Johdanto tiedon louhintatekniikoihin
Tässä Aiheessa aiomme oppia tiedon louhintatekniikoista, koska tietotekniikan kehityksen on johdettava suureen määrään tietokantoja eri alueilla. Tämän seurauksena on tarpeen tallentaa ja käsitellä tärkeitä tietoja, joita voidaan myöhemmin käyttää päätöksentekoon ja liiketoiminnan parantamiseen.
Mikä on tiedon louhinta?
Tietojen louhinta on prosessi, josta saadaan hyödyllistä tietoa ja malleja valtavasta tiedosta. Data Mining sisältää tiedonkeruun, poiminnan, analysoinnin ja tilastotiedot. Sitä kutsutaan myös tiedon löytämisprosessiksi, tiedon tiedon louhimiseksi tai tietojen / kuvioiden analysoimiseksi. Data Mining on looginen prosessi hyödyllisen tiedon löytämiseksi hyödyllisen tiedon selvittämiseksi. Kun tiedot ja mallit on löydetty, sitä voidaan käyttää päätöksentekoon liiketoiminnan kehittämiseksi. Tiedon louhintatyökalut voivat antaa vastauksia yritykseesi liittyviin kysymyksiin, joita oli liian vaikea ratkaista. He myös ennustavat tulevaisuuden suuntauksia, joiden avulla liikemiehet voivat tehdä ennakoivia päätöksiä.
Tietojen louhinta käsittää kolme vaihetta. He ovat
- Tutkimus - Tässä vaiheessa tiedot tyhjennetään ja muunnetaan toiseen muotoon. Tietojen luonne määritetään myös
- Kuvion tunnistus - Seuraava vaihe on valita kuvio, joka tekee parhaan ennusteen
- Käyttöönotto - Tunnistettuja malleja käytetään halutun tuloksen saavuttamiseen.
Tietojen louhinnan edut
- Automatisoitu suuntausten ja käyttäytymisen ennustaminen
- Se voidaan toteuttaa uusissa järjestelmissä sekä olemassa olevilla alustoilla
- Se voi analysoida valtavan tietokannan muutamassa minuutissa
- Piilotettujen kuvioiden automaattinen löytäminen
- Saatavana on paljon malleja ymmärtämään monimutkainen tieto helposti
- Se on nopea, minkä ansiosta käyttäjien on helppo analysoida valtava määrä tietoa lyhyemmässä ajassa
- Se tuottaa parempia ennusteita
Luettelo 7 tärkeästä tiedon louhintatekniikasta
Yksi datan louhinnan tärkeimmistä tehtävistä on valita oikea tiedon louhintatekniikka. Tietojen louhintatekniikka on valittava liiketoiminnan tyypin ja yrityksesi ongelmien tyypin perusteella. Tietojen louhintamenetelmien käytön tarkkuuden ja kustannustehokkuuden parantamiseksi on käytettävä yleistä lähestymistapaa. Tässä artikkelissa käsitellään periaatteessa seitsemää pääasiallista tiedon louhintatekniikkaa. On myös paljon muita Data Mining -tekniikoita, mutta liikemiehet katsovat näitä seitsemää useammin.
- tilasto
- klustereiden
- visualisointi
- Päätöspuu
- Yhdistyksen säännöt
- Neuraaliverkot
- Luokittelu
-
Tilastolliset tekniikat
Tietojen louhintamenetelmien tilastot ovat matematiikan haara, joka liittyy tietojen keräämiseen ja kuvaamiseen. Monet analyytikot eivät pidä tilastollista tekniikkaa tietojen louhintamenetelmänä. Mutta silti se auttaa löytämään malleja ja rakentamaan ennustavia malleja. Tästä syystä data-analyytikolla tulisi olla jonkin verran tietoa erilaisista tilastollisista tekniikoista. Nykymaailmassa ihmisten on käsiteltävä suurta määrää tietoa ja johdettava siitä tärkeitä malleja. Tilastot voivat auttaa sinua suuressa määrin vastausten saamisessa esimerkiksi heidän tietojaan koskeviin kysymyksiin
- Mitkä ovat niiden tietokannan mallit?
- Mikä on tapahtuman todennäköisyys?
- Mitkä mallit ovat hyödyllisempiä yritykselle?
- Mikä on korkean tason yhteenveto, joka voi antaa sinulle yksityiskohtaisen kuvan siitä, mitä tietokannassa on?
Tilastot eivät vasta vain näihin kysymyksiin, vaan auttavat myös tietojen tiivistämisessä ja laskemisessa. Se auttaa myös tarjoamaan tietoja tiedoista helposti. Tilastollisten raporttien avulla ihmiset voivat tehdä älykkäitä päätöksiä. Tilastoja on erilaisia, mutta tärkein ja hyödyllisin tekniikka on tietojen keruu ja laskeminen. Tietojen keräämiseen on paljon tapoja, kuten
- histogrammi
- Tarkoittaa
- Mediaani
- tila
- vaihtelu
- max
- min
- Lineaarinen regressio
-
Klusterointitekniikka
Klusterointi on yksi vanhimmista tekniikoista, joita Data Miningissä käytetään. Klusterianalyysi on prosessi, jolla tunnistetaan keskenään samanlaiset tiedot. Tämä auttaa ymmärtämään tietojen välisiä eroja ja yhtäläisyyksiä. Tätä kutsutaan joskus segmentoitumiseksi ja se auttaa käyttäjiä ymmärtämään, mitä tietokannassa tapahtuu. Esimerkiksi vakuutusyhtiö voi ryhmitellä asiakkaansa tulojen, iän, vakuutuksen luonteen ja korvauslajien perusteella.
Klusterointimenetelmiä on erityyppisiä. Ne ovat seuraavat
- Partitiointimenetelmät
- Hierarkkiset agglomeratiiviset menetelmät
- Tiheyspohjaiset menetelmät
- Ruudukkoon perustuvat menetelmät
- Malliperusteiset menetelmät
Suosituin klusterointialgoritmi on Lähin naapuri. Lähin naapuri-tekniikka on hyvin samanlainen kuin klusterointi. Se on ennustetekniikka, jossa ennustaa, mikä arvioitu arvo yhdessä tietueessa etsii tietueita, joilla on samanlaiset arvioidut arvot historiallisessa tietokannassa, ja käytä ennustusarvo tietueesta, joka on lähellä luokittelematonta tietuetta. Tällä tekniikalla yksinkertaisesti todetaan, että lähempänä toisiaan olevilla esineillä on samanlaiset ennustusarvot. Tämän menetelmän avulla voit helposti ennustaa lähimpien kohteiden arvot helposti. Lähin naapuri on helpoin käyttää tekniikkaa, koska ne toimivat ihmisten ajattelun mukaan. Ne toimivat myös erittäin hyvin automaatiossa. He tekevät monimutkaisia sijoitetun pääoman laskelmia helposti. Tämän tekniikan tarkkuustaso on yhtä hyvä kuin muiden Data Mining -tekniikoiden.
Yritystoiminnassa lähimmän naapurin tekniikkaa käytetään useimmiten tekstin hakuprosessissa. Niitä käytetään löytämään asiakirjat, joilla on tärkeät piirteet sen tärkeän asiakirjan kanssa, joka on merkitty mielenkiintoisiksi.
-
visualisointi
Visualisointi on hyödyllisin tekniikka, jota käytetään tietomallien löytämiseen. Tätä tekniikkaa käytetään Data Mining -prosessin alussa. Monen tyyppinen tutkimus on meneillään nykyään tuottaakseen mielenkiintoinen tietokantojen projektio, jota kutsutaan Projection Pursuit. Tiedon louhintatekniikkaa on paljon, mikä tuottaa hyödyllisiä malleja hyvää dataa varten. Mutta visualisointi on tekniikka, joka muuntaa huonot tiedot hyviksi tiedoiksi, ja antaa erityyppisiä Data Mining -menetelmiä piilotettujen kuvioiden löytämiseen.
-
Induktiopäätöstekniikka
Päätöspuu on ennustava malli, ja nimi itse viittaa siihen, että se näyttää puulta. Tässä tekniikassa jokaista puunhaaraa tarkastellaan luokittelukysymyksenä ja puiden lehtiä pidetään kyseiseen luokitukseen liittyvän tietoaineiston osioina. Tätä tekniikkaa voidaan käyttää etsintäanalyysiin, tietojen esikäsittelyyn ja ennustamiseen.
Päätöspuuta voidaan pitää alkuperäisen tietojoukon segmentointina, jos segmentointi tehdään tietystä syystä. Jokaisella segmentin alla olevalla tiedolla on joitain samankaltaisuuksia ennustettavissa olevissa tiedoissa. Päätöspuut tarjoavat käyttäjän helposti ymmärrettäviä tuloksia.
Tilastotieteilijät käyttävät pääosin päätöksentekomenetelmää selvittääkseen, mikä tietokanta liittyy enemmän liiketoiminnan ongelmaan. Päätöspuutekniikkaa voidaan käyttää ennustamiseen ja tietojen esikäsittelyyn.
Ensimmäinen ja tärkein askel tässä tekniikassa on puun kasvattaminen. Puun kasvattamisen perustiedot riippuvat parhaan mahdollisen kysymyksen löytämisestä jokaisesta puun oksasta. Päätöspuu lopettaa kasvun missä tahansa seuraavista olosuhteista
- Jos segmentti sisältää vain yhden tietueen
- Kaikki tietueet sisältävät identtiset ominaisuudet
- Kasvu ei riitä jatkamaan vuotamista
CART eli Classification and Regression Trees on tietojen etsintä- ja ennustusalgoritmi, joka poimii kysymykset monimutkaisemmalla tavalla. Se yrittää niitä kaikkia ja valitsee sitten yhden parhaan kysymyksen, jota käytetään tietojen jakamiseen kahteen tai useampaan segmenttiin. Kun segmentit on päätetty, se kysyy uudelleen kutakin uutta segmenttiä erikseen.
Toinen suosittu päätöksentekoteknologia on CHAID (Chi-Square-automaattinen vuorovaikutustunnistin). Se on samanlainen kuin CART, mutta se eroaa yhdellä tavalla. CART auttaa valitsemaan parhaat kysymykset, kun taas CHAID auttaa jakojen valinnassa.
-
Neuraaliverkko
Neuraaliverkko on toinen tärkeä tekniikka, jota ihmiset käyttävät nykyään. Tätä tekniikkaa käytetään useimmiten tiedon louhintatekniikan aloitusvaiheissa. Keinotekoinen hermoverkko muodostettiin keinotekoisen älykkyyden yhteisöstä.
Neuraaliverkot ovat erittäin helppokäyttöisiä, koska ne ovat tietyssä määrin automatisoituja, ja siksi käyttäjän ei odoteta olevan paljon tietoa työstä tai tietokannasta. Mutta jotta hermoverkko toimisi tehokkaasti, sinun on tiedettävä
- Kuinka solmut on kytketty?
- Kuinka monta käsittelyyksikköä käytetään?
- Milloin harjoittelu tulisi pysäyttää?
Tätä tekniikkaa on kaksi pääosaa - solmu ja linkki
- Solmu - joka sopii vapaasti ihmisen aivojen neuroniin
- Linkki - joka vastaa vapaasti ihmisen aivojen neuronien välisiä yhteyksiä
Neuraali verkko on kokoelma kytkettyjä neuroneja. joka voisi muodostaa yhden tai useamman kerroksen. Neuronien muodostumista ja niiden yhteyksiä kutsutaan verkon arkkitehtuuriksi. Neuroverkkomalleja on laaja valikoima, ja jokaisella mallilla on omat edut ja haitat. Jokaisella hermoverkkomallilla on erilaiset arkkitehtuurit ja nämä arkkitehtuurit käyttävät erilaisia oppimismenetelmiä.
Neuraaliverkot ovat erittäin vahva ennustava mallinnustekniikka. Mutta se ei ole kovin helppoa ymmärtää jopa asiantuntijoiden. Se luo erittäin monimutkaisia malleja, joita on mahdotonta ymmärtää täysin. Niinpä neuroverkkotekniikan ymmärtämiseksi yritykset etsivät uusia ratkaisuja. Kaksi ratkaisua on jo ehdotettu
- Ensimmäinen ratkaisu on Neuraali verkko on pakattu kokonaiseen ratkaisuun, jonka avulla sitä voidaan käyttää yhdessä sovelluksessa
- Toinen ratkaisu on, että se on sidottu asiantuntijakonsultointipalveluihin
Neuraaliverkkoa on käytetty monenlaisissa sovelluksissa. Tätä on käytetty liiketoiminnassa liiketoiminnassa tapahtuvien petosten havaitsemiseksi.
-
Yhdistyssääntötekniikka
Tämä tekniikka auttaa löytämään yhteyden kahden tai useamman kohteen välillä. Se auttaa tuntemaan tietokantojen eri muuttujien suhteet. Se löytää tietojoukkojen piilotetut mallit, joita käytetään muuttujien tunnistamiseen ja korkeimpien taajuuksien esiintyvien eri muuttujien toistuva esiintyminen.
Yhdistyssääntö tarjoaa kaksi suurta tietoa
- Tuki - Kaivoa käytetään usein sääntöä?
- Luottamus - Kuinka usein sääntö on oikea?
Tämä tekniikka seuraa kaksivaiheista prosessia
- Löydä kaikki usein esiintyvät tietojoukot
- Luo vahvat yhdistämissäännöt usein toistuvista tietojoukoista
Yhdistämissääntöjä on kolmen tyyppisiä. He ovat
- Monitasoisen yhdistyksen sääntö
- Moniulotteinen yhdistyssääntö
- Määrällinen assosiaatiosääntö
Tätä tekniikkaa käytetään yleisimmin vähittäiskaupassa myyntikuvioiden löytämiseen. Tämä auttaa nostamaan muuntokurssia ja siten lisäämään voittoa.
-
Luokittelu
Tietojen louhintatekniikan luokitus on yleisimmin käytetty tiedon louhintatekniikka, joka sisältää joukon ennalta luokiteltuja näytteitä mallin luomiseksi, jolla voidaan luokitella suuri tietoryhmä. Tämä tekniikka auttaa saamaan tärkeätä tietoa tiedoista ja metatiedoista (tietoja tiedoista). Tämä tekniikka liittyy läheisesti klusterianalyysitekniikkaan ja käyttää päätöksentekopuua tai hermoverkkojärjestelmää. Tähän tekniikkaan liittyy kaksi pääprosessia
- Oppiminen - Tässä prosessissa tiedot analysoidaan luokitusalgoritmin avulla
- Luokittelu - Tässä prosessissa tietoja käytetään luokitussääntöjen tarkkuuden mittaamiseen
Luokittelumalleja on erityyppisiä. Ne ovat seuraavat
- Luokittelu päätöksentekopuun induktiolla
- Bayesin luokittelu
- Neuraaliverkot
- Tukivektorikoneet (SVM)
- Luokittelu yhdistysten perusteella
Yksi hyvä esimerkki luokitusmenetelmästä on sähköpostin tarjoaja.
johtopäätös:
Tämän artikkelin perusteella olemme tunteneet tärkeät Data Mining -tekniikat. Ja kunkin tekniikan ominaisuudet ja spesifikaatiot selitetään yksityiskohtaisesti. Tietojen louhinta on osoittautunut tärkeäksi työkaluksi monilla liiketoiminta-alueilla, ja tekniikoita käytetään parhaiten ratkaisuun ongelmaan. Siksi on erittäin tärkeää, että yritykset käyttävät tiedon louhintatekniikoita auttaakseen liikemiehiä tekemään älykkäitä päätöksiä. Mitään yksittäistä tekniikkaa ei voida käyttää ratkaisemaan ongelmaa liiketoiminnassa. Kaikkien tiedon louhintatekniikoiden tulisi kulkea käsi kädessä ongelman ratkaisemiseksi.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas tiedon louhintatekniikoihin. Täällä keskustelimme peruskonseptista ja luettelosta seitsemästä tärkeästä tiedon louhintamenetelmästä. Voit myös käydä läpi muita ehdotettuja artikkeleitamme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on Data Analytics
- Mikä on datan visualisointi
- Mikä on tietotiede
- Mikä on Big Data Technology?
- Klusterointityypit Suosituimmat tyypit ja esimerkit