tehnike predviđanja rudarstva je identificirati futurističke rezultate umjesto trenutne tendencije. Mnogo je funkcija koje se koriste za predviđanje ciljne vrijednosti. Tehnike koje spadaju u ovu kategoriju su klasifikacija, regresija i analiza vremenskih serija. Modeliranje podataka prisiljava se na ovu prediktivnu analizu koja koristi neke varijable za predviđanje neizvjesnih futurističkih podataka za druge varijable.
Vrste modela u data data -ingu
Nekoliko modela za vađenje podataka spomenuto je u nastavku zajedno s njihovim opisom:
1. Modeli za prijavljivanje prijevara
Prevara je izazov s kojim se suočavaju mnoge industrije, a posebno industrija osiguranja. Te se industrije moraju neprestano predvidjeti upotrebom neobrađenih podataka kako bi se potraživanja o prijevarama mogla razumjeti i postupati s njima. Možemo pratiti potraživanja koja dolaze u obliku neobrađenih podataka i identificirati vjerojatnost da će biti lažna što može rezultirati velikim uštedama za osiguravajuće društvo.
2. Modeli kloniranja kupaca
Korisnički model kloniranja može predvidjeti na koje će izglede vjerovatno odgovoriti na temelju karakteristika „najboljih kupaca“ organizacije.
3. Modeli reagiranja
Modeli reakcije na predviđanje podataka pomažu organizacijama da identificiraju obrasce korištenja koji razdvajaju njihovu korisničku bazu kako bi organizacija mogla uspostaviti kontakt s tim kupcima. Ovaj model odgovora najbolja je metoda predviđanja i identifikacije korisničke baze ili izgleda za cilj za određeni proizvod koji je u skladu s korištenjem razvijenog modela. Ove vrste modela primjenjuju se u identifikaciji kupaca za koje je velika vjerojatnost da će imati svojstvo ciljanosti.
4. Modeli predviđanja prihoda i profita
Modeli predviđanja prihoda i profita kombiniraju karakteristike odgovora ili neodgovora s danom procjenom prihoda, posebno ako su naručene veličine, marže se uvelike razlikuju ili mjesečne fakture. Kao što znamo da nemaju svi odgovori jednaku ili jednaku vrijednost, a model koji može povećati odgovore ne donosi nam nužno dobit. Tehnika predviđanja prihoda i profita pokazuje da su ispitanici za koje postoji velika vjerojatnost da će povećati prihod ili profitnu maržu svojim odgovorom od ostalih ispitanika. Ovo su neke od vrsta modela i postoji još mnogo toga što može pomoći u spajanju potrebnih podataka iz skupa neobrađenih podataka.
Algoritmi vađenja podataka
Postoje brojni algoritmi za iskopavanje podataka koji ćemo ovdje raspraviti. Pogledajmo zašto nam je potreban algoritam za rušenje podataka. U današnjem svijetu, gdje je stvaranje podataka ogromno, a veliki podaci prilično česti, moramo imati nekakav algoritam koji se na njih treba primijeniti da bismo predvidjeli uzorak i analizu. Imamo različite algoritme temeljene na modelu miniranja koji želimo primijeniti na naše podatke. Neke od njih prikazane su u nastavku:
1. Naivni Bayesov algoritam
Algoritam Naivnog Bayesa temelji se na Bayesovoj teoremi i ovaj se algoritam koristi kada imamo veće dimenzije podataka. Bayesov klasifikator može osigurati mogući izlaz unošenjem neobrađenih podataka. Ovdje također postoji mogućnost dodavanja novih neobrađenih podataka u vrijeme trajanja i dobivanja predviđanja. Naivni Bayesov klasifikator razmotrit će sve vjerojatnosti prije nego što se posveti izlazu.
2. ANgoritam ANN-a
Ovaj algoritam ANN inspiriran biološkim neuronskim mrežama i sličan je tipičnoj računalnoj arhitekturi. Ovaj algoritam koristi funkcije aproksimacije na neizvjesnom velikom broju podataka da bi se dobio neki obrazac. Općenito su predstavljeni kao sustav međusobno povezanih neurona koji mogu uzeti ulaz i izvršiti računanje da bi osigurali izlaz.
3. SVM algoritam
Ovaj je SVM algoritam privukao veliku pažnju u posljednjem desetljeću i primjenjuje se na najširi raspon aplikacija. Ovaj se algoritam temelji na teoriji statističkog učenja i strukturalnoj procjeni i principu minimiziranja. Ima sposobnost prepoznavanja granica odluke, a naziva se i hiperplanom koja može proizvesti optimalno razdvajanje klasa i na taj način stvoriti najveću moguću udaljenost između segregirajuće hiperplane. SVM je najsnažnija i najtočnija tehnika klasifikacije, ali ima nedostatak većih troškova i vremena.
Prednosti modela podataka za vađenje podataka
Mnogo je prednosti modela za vađenje podataka, a neke od njih su navedene u nastavku:
- Ovi modeli pomažu organizaciji da identificira kupčev obrazac kupovine, a zatim predlažu odgovarajuće korake koje je moguće poduzeti za povećanje prihoda.
- Ovi nam modeli mogu pomoći u povećanju optimizacije web stranica kako bi kupac lako otkrio potrebne stvari.
- Ovi nam modeli pomažu u marketinškim kampanjama kojima se identificira povoljno područje i metode.
- Pomoći će nam da identificiramo komad kupca i njihove potrebe kako bismo mogli dobiti potrebne proizvode
- Pomaže u povećanju lojalnosti branda.
- To pomaže u mjerenju profitabilnosti čimbenika povećanja prihoda.
Zaključak
Tako smo vidjeli definiciju vađenja podataka i zašto je potrebno i razumjeli razliku između deskriptivnog i prediktivnog modela ming podataka. Također, vidjeli smo neke modele ming podataka i nekoliko algoritama koji pomažu organizaciji da stekne bolji uvid u sirove podatke. U posljednjem smo modelu rudarjenja podataka vidjeli nekoliko prednosti.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za modele u data miningu. Ovdje smo raspravljali o najvažnijim vrstama modela u obnavljanju podataka, zajedno s prednostima i algoritmima. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Koje su vrste data mininga?
- Popis najboljih aplikacija za vađenje podataka
- Dijelovi arhitekture podataka rudarstva
- Pitanje za intervjuiranje podataka