Yleiskatsaus tietokaivosarkkitehtuuriin
Tietojen louhinta on tapa löytää ja tutkia perus- tai ylemmän tason malleja monimutkaisessa suurten tietojoukkojen joukossa, joka käsittää tilastotietojen, koneoppimis- ja tietokantajärjestelmien risteyskohdassa olevat menetelmät. Sen voidaan sanoa olevan monitieteinen tilastotieteen ja tietotekniikan ala, jonka tavoitteena on erottaa tietä tietämällä älykkäitä menetelmiä ja tekniikoita tietystä tietosarjasta erottamisen avulla ja siten muuntaa tiedot. Tiedonhallintatoiminnot ja tietojen esikäsittelytoimet sekä päätelmäkohdat otetaan myös huomioon. Tässä artikkelissa sukellamme syvälle tiedon louhinnan arkkitehtuuriin.
Tietojen louhinnan arkkitehtuuri
Tietojen louhinta on tekniikka, jolla saadaan mielenkiintoista tietoa joukosta suuria määriä tietoja, jotka sitten tallennetaan moniin tietolähteisiin, kuten tiedostojärjestelmiin, tietovarastoihin, tietokantoihin. Tietojen kaivosarkkitehtuurin pääkomponentit ovat -
1. Tietolähteet
Valtava valikoima nykyisiä asiakirjoja, kuten tietovarasto, tietokanta, www tai jota kutsutaan yleisesti Internetiksi, josta tulee todellisia tietolähteitä. Useimmiten voi myös olla niin, että tietoja ei ole millään näistä kultaisista lähteistä, vaan vain tekstitiedostojen, tavallisten tiedostojen tai sekvenssitiedostojen tai laskentataulukoiden muodossa, ja sitten tiedot on käsiteltävä erittäin hyvin samalla tavalla kuin käsittely suoritettaisiin kultaisista lähteistä saatujen tietojen perusteella. Suurin osa nykyisestä suurimmasta datan osasta vastaanotetaan Internetistä tai Internetistä, koska kaikki, mitä nykyään Internetissä on, on tietoja jossain muodossa tai toisessa, joka muodostaa jonkinlaisen tiedonvaraston yksiköt.
Ennen kuin tietoja käsitellään eteenpäin, eri prosessit, joihin se menee, sisältävät tietojen puhdistamisen, integroinnin ja valinnan, ennen kuin tiedot lopulta siirretään tietokantaan tai mihin tahansa EDW (yritystietovarasto) -palvelimeen. Suurin haaste, joka toisinaan kohtaa tämän tietojoukon, on eri lähteet ja laaja valikoima tietomuotoja, jotka muodostavat tietokomponentit. Siksi tietoja ei voida suoraan käyttää käsittelyyn naiivissa tilassaan, vaan niitä voidaan käsitellä, muuntaa ja muotoilla paljon käyttökelpoisemmalla tavalla. Tällä tavoin varmistetaan myös tietojen luotettavuus ja täydellisyys. Joten ensisijainen vaihe sisältää tiedonkeruun, puhdistamisen ja integroinnin, ja sen jälkeen vain asiaankuuluvien tietojen välittäminen eteenpäin. Kaikki tämä toiminta on osa erillistä työkalujen ja tekniikoiden sarjaa.
2. Tietovarastopalvelin tai tietokanta
Tietokantapalvelin on todellinen tila, johon tiedot sisältyvät, kun se on vastaanotettu useista tietolähteistä. Palvelin sisältää todellisen datajoukon, joka on valmis prosessoitavaksi, ja siksi palvelin hallitsee tiedon hakua. Kaikki tämä toiminta perustuu henkilön tietojen louhintapyyntöön.
3. Tietojen louhintamoottori
Tiedonlouhinnan tapauksessa moottori muodostaa ydinkomponentin ja on tärkein osa, tai sanoa käyttövoima, joka käsittelee kaikki pyynnöt ja hallinnoi niitä ja jota käytetään useiden moduulien muodostamiseen. Läsnä olevaan moduulien määrään sisältyy kaivostehtäviä, kuten luokittelutekniikka, assosiaatiotekniikka, regressiotekniikka, luonnehdinta, ennustaminen ja ryhmittely, aikasarjaanalyysi, naiivit Bayes, tukivektorikoneet, ryhmämenetelmät, tehostamis- ja pussitusmenetelmät, satunnaiset metsät, päätöksentekopuut, jne.
4. Kuvioiden arviointimoduulit
Tämä moduulien arviointitekniikka on pääasiassa vastuussa kaikkien niiden kuvioiden mielenkiintoisuuden mittaamisesta, joita käytetään kynnysarvon perustason laskemiseen, ja sitä käytetään myös vuorovaikutuksessa tiedonkaivosmoottorin kanssa koordinoimaan muiden moduulien arviointia. Kaiken kaikkiaan tämän komponentin päätarkoitus on etsiä ja etsiä kaikkia mielenkiintoisia ja käyttökelpoisia malleja, jotka voisivat tehdä suhteellisen paremman laadun tietoja.
5. Graafinen käyttöliittymä
Kun tiedot välitetään moottoreiden kanssa ja moduulien eri malliarviointien kesken, on välttämätöntä olla vuorovaikutuksessa läsnä olevien eri komponenttien kanssa ja tehdä siitä käyttäjäystävällisempi, jotta kaikkien nykyisten komponenttien tehokasta ja vaikuttavaa käyttöä voitaisiin hyödyntää, ja siksi herättää graafisen käyttöliittymän tarpeen, joka tunnetaan nimellä GUI.
Tätä käytetään yhteyden tunteen luomiseen käyttäjän ja tiedon louhintajärjestelmän välille, mikä auttaa käyttäjiä pääsemään järjestelmään ja käyttämään sitä tehokkaasti ja helposti pitämään heidät vailla prosessissa mahdollisesti ilmenevää monimutkaisuutta. Tämä on eräänlainen abstraktio, jossa vain merkitykselliset komponentit näytetään käyttäjille ja kaikki järjestelmän rakentamisesta vastaavat monimutkaisuudet ja toiminnallisuudet ovat piilotettu yksinkertaisuuden vuoksi. Aina kun käyttäjä toimittaa kyselyn, moduuli toimii sitten vuorovaikutuksessa tiedonlouhintajärjestelmän kokonaisjoukon kanssa tuottaakseen asiaankuuluvan tuloksen, joka voidaan helposti näyttää käyttäjälle paljon ymmärrettävämmällä tavalla.
6. Tietokanta
Tämä on komponentti, joka muodostaa perustan koko tiedon louhintaprosessille, koska se auttaa ohjaamaan hakua tai arvioimaan muodostuneiden kuvioiden kiinnostavuutta. Tämä tietokanta koostuu käyttäjän uskomuksista ja myös käyttäjäkokemuksista saaduista tiedoista, jotka puolestaan ovat hyödyllisiä tiedon louhintaprosessissa. Moottori saattaa saada sisääntulonsa luodusta tietokannasta ja antaa siten tehokkaampia, tarkkoja ja luotettavia tuloksia.
Tietojen louhinta on nykyään yksi tärkeimmistä tekniikoista, joka käsittelee tiedonhallintaa ja tietojenkäsittelyä, joka muodostaa organisaation selkärangan. Tietojen analysointi missä tahansa organisaatiossa tuottaa hedelmällisiä tuloksia. Jokaisella tiedon louhintatekniikan ja arkkitehtuurin komponentilla on oma tapa suorittaa vastuuta ja myös suorittaa tiedon louhinta tehokkaasti. Eri moduuleja tarvitaan toimimaan oikein vuorovaikutuksessa arvokkaan tuloksen tuottamiseksi ja tietojen louhinnan monimutkaisen menettelyn suorittamiseksi onnistuneesti tarjoamalla yritykselle oikeat tiedot.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas Data Mining -arkkitehtuuriin. Tässä keskustellaan tiedon louhinnan arkkitehtuurin pääkomponenteista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Tietojen louhinnan työkalu
- Tietojen louhinnan edut
- Mikä on klusterointi tietojen louhinnassa?
- HTML5-haastattelua koskevat kysymykset ja vastaukset
- Ensemble-oppimisen eniten käytettyjä tekniikoita
- Tietojen louhinnan mallien algoritmit