Pregled procesa vađenja podataka
Iskopavanje podataka je čin i način pronalaženja obrazaca i mogućnosti unutar velikih skupova podataka koji obično uključuje metode poput sjecišta u statistici, strojnom učenju i sustavima baza podataka. To je interdisciplinarni podskup područja informatike, zajedno sa statistikama za sveukupni cilj uzimanja informacija inteligentnim metodama korištenjem skupa podataka, a također pretvaranjem svih podataka u vrlo novu razumljivu strukturu koja bi se mogla dalje razvijati korištenje. U ovoj ćemo temi upoznati proces obrade podataka.
Jedan od vrlo bitnih zadataka vađenja podataka odnosi se na automatsku i poluautomatsku analizu velikih količina neobrađenih podataka i informacija kako bi se izvukao prethodno nepoznati vrlo zanimljiv skup obrazaca kao što su klasteri ili skupina podataka, detekcija anomalije (neuobičajeni zapisi), a također iu slučaju ovisnosti, koja koristi sekvencijalno rudarjenje uzoraka i pridruživanje s pravilima pridruživanja. Ovo koristi prostorne indekse. Zna se da ovi obrasci mogu biti među vrstama ulaznih podataka i mogu se koristiti u daljnjoj analizi, na primjer, u slučaju prediktivne analize i strojnog učenja. Točniji setovi rezultata mogu se dobiti nakon što započnete koristiti sustave za odlučivanje o podršci.
Kako funkcionira vađenje podataka?
U industriji postoji obilje podataka u svim oblastima i postaje vrlo potrebno da ih podaci tretiraju i obrađuju. U osnovi, to uključuje skup ETL-a procesa poput vađenja, transformacije i učitavanja podataka, kao i sve ostalo što je potrebno da se ovaj ETL dogodi. To uključuje čišćenje, transformaciju i obradu podataka koji se koriste u raznim sustavima i predstavanjima. Klijenti mogu iskoristiti ove obrađene podatke za analizu poslovanja i trendova rasta u svojim tvrtkama.
Prednosti procesa vađenja podataka
Prednost vađenja podataka uključuje ne samo one povezane s poslovanjem, već i one poput medicine, vremenske prognoze, zdravstvene zaštite, transporta, osiguranja, vlade itd. Neke od prednosti uključuju:
- Marketing / maloprodaja: Pomaže svim marketinškim tvrtkama i firmama da izgrade modele koji se temelje na povijesnom skupu podataka i informacija kako bi predvidjeli reaktivnost na marketinške kampanje koje danas preovlađuju, poput internetske marketinške kampanje, izravne pošte itd.
- Financije / bankarstvo: Rudarstvo podataka uključuje financijske institucije koje pružaju informacije o zajmovima i kreditnom izvještavanju. Kad se model temelji na povijesnim podacima, financijske institucije mogu onda utvrditi dobre ili loše zajmove. Također, lažne i sumnjive transakcije nadgledaju i banke.
- Proizvodnja: Neispravna oprema i kvaliteta proizvedenih proizvoda mogu se utvrditi korištenjem optimalnih parametara za kontrolu. Na primjer, za neke razvojne industrije poluvodiča, tvrdoća vode i kvaliteta postaju glavni izazov jer utječu na kvalitetu proizvoda njihovog proizvoda.
- Vlada: Vlastima se mogu koristiti nadzor i mjerenje sumnjivih aktivnosti kako bi se izbjegle aktivnosti protiv pranja novca.
Različite faze procesa vađenja podataka
- Čišćenje podataka: Ovo je vrlo početna faza u slučaju vađenja podataka gdje klasifikacija podataka postaje bitna komponenta za dobivanje konačne analize podataka. To uključuje prepoznavanje i uklanjanje netočnih i škakljivih podataka iz skupa tablica, baze podataka i skupa zapisa. Neke tehnike uključuju neznanje tuple-a koje se uglavnom nalazi kada oznaka klase nije na mjestu, sljedeća tehnika zahtijeva samostalno popunjavanje nestalih vrijednosti, zamjenu nedostajućih vrijednosti i pogrešnih vrijednosti s globalnim konstantama ili predvidljivim ili srednjim vrijednostima.
- Integracija podataka: To je tehnika koja uključuje spajanje novog skupa informacija s postojećim skupom. Međutim, izvor može uključivati mnoštvo skupova podataka, baze podataka ili ravne datoteke. Uobičajena implementacija za integraciju podataka je stvaranje EDW-a (poslovnog skladišta podataka) koji tada govori o dva koncepta i olabavljenoj sprezi, ali ne ulazimo u detalje.
- Transformacija podataka: Ovo zahtijeva transformaciju podataka unutar formata općenito iz izvornog sustava u potrebni odredišni sustav. Neke strategije uključuju izglađivanje, agregaciju, normalizaciju, generalizaciju i izgradnju atributa.
- Diskretizacija podataka: Tehnike pomoću kojih se domena kontinuiranog atributa može podijeliti na intervale naziva se diskretizacija podataka pri čemu se skupovi podataka pohranjuju u malim komadima i na taj način čine našu studiju mnogo efikasnijom. Dvije strategije uključuju diskretizaciju odozgo prema dolje i diskretizaciju odozdo prema gore.
- Koncept hijerarhije: Oni minimiziraju podatke zamjenom i prikupljanjem koncepata niske razine iz koncepata visoke razine. Višedimenzionalni podaci s više razina apstrakcije definirani su hijerarhijom koncepta. Metode su Binning, analiza histograma, analiza klastera itd.
- Procjena uzorka i prezentacija podataka: Ako se podaci prezentiraju na učinkovit način, klijent, kao i kupci, mogu ih iskoristiti na najbolji mogući način. Nakon prolaska kroz gornji skup faza, podaci se zatim prikazuju u obliku grafova i dijagrama i na taj način razumiju s minimalnim statističkim znanjem.
Alati i tehnike vađenja podataka
Alati i tehnike rudarstva podataka uključuju načine na koje se ti podaci mogu minirati i koristiti ih za dobru i učinkovitu upotrebu. Sljedeća dva su među najpopularnijim skupom alata i tehnika vađenja podataka:
1. R-jezik: To je alat otvorenog koda koji se koristi za grafiku i statističko računanje. Ima širok spektar klasičnih statističkih testova, klasifikacija, grafičke tehnike, analiza vremenskih serija, itd. Koristi učinkovito skladište i rukovanje podacima.
2. Oracle rudarjenje podataka: Popularno poznat kao ODM koji postaje dio napredne baze podataka Oracle analitike čime se generiraju detaljni uvidi i predviđanja posebno korištena za otkrivanje ponašanja kupaca, razvijaju profile korisnika zajedno s prepoznavanjem načina i mogućnosti unakrsne prodaje.
Zaključak
Iskopavanje podataka odnosi se na objašnjenje povijesnih podataka, a također i na stvaran niz podataka, te na taj način koristi predviđanja i analize povrh izvađenih podataka. Usko je povezan s algoritmima znanosti i strojnog učenja kao što su klasifikacija, regresija, klasteriranje, XGboosting, itd., Jer oni obično stvaraju važne tehnike iskopavanja podataka.
Jedan od nedostataka može uključivati obuku resursa na setu softvera što može biti složen i dugotrajan zadatak. Iskopavanje podataka postaje nužna komponenta nečijeg sustava danas i učinkovito ga koriste tvrtke mogu rasti i predvidjeti svoju buduću prodaju i prihode. Nadam se da vam se svidio ovaj članak. Ostanite s nama za više ovakvih.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za postupak vađenja podataka. Ovdje smo raspravljali o različitim fazama, prednostima, alatima i tehnikama procesa vađenja podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je klasteriranje u Rudarstvu podataka?
- Što je Ajax?
- Prednosti HTML-a
- Kako funkcionira HTML
- Pojmovi i tehnike rudarstva podataka
- Algoritmi i vrste modela u procesu podataka