Meni

Rudarstvo podataka: proces, tehnike i glavni problemi u analizi podataka

  • Glavni
  • Ostalo
  • Rudarstvo podataka: proces, tehnike i glavni problemi u analizi podataka

data mining process

Isprobajte Naš Instrument Za Uklanjanje Problema

Ovaj detaljni vodič za rudarenje podataka objašnjava što je to rudarenje podataka, uključujući procese i tehnike korištene za analizu podataka:

Shvatimo značenje pojma rudarstvo uzimajući primjer vađenja zlata iz stijena, koje se naziva rudarstvo zlata. Ovdje je korisno 'zlato', pa se ono naziva i iskopavanjem zlata.

Iznošenje korisnih podataka iz velike količine podataka naziva se rudarstvom znanja, a u narodu je poznato i kao Data Mining. Pojmom korisne informacije označavamo podatke koji nam mogu pomoći u predviđanju rezultata.

Na primjer pronalaženje trendova kupnje određene stvari (recimo željeza) od strane određene dobne skupine ( Primjer: 40-70 godina).

=>DOLAZITE DO DOLJEda biste vidjeli čitav popis 7 detaljnih vodiča za rudarenje podataka za početnike

Data mining

Što ćete naučiti:

mysql vs sql poslužitelj vs oracle

Popis vodiča za rudarenje podataka

Vodič br. 1: Rudarstvo podataka: proces, tehnike i glavni problemi u analizi podataka (Ovaj vodič)
Vodič br. 2: Tehnike rudarstva podataka: algoritam, metode i vrhunski alati za miniranje podataka
Vodič br. 3: Proces rudarenja podataka: uključeni modeli, koraci i izazovi
Vodič br. 4: Primjeri rudarenja podataka: Najčešća primjena rudarenja podataka 2019
Vodič br. 5: Primjeri algoritma stabla odluka u rudarstvu podataka
Vodič br. 6: Apriori algoritam u rudarstvu podataka: provedba s primjerima
Vodič br. 7: Algoritam rasta učestalog uzorka (FP) u rudarstvu podataka

Pregled vodiča u ovoj seriji rudarenja podataka

Vodič #Što ćete naučiti
Vodič_7: Algoritam rasta učestalog uzorka (FP) u rudarstvu podataka
Ovo je detaljan vodič o algoritmu rasta učestalog uzorka koji predstavlja bazu podataka u obliku FP stabla. Ovdje je također objašnjeno kako se uspoređuje FP rast u odnosu na Apriori.
Vodič_ # 1: Rudarstvo podataka: proces, tehnike i glavni problemi u analizi podataka
Ovaj detaljni vodič za rudarenje podataka objašnjava što je rudarenje podataka, uključujući procese i tehnike korištene za analizu podataka.
Vodič_ br. 2: Tehnike rudarstva podataka: algoritam, metode i vrhunski alati za miniranje podataka
Ovaj vodič za tehnike rudarenja podacima objašnjava algoritme, alate za rudarenje podataka i metode za izdvajanje korisnih podataka.
Vodič_3: Proces rudarenja podataka: uključeni modeli, koraci i izazovi
Ova lekcija o procesu rudarenja podataka obuhvaća modele, korake i izazove rudarenja podataka koji su uključeni u proces vađenja podataka.
Vodič_4: Primjeri rudarenja podataka: Najčešća primjena rudarenja podataka 2019
Najpopularniji primjeri rudarenja podataka u stvarnom životu obrađeni su u ovom vodiču. Upoznat ćete više o primjeni rudarstva podataka u financijama, marketingu, zdravstvu i CRM-u.
Vodič_ br. 5: Primjeri algoritma stabla odluka u rudarstvu podataka
Ovaj produbljeni vodič objašnjava sve o algoritmu stabla odluka u rudarstvu podataka. Naučit ćete o primjerima stabla odlučivanja, algoritmu i klasifikaciji.
Vodič_ # 6: Apriori algoritam u rudarstvu podataka: provedba s primjerima
Ovo je jednostavna lekcija o Apriori algoritmu kako biste saznali česte skupove predmeta u rudarstvu podataka. Također ćete upoznati korake u Aprioriju i razumjeti kako to djeluje.

Što je rudarenje podataka?

Data Mining je danas vrlo tražen jer pomaže tvrtkama da prouče kako se prodaja njihovih proizvoda može povećati. To možemo razumjeti na primjeru modne trgovine koja će registrirati svakog svog kupca koji kupi neki predmet iz njihove trgovine.

Na temelju podataka koje kupac daje, poput dobi, spola, dohodovne skupine, zanimanja itd., Trgovina će moći otkriti koja vrsta kupaca kupuje različite proizvode. Ovdje možemo vidjeti da ime kupca ne koristi, jer ne možemo predvidjeti trend kupnje po imenu hoće li ta osoba kupiti određeni proizvod ili ne.

Stoga se korisne informacije mogu saznati pomoću dobne skupine, spola, dohodovne skupine, profesije itd. Traženje znanja ili zanimljivog obrasca u podacima je 'Data Mining'. Ostali pojmovi koji se mogu koristiti na mjestu su Iskopavanje znanja iz podataka, Izdvajanje znanja, Analiza podataka, Analiza uzoraka itd.

Drugi izraz koji se popularno koristi u rudarstvu podataka je Otkrivanje znanja iz podataka ili KDD.

Proces analize podataka

Proces otkrivanja znanja slijed je sljedećih koraka:

  1. Čišćenje podataka: Ovim se korakom uklanja ulaz i neskladni podaci.
  2. Integracija podataka: Ovaj korak kombinira više izvora podataka. Čišćenje podataka i integracija podataka međusobno se stvaraju u predobradi podataka. Prethodno obrađeni podaci potom se pohranjuju u skladište podataka.
  3. Izbor podataka: Ovi koraci odabiru podatke iz zadatka analize iz baze podataka.
  4. Transformacija podataka: U ovom se koraku primjenjuju razne tehnike agregiranja podataka i sažetka podataka kako bi se podaci transformirali u koristan oblik za rudarenje.
  5. Data mining: U ovom se koraku uzorci podataka izdvajaju primjenom inteligentnih metoda.
  6. Ocjena uzorka: Izvađeni uzorci podataka vrednuju se i prepoznaju prema mjerama zanimljivosti.
  7. Zastupljenost znanja: Tehnike vizualizacije i predstavljanja znanja koriste se za predstavljanje miniranog znanja korisnicima.

Model rudarenja podataka

Koraci 1 do 4 dolaze u fazi predobrade podataka. Ovdje je rudarenje podataka predstavljeno kao jedan korak, ali se odnosi na cjelokupni postupak otkrivanja znanja.

Stoga možemo reći da je analiza podataka postupak otkrivanja zanimljivih obrazaca i znanja iz velike količine podataka. Izvori podataka mogu obuhvaćati baze podataka, skladišta podataka, World Wide Web, ravne datoteke i druge informativne datoteke.

Koje se vrste podataka mogu iskopati?

Najosnovniji oblici podataka za rudarstvo su podaci iz baze podataka, podaci iz skladišta podataka i transakcijski podaci. Tehnike rudarenja podataka mogu se primijeniti i na druge oblike kao što su tokovi podataka, sekvencionirani podaci, tekstualni podaci i prostorni podaci.

# 1) Podaci baze podataka: Sustav za upravljanje bazom podataka skup je međusobno povezanih podataka i skup softverskih programa za upravljanje i pristup podacima. Sustav relacijske baze podataka zbirka je tablica i svaka se tablica sastoji od skupa atributa i korpica.

Rudarstvo relacijskih baza podataka pretražuje trendove i obrasce podataka Npr . kreditni rizik kupaca na temelju dobi, dohotka i prethodnog kreditnog rizika. Također, rudarstvo može otkriti odstupanja od očekivanih Npr. značajan rast cijene predmeta.

# 2) Podaci skladišta podataka: Skladište podataka je zbirka podataka prikupljenih iz više izvora podataka, pohranjenih u jedinstvenoj shemi u jednom trenutku. DW je modeliran kao višedimenzionalna struktura podataka koja se naziva podatkovna kocka koja ima stanice i dimenzije koje pružaju predračun i brži pristup podacima.

kako otvoriti .swf datoteke

Iskopavanje podataka izvodi se u OLAP stilu kombiniranjem dimenzija na različitim razinama granulacije.

# 3) Podaci o transakcijama: Transakcijski podaci bilježe transakciju. Ima ID transakcije i popis predmeta koji se koriste u transakciji.

# 4) Ostale vrste podataka: Ostali podaci mogu obuhvaćati: vremenski povezane podatke, prostorne podatke, podatke hiperteksta i multimedijske podatke.

Koje se tehnike koriste u rudarstvu podataka?

Data Mining je domena koja se temelji na velikim primjenama. Mnoge tehnike kao što su statistika, strojno učenje, prepoznavanje uzoraka, pronalaženje informacija, vizualizacija itd. Utječu na razvoj metoda analize podataka.

Razgovarajmo ovdje o nekima od njih !!

Statistika

Studija prikupljanja, analize, interpretacije i prezentacije podataka može se provesti pomoću statističkih modela. Na primjer , statistika se može koristiti za modeliranje šuma i podataka koji nedostaju, a zatim se ovaj model može koristiti u velikom skupu podataka za prepoznavanje šuma i vrijednosti koje nedostaju u podacima.

Strojno učenje

ML se koristi za poboljšanje izvedbe na temelju podataka. Glavno je područje istraživanja da računalni programi automatski nauče prepoznavati složene obrasce i donositi inteligentne odluke na temelju podataka.

Strojno učenje usredotočeno je na točnost i rudarenje podataka fokusira se na učinkovitost i skalabilnost rudarskih metoda na velikom skupu podataka, složenim podacima itd.

Strojno učenje ima tri vrste:

  1. Nadzirano učenje: Ciljni skup podataka je poznat, a stroj je osposobljen prema ciljanim vrijednostima.
  2. Učenje bez nadzora: Ciljne vrijednosti nisu poznate, a strojevi uče sami.
  3. Polunadzirano učenje: Koristi se tehnikama učenja pod nadzorom i bez nadzora.

Dohvat podataka (IR)

Znanost je traženja dokumenata ili informacija u dokumentima.

Koristi dva principa:

  • Podaci koje treba pretražiti su nestrukturirani.
  • Upiti se uglavnom formiraju prema ključnim riječima.

Korištenjem analize podataka i IR-a možemo pronaći glavne teme u zbirci dokumenata, kao i glavne teme uključene u svaki dokument.

Glavna pitanja u analizi podataka

Data Mining ima niz problema povezanih s njim, kao što je spomenuto u nastavku:

Metodologija rudarstva

  • Kako postoje različite aplikacije, novi se rudarski zadaci nastavljaju pojavljivati. Ovi zadaci mogu koristiti istu bazu podataka na različite načine i zahtijevaju razvoj novih tehnika rudarenja podacima.
  • Dok tražimo znanje u velikim skupovima podataka, moramo istražiti višedimenzionalni prostor. Da bi se pronašli zanimljivi uzorci, potrebno je primijeniti razne kombinacije dimenzija.
  • Nesigurni, bučni i nepotpuni podaci ponekad mogu dovesti do pogrešnog izvođenja.

Interakcija korisnika

  • Proces analize podataka trebao bi biti vrlo interaktivan. Za olakšavanje procesa rudarenja važno je biti korisnička interakcija.
  • Znanje iz domene, pozadinsko znanje, ograničenja itd., Sve bi trebalo biti ugrađeno u proces rudarenja podataka.
  • Znanje otkriveno iskopavanjem podataka trebalo bi biti korisno za ljude. Sustav bi trebao usvojiti ekspresivni prikaz znanja, tehnike vizualizacije prilagođene korisniku itd.

Učinkovitost i skalabilnost

  • Algoritmi rudarenja podataka trebali bi biti učinkoviti i skalabilni za učinkovito izvlačenje zanimljivih podataka iz ogromne količine podataka u spremištima podataka.
  • Široka distribucija podataka, složenost u računanju motivira razvoj paralelnih i distribuiranih algoritama intenzivnih podataka.

Raznolikost vrsta baza podataka

  • Izgradnja djelotvornih i učinkovitih alata za analizu podataka za različite primjene, širokog spektra vrsta podataka od nestrukturiranih podataka, vremenskih podataka, hiperteksta, multimedijskih podataka i programskog programskog koda ostaje izazovno i aktivno područje istraživanja.

Društveni utjecaj

  • Otkrivanje radi korištenja podataka i potencijalno kršenje privatnosti pojedinca i zaštita prava područja su zabrinutosti kojima se treba pozabaviti.

Zaključak

Data Mining pomaže u donošenju odluka i analizi velike količine podataka. U današnje vrijeme to je najčešća poslovna tehnika. Omogućuje automatsku analizu podataka i identificira popularne trendove i ponašanje.

Analiza podataka može se kombinirati s strojnim učenjem, statistikom, umjetnom inteligencijom itd. Za naprednu analizu podataka i proučavanje ponašanja.

Rudarstvo podataka treba primijeniti uzimajući u obzir različite čimbenike kao što su troškovi izdvajanja informacija i uzorka iz baza podataka (trebaju se primijeniti složeni algoritmi koji zahtijevaju stručne resurse), vrsta podataka (budući da povijesni podaci možda neće biti isti kao što jesu u sadašnjosti, tako da analiza neće biti korisna).

Nadamo se ovom vodiču obogatili svoje znanje o konceptu Data Mininga !!

SLJEDEĆA Vodič

Preporučena literatura

^