Što je istraživanje podataka?
Prije razumijevanja, pojmovi i tehnike za vađenje podataka prvo ćemo proučavati vađenje podataka. Iskopavanje podataka značajka je pretvaranja podataka u neke informacije koje znaju. To se odnosi na postupak dobivanja novih informacija uvidom u veliku količinu dostupnih podataka. Korištenjem različitih tehnika i alata može se predvidjeti informacija koja se traži od podataka, samo ako je postupak koji slijedi točan. To je korisno u raznim industrijama za izdvajanje nekih potrebnih podataka za buduću analizu prepoznavanjem nekih obrazaca u postojećim podacima u bazama podataka, skladištima podataka itd.
Vrste podataka u Data Mining-u
Slijede vrste podataka na kojima se može izvoditi prikupljanje podataka:
- Relacijske baze podataka
- Skladišta podataka
- Napredna DB i skladišta informacija
- Objektno orijentirane i objektno-relacijske baze podataka
- Transakcijske i prostorne baze podataka
- Heterogene i naslijeđene baze podataka
- Multimedijska i streaming baza podataka
- Tekstualne baze podataka
- Tekst rudarstvo i web rudarstvo
Proces rudarjenja podataka
Ispod su točke za obradu podataka:
1. Poslovno razumijevanje
Ovo je prva faza procesa implementiranja podataka u kojem se jasno razumiju sve potrebe i ciljevi klijentovog poslovanja. Postavljeni su odgovarajući ciljevi iskopavanja podataka uzimajući u obzir trenutni scenarij u poslovanju i druge čimbenike kao što su resursi, pretpostavke, ograničenja. Pravilan plan iskopavanja podataka trebao bi biti detaljan i mora ispunjavati naše poslovne i rudarske ciljeve.
2. Razumijevanje podataka
Ova faza djeluje kao provjera ispravnosti podataka prikupljenih iz različitih resursa za procese iskopavanja podataka. Prvo se prikupljaju svi podaci iz različitih izvora koji se odnose na poslovni scenarij organizacije koji se može nalaziti u različitim bazama podataka, ravnim datotekama itd. Prikupljeni podaci provjeravaju se podudaraju li se ispravno jer mogu biti neprimjenjivi.
Ponekad je potrebno provjeriti i metapodatke da bi se smanjile pogreške u procesima vađenja podataka. Za analizu ispravnih podataka koriste se različiti upiti podataka i na temelju rezultata može se provjeriti kvaliteta podataka. Također pomaže analizirati nedostaju li neki podaci ili ne.
3. Priprema podataka
Ovaj postupak troši maksimalno vrijeme projekta. Ovo lice uključuje postupak koji se naziva čišćenje podataka radi čišćenja podataka koji su prikupljeni tijekom postupka razumijevanja podataka. Proces čišćenja podataka koristi se za čišćenje podataka kako bi se isključili neispravni bučni podaci za podatke s nedostajućim vrijednostima.
4. Transformacija podataka
U sljedećem se stanju provode operacije transformacije podataka koje se koriste za promjenu podataka kako bi bile korisne u postupku implementacije iskopavanja podataka. Ovdje su transformacije poput združivanja, generalizacije, normalizacije ili konstrukcije atributa kako bi podaci bili spremni za proces modeliranja podataka.
5. Modeliranje
To je faza u iskopavanju podataka u kojoj se za utvrđivanje obrazaca podataka koristi odgovarajuća tehnika. Moraju se stvoriti različiti scenariji kako bi se provjerila kvaliteta i valjanost ovog modela i utvrdilo ispunjavaju li se ciljevi koji su definirani u procesu poslovnog razumijevanja nakon primjene tih tehnika. Obrazac koji je nađen u ovom procesu dodatno se ocjenjuje i šalje na implementaciju timu za poslovno poslovanje kako bi mogao pomoći u poboljšanju poslovne politike organizacija.
6. Procjena
U ovoj se fazi vrši odgovarajuća procjena otkrića iskopavanja podataka kako bi se poboljšala ili ne koristi za implementaciju u poslovne procese. Pravilna je usporedba s otkrićima i postojećim planom poslovanja potrebno ispravno procijeniti promjenu pronađenih informacija i dodati trenutnom poslovanju.
7. raspoređivanje
U ovoj se fazi informacije koje su zaključene korištenjem procesa vađenja podataka transformiraju u vlastiti razumljiv oblik za netehničke dionike. Za ovaj postupak kreira se pravilan plan implementacije koji uključuje otpremu, održavanje i nadzor pronađenih podataka. Na ovaj se način stvara odgovarajuće izvješće o projektu, zajedno s iskustvima i lekcijama naučenim tijekom procesa predaje naših otkrića iz rudarstva podataka timu za poslovno poslovanje.
Dakle, ovaj proces pomaže u poboljšanju poslovne politike organizacije.
Tehnike vađenja podataka
Ispod tehnike i tehnologije mogu vam pomoći da primijenite značajku vađenja podataka na najučinkovitiji način:
1. Pratite uzorke
Prepoznavanje obrazaca u vašem skupu podataka jedna je od osnovnih tehnika pri iskopavanju podataka. Podaci se promatraju u redovitim intervalima radi prepoznavanja neke aberacije. Na primjer, može se vidjeti ako određena osoba putuje u različite zemlje, tada će osoba morati redovito rezervirati karte, pa se može ponuditi posebna kreditna kartica.
2. Razvrstavanje
To je jedna od složenih tehnika za vađenje podataka u kojoj moramo napraviti različite prepoznatljive kategorije koristeći različite atribute u postojećim podacima. Te kategorije pomažu u donošenju različitih zaključaka za našu buduću upotrebu. Na primjer, dok analiziramo podatke o prometu u gradu, promet na tom području može se svrstati u nizak, srednji i težak. Ovo će pomoći putnicima da predvidje promet prije vremena.
3. Udruživanje
Ova je tehnika slična tehnici praćenja uzoraka, no ovdje je povezana sa ovisnim varijablama. To znači da se pronalazi uzorak za povezane podatke koji su povezani sa postojećim podacima. Prati se događaj vezan za drugi događaj i u tim podacima nalaze se određeni obrasci. Na primjer, datoteke za praćenje podataka o prometu u određenom gradu mogu pratiti i najposjećenija mjesta u gradu. Ovo takođe može pomoći u praćenju poznatih mjesta koja treba posjetiti u Gradu.
4. Vanjska detekcija
Ova tehnika povezana je s ekstrakcijom anomalija u uzorku podataka. Na primjer, prodaja tržnog centra donosi dobru zaradu tijekom 11 mjeseci u godini, ali u posljednjem mjesecu prodaja toliko pada, što dovodi do gubitka. U tim slučajevima moramo saznati koji je bio faktor koji je smanjio prodaju kako bismo ga mogli izbjeći sljedeći put. Tehnika pronalaženja takve distrakcije u pravilnom uzorku dio je tehnike otkrivanja Outliera.
5. Klasteriranje
Ova je tehnika slična klasifikaciji, samo je razlika u tome što skuplja podatke koji imaju neke sličnosti svrstavaju ih u jednu skupinu. Na primjer, grupiranje različitih gledališta kina na temelju učestalosti toga koliko često dolaze na predstave, u koje vrijeme dolaze i po kojem žanru filma dolaze.
6. Regresija
Ova tehnika pomaže privući odnos između dvije varijable o kojima analiza može ovisiti. Ovdje ćemo pokušati pronaći obrazac promjene varijable popravljanjem ostalih ovisnih varijabli. Na primjer, ako trebamo otkriti uzorak prodaje proizvoda u trgovačkom centru, ovisno o njegovoj dostupnosti, sezoni, potražnji itd. To može navesti vlasnika da fiksira cijenu prodaje.
7. Predviđanje
Najvažnija značajka data mining je smanjenje budućih rizika i povećanje dobiti organizacije proučavanjem postojećih i povijesnih obrazaca prodajnih i kreditnih rizika. Ovdje nam ova vrsta tehnologije pomaže u donošenju budućih odluka ovisno o obrascu koji se nalazi u povijesnim i sadašnjim podacima te imajući u vidu promjene na tržištu i rizike. Ova je tehnika najkorisnija za vađenje podataka.
Alati za vađenje podataka
Ne trebaju posebne najnovije tehnologije za izvođenje podataka. To se može učiniti i pomoću najnovijih sustava baza podataka, te jednostavnih alata koji su lako dostupni u bilo kojoj organizaciji. Također, može se stvoriti vlastiti alat kad nedostaje odgovarajući alat. Najpopularniji alat koji se široko koristi u industriji dan je u nastavku:
1. R-jezik
Ovo je alat otvorenog koda koji se koristi za statističko računanje i grafiku. Ovaj alat pomaže u učinkovitoj obradi podataka i skladištu oglasa. Sve ove značajke su zbog sljedećih tehnika:
- statistički
- Klasični statistički testovi
- Analiza vremenskih serija
- Klasifikacija
- Grafičke tehnike
2. Oracle Data Mining
Ovaj je alat popularno nazvan ODM, dio je Oracle Advanced Database baze podataka. Ovaj alat pomaže analizirati podatke u skladištima podataka i generira detaljne uvide koji dodatno pomažu u predviđanjima. Te stvari pomažu u proučavanju ponašanja kupaca, a oglasi na zahtjev proizvoda pomažu u povećanju prodajnih mogućnosti.
Izazovi u provedbi Data Mine:
- Za postavljanje složenih upita za vađenje podataka potrebni su vješti stručnjaci.
- Postojeći modeli se možda ne uklapaju u baze podataka buduće države.
- Poteškoće s kojima se susreću u upravljanju velikim bazama podataka.
- Može se pojaviti potreba za izmjenom poslovne prakse kako bi se koristili otkriveni podaci.
- Heterogene baze podataka i informacije koje dolaze na globalnoj razini mogu rezultirati složenim integriranim informacijama.
- Iskopavanje podataka pretpostavka je da podaci moraju biti raznoliki po prirodi, jer u protivnom rezultati mogu biti netočni.
Zaključci-pojmovi i tehnike vađenja podataka
- Iskopavanje podataka način je praćenja prošlih podataka i izrade budućih analiza koristeći ih.
- To je isto kao i izdvajanje podataka potrebnih za analizu iz sredstava zadnjeg datuma koja su već prisutna u bazama podataka.
- Iskopavanje podataka može se provesti na različitim vrstama baza podataka, poput prostornih baza podataka, RDBMS-a, skladišta podataka, višestrukih i naslijeđenih baza podataka itd.
- Cjelovit proces rudarstva uključuje poslovno razumijevanje, razumijevanje podataka, pripremu podataka, modeliranje, evoluciju, implementaciju.
- Dostupne su različite tehnike iskopavanja podataka za učinkovito djelovanje podataka kao što su klasifikacija, regresijsko povezivanje itd. Upotreba ovisi o scenariju.
- Najučinkovitiji alati za vađenje podataka su R-jezik i Oracle Data.
- Glavni nedostatak s kojim se suočavaju podaci su teškoće u obučavanju stručnjaka za rukovanje tim softverom za analitiku.
- Postoje različite industrije koje koriste data mining za potrebe analize, poput bankarstva, proizvodnje, supermarketa, pružatelja usluga maloprodaje itd.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za koncepte i tehnike za vađenje podataka. Ovdje smo raspravljali o procesu, tehnikama i alatima Data Mining-a u Rudarstvu podataka. Možete i proći kroz naše druge povezane članke da biste saznali više -
- Prednosti Data Mininga
- Što je istraživanje podataka?
- Proces rudarjenja podataka
- Tehnike znanosti podataka
- Klasteriranje u strojnom učenju
- Kako generirati podatke ispitivanja?
- Vodič za modele u data miningu