Mikä on tiedon louhinta?
Se tunnetaan myös nimellä tiedonhaku tai tiedonhaku. Kuten kaikki tiedämme, että monia suuria organisaatioita toimii eri paikoissa ja jokainen paikka tuottaa suuria määriä dataa (eräs terapeattista petatavuille), ja yritysten on välttämätöntä tehdä päätöksiä kaikista tällaisista lähteistä strategisen päätöksen tekemiseksi. Analysoida, hallita ja tehdä nopeita päätöksiä, jotka meidän on muutettava kaikilla aloilla. Menetelmää hyödyllisen tiedon erottamiseksi tietovarastosta kutsutaan datan louhinnaksi. He keskittyvät vastaavasti tietopohjaiseen löytöön. Nämä tehtävät voidaan luokitella kahteen tapaan, joissa ne kuuluvat: ennakoivaan ja kuvaavaan. Tiedon louhinnan tietojen petabyytien käsitteleminen vaatii supertietokonetta ja laskentaklustereita. Tietojen louhinnan tyyppeihin kuuluu ohjattu ja ohjaamaton oppiminen.
Määritelmä
Se on tehokas tekniikka, jolla on suuri potentiaali poimia piilotettuja ennustavia tietoja / kuvioita suuresta arkistosta (tietokannat, teksti, kuvat), joka käyttää tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja tiedon tiedon poimimiseen (tietyn tyyppinen tieto on rakenteellista) eri muodoissa. Se on analyyttinen prosessi, jolla tutkitaan suurta määrää tietoa soveltamalla niihin detektiivikuvioita, jotta saadaan uusia datajoukkoja liiketoimintaprosessien ja päätöksenteon parantamiseksi.
Tietojen louhinnan ymmärtäminen
Kaivostoiminta tapahtuu tyypillisesti tietokannalla, jolla on erilaiset tietojoukot, ja se tallennetaan rakennemuodossa, jolloin siihen mennessä piilotettu tieto löydetään, esimerkiksi verkkopalvelut, kuten Google, vaativat valtavia määriä tietoja käyttäjien mainostamiseksi, jolloin kaivos analysoi haut kyselyjen prosessi asiaankuuluvien sijoitustietojen jakamiseksi. Kaivosprosessissa käytetyt työkalut ja tekniikat ovat luokitukset (ennustaa todennäköisin tapaus), assosiaatio (toisiinsa liittyvien muuttujien tunnistaminen), ennustaminen (ennustaa yhden muuttujan arvo toisten kanssa). Hyväksi kuvioiden tunnistamiseksi se käyttää koneoppimista. Laaja valikoima algoritmeja on toteutettu ottamaan kyselyistä merkityksellistä tietoa.
Kuinka Data Mining tekee työskentelystä niin helppoa?
He tekevät työn niin helpoksi ennakoimalla asiakaskäyttäytymistä ja etsivät näitä työkaluja tietomallien etsimiseen. Se muuntaa raakatiedot strukturoiduksi tiedoksi. Prosessin vaiheet ovat:
- He purkavat ja lataavat tietoja tietovarastoon (joka vaatii esikäsittelyn), jotka tallennetaan moniulotteiseen tietokantaan (joka suorittaa viipaleita, noppaa, kuutiomuotoisia analyysejä).
- Sovellusohjelmistoa käyttämällä he tarjoavat tiedonsaannin liike-elämän analyytikoille.
- Esitetään nämä tiedot helposti ymmärrettävässä muodossa, kuten kuvaajina.
- Tietojen määrää ja monimuotoisuutta on lisättävä.
Lyhyesti sanottuna voidaan sanoa, että se toimii kolmessa yksinkertaisessa vaiheessa. Ne ovat datan valmistelua (etsintää), valitsemalla erilaisia malleja rakentamiseen ja validointiin, käyttöönottovaihe (tuottaa odotetut tulokset). Toisaalta työn tekeminen ei ole niin helppoa, koska on välttämätöntä, että datan louhinta ymmärtää, mitä ja miten se voidaan toteuttaa kaikissa tietovirroissa vastaavien tietojen massiivisen tuotannon kanssa organisaatioiden ympäri. Esimerkkejä tiedon louhinnasta ovat sähköinen kaupankäynti, asiakassuhteiden hallinta, pankkitoiminta, terveydenhuolto, markkinoinnin ensisijainen aihe. Kaikissa näissä sovelluksissa datamining-algoritmeja käytetään ennusteiden valmisteluun ja datan mallien purkamiseen.
Huipputason kaivosyhtiöt
Monet johtavat huippuyritykset käyttävät tätä verkkotunnusta varmistaakseen markkinoiden menestyksen, kasvattaa tulojaan ja tunnistaakseen asiakkaat liiketoiminnan parantamiseksi. He ovat :
- Google - Asiaankuuluvien tietojen haku kyselyihin nähden.
- Cignus Web
- Oraakkeli
- IBM ja SAP
- Datumin tietotekniikka
- IBM Cognos - BI-itsepalveluanalyysit
- Hewlett Packard Enterprise
- SAS Institue -Data-kaivospalvelut.
- WizSoft,
- Neural Technologies - tarjoaa tuotteita ja palveluita.
- Amazon - Tuotepalvelu.
- Delta - lentoyhtiöpalvelu (asiakaspalautteen seuranta).
- Sun tech -Web-tutkimuspalvelu
Tietojen louhinnan eri osajoukot
Joitakin kaivostekniikoita ovat ennustaminen, luokittelu, regressio, klusterointi, assosiaatio, päätöksentekopuut, sääntöjen havaitseminen, lähin naapuri. Se jakaa tietojoukot kahteen tyyppiin. Ne ovat harjoitussetti ja testisarja. Muita tiedon louhinnan osajoukkoja suhteessa tietoihin ovat tietotiede, data-analyysi, koneoppiminen, iso data, datan visualisointi. Suurin ero niiden välillä on, että kaivostoiminta on edelleen analyytikko ja rakentaa algoritmin tiedon rakenteen selvittämiseksi. Kaivostoiminta kerää tiedot ensin ja tekee induktiivisesta prosessista, kun taas toiset eivät löydä malleja.
Mitä voit tehdä Data Mining -sovelluksella?
Tietojen louhinta on pidettävä primitiivisenä, koska se parantaa asiakaspalvelua ja lisää tuotantopalvelua. Tällä voimme optimoida tiedot analysoimalla tietoja esimerkiksi terveydenhuollosta, televiestinnästä, valmistuksesta, rahoituksesta ja vakuutuksista. Se on suuntautunut sovelluksiin ja ei kiinnitä vähemmän huomiota suhteiden löytämiseen muuttujiin. Se auttaa organisaatiota säästämään rahaa, tunnistaa kauppaketjuja supermarketissa, määrittelee uusia asiakkaita, ennustaa asiakkaiden vastausprosentteja. Se toimii kolmella tietotyypillä: metatiedot (tiedot itsestään), tapahtuma- ja ei-toiminnalliset tiedot. Hallitus käyttää tietojen louhintaan petoksen seuraamiseen, pelistrategian seuraamiseen ja ristikkäismyyntiin.
Työskentely tietojen louhinnan kanssa
Alkuvaihe sisältää tietojen puhdistamisen eri lähteistä, mikä on olennainen osa. Tätä varten he käyttävät useita tekniikoita, joita kutsutaan tilastolliseksi analyysiksi, koneoppimiseksi. Tiedon visualisointityökalu on yksi monipuolisista työkaluista tiedon louhintaan. Menetelmää, jota käytetään työskentelemään sen kanssa, kutsutaan ennustavaksi mallinnukseksi. Tiedon louhintaprosessi koostuu etsinnästä, validoinnista / varmennuksesta, käyttöönotosta. Tehtävä sisältää
- Ongelmalausunto luodaan.
- Ymmärrä tiedot taustalla.
- Mallinnusmenetelmien toteuttaminen.
- Suorituskyvyn mittauksen tunnistaminen ja tulkita tiedot.
- Tietojen visualisointi tuloksin.
Toimii joidenkin työkalujen, kuten Rapid Miner, Orange, kanssa, jotka ovat kaikki avoimen lähdekoodin työkaluja. Tässä käytettyjä mallinnustekniikoita ovat Bayesian verkot, hermostoverkot, päätöspuut, lineaarinen ja logistinen regressio, geneettiset algoritmit, sumea joukko. Tiedon louhinnan päätehtävät ovat:
- Luokittelu
- klustereiden
- Regressio
- yhteenvetoa
- Riippuvuuden mallintaminen
- Löydä havaitseminen
Tietojen louhinnan edut
Etuja on paljon, jotkut kohdat annetaan alla:
- Ne parantavat prosessin suunnittelua ja päätöksentekoa ja maksimoivat kustannusten vähentämisen.
- Käyttäjän on helppo analysoida valtava määrä tietoa nopeassa prosessissa.
- Ne ovat hyödyllisiä ennustamaan tulevia suuntauksia käytetyn tekniikan avulla. Ja toinen tiedon louhintatekniikan suosio on graafiset rajapinnat, jotka helpottavat ohjelmia.
- Ne auttavat meitä löytämään vilpillisiä tekoja markkinoiden analysoinnissa ja tietojen louhinnan valmistuksessa parantavat käytettävyyttä, suunnittelua. Niitä voidaan käyttää myös muihin kuin markkinointitarkoituksiin.
- Paranna yrityksen tuloja ja alenna liiketoiminnan kustannuksia.
- Niitä käytetään eri aloilla, kuten maataloudessa, lääketieteessä, genetiikassa, bioinformatiikassa ja sentimentaalianalyysissä.
- Se auttaa markkinoijia ennakoimaan asiakkaiden ostokäyttäytymistä tuotteesta, ja niitä on käytetty sähköenergian suunnitteluun ja asiakkaan ymmärtämiseen paremmin.
- Ne auttavat myös luottokorttitapahtumia ja niiden vilpillistä havaitsemista.
- Kaivostoiminta on laajalti käytössä maataloudessa käymisongelmien ennakoimiseksi K-means-lähestymistavan avulla.
Vaadittavat tietojen louhinta taidot
He tarvitsevat ainutlaatuisen tekniikan ja ihmissuhdetaidot tullakseen tiedonhakijoiden harjoittajaksi. Tekniset taidot sisältävät analyyttisiä työkaluja, kuten MySQL, Hadoop, ja ohjelmointikieliä, kuten Python, Perl, Java. Ja on ymmärrettävä Hadoopin ja MapReducen tilastolliset käsitteet, tiedon induktio, tietorakenteet ja algoritmit sekä työosaaminen. Taitoja vaaditaan seuraavilla aloilla, kuten DB2, ETL-työkalut, Oracle. Jos haluat erottua muista tiedonhakijoista, koneoppimisen tarve on erittäin tärkeä. Tietojen mallien tunnistamiseksi matematiikan perusteet ovat pakollisia lukujen, suhteiden, rinnakkaissuhteiden ja regressiovaiheiden selvittämiseksi. Opettamisella on oltava tietokantakäsite, kuten kaaviot, suhteet, rakennekyselykieli. Tietojen louhinnan asiantuntijalla on oltava tietoa liiketoimintatiedoista, erityisesti ohjelmointiohjelmistoista, ja kokemusta käyttöjärjestelmästä, erityisesti Linuxista, sekä vahvan taustan tietotekniikassa vahvojen askelten toteuttamiseksi uralla.
Miksi meidän pitäisi käyttää Data Mining -sovellusta?
Se on tärkeimpien teknologioiden kärjessä, joilla on enemmän vaikutusta organisaatioihin tulevina vuosina, ja siksi kaivostoiminta on tärkeää. Ne auttavat tutkimaan ja tunnistamaan tietomuotoja. Ne on kytketty tietovarastoon ja neuroverkkoihin, jotka vastaavat purkamisesta. Markkinoinnin segmentoinnissa ja klusteroinnissa seurataan ostokäyttäytymistä. Asiaankuuluvaa hakua varten asiakirjojen louhinnassa louhinta louhii sivut Webissä. Heidän vastuuseensa kuuluu tietojen analysointia ja tulosten tulkintaa koskevan tutkimuksen suorittamiseen. Tärkeä tiedon louhinnan käyttö on auttaa petosten havaitsemisessa ja kehittää malleja ominaisuuksien ymmärtämiseksi kuvioiden perusteella. Kaivostoiminta on tarkoitettu avuksi havaintojen keruussa ja tosiasioiden välisten korrelaatioiden ja suhteiden löytämisessä. Toimintoihin sisältyy datan karakterisointi, ulkoinen analyysi, datan erottelu, assosiaatio ja klusterointianalyysi.
Kaivostoiminnan menestyksen avaimet ovat:
- Tietolähde
- Sopivat algoritmit
- Tieteellinen kaivostoiminta
- Lisääntynyt käsittelynopeus
Tietojen louhinnan laajuus
Toistuva kuviokaivos on laajentanut tietoanalyysiä ja sillä on syvät pisteet kaivosmenetelmissä. Kaivostoiminnalla on laaja valikoima suurissa ja pienissä organisaatioissa, joilla on merkittäviä näkymiä. He ovat automatisoineet trendiennusteita, mukaan lukien petollisten havaintojen löytäminen ja maksimoivat sijoitetun pääoman tuottoprosentin tulevaisuudessa. Löytäminen aiemmista tuntemattomista malleista. Kaivosteollisuudessa käytetyt tekniikat ovat edistyneitä käsitteitä, kuten hermo ja sumea logiikka, niiden parantamiseksi ja resurssien nopeaksi hakemiseksi. Voit löytää tulevaisuuden laajuuden hajautetussa tiedonkeruussa, sekvenssidatan louhinnassa, paikkatieto- ja maantieteellisessä louhinnassa, multimediassa.
Miksi tarvitsemme tiedon louhintaa?
Nykypäivän yritysmaailmassa datan louhinta on käytetty eri aloilla analyyttiseen tarkoitukseen. Kaikki käyttäjän tarpeet ovat selkeää tietoa, mikä ylittää tiedon louhinnan laajuuden. Tällä tekniikalla voimme analysoida tietoja ja muuntaa ne merkityksellisiksi tiedoiksi, jotka auttavat sitten tekemään älykkäitä päätöksiä ja ennusteita organisaatiossa. Tietotekniikkateollisuudessa kaivostoiminta nopeuttaa Internetiä ja sivuston reaktioaika on helppo kaivostyökalun avulla. Ensihoitoyritykset voivat kaivoa tietojoukkoja agenttien tunnistamiseksi. Pystyt tutkimaan heidän käyttäytymistään asiakkaiden käyttäytymismalleissa ja suhteissa sekä ennustamaan tulevan liiketoimintastrategian. Se eliminoi suuren tietokannan lajitteluun tarvittavan ajan ja työvoiman. Ne tarjoavat selkeän tunnistetun piilotetut mallit liiketoiminnan riskien voittamiseksi. Tietojen louhinta tunnistaa tiedossa olevat poikkeavat. Se auttaa ymmärtämään asiakasta ja parantamaan heidän palveluaan käyttäjän tavoitteen saavuttamiseksi.
Kuka on oikea yleisö tietotekniikan opiskeluun?
- Oikea yleisö on IT-päälliköt, tietoanalyytikot, jotka etsivät urakehitystä ja parantavat tiedonhallintaa, työkaluja onnistuneeseen tiedon louhintaan.
- Asiantuntijat työskentelevät myös tietovarastoinnin ja raportoinnin työkalujen sekä liiketietojen parissa.
- Aloittelijalla on hyvät loogiset ja analyyttiset taidot.
- Ohjelmoija, kuusi sigma-konsulttia.
Kuinka tämä tekniikka auttaa sinua uran kasvussa?
Tietotekniikan maailma tarjoaa enemmän positioita organisaatioissa. Kaivosmiesasiantuntijoiden kysyntä on elintärkeää, koska yritykset etsivät asiantuntijoita, joilla on erinomainen tiedon louhintaosaaminen ja kokemus. Data miner käyttää tilastollisia ohjelmistoja tietojen analysointiin ja liiketoimintaratkaisujen parantamiseen. Tiedon louhinnan asiantuntija on olennainen osa tietotekniikkaryhmää, ja siksi heidän potentiaaliaan arvostetaan enemmän kaiken kokoisissa yrityksissä.
johtopäätös
Se on nopeasti kasvava tekniikka nykymaailmassa, koska jokainen tarvitsee tietonsa käytettäväksi oikeassa lähestymistavassa oikeiden tietojen saamiseksi. Sosiaaliset verkostot, kuten Facebook, twitter jne. Ja verkkokaupoissa, kuten Amazon, tiedot kuvaavat, että tiedot on kerätty ja kaapattu, meidän on poistettava strategiset tosiasiat näistä tiedoista. Tätä tarkoitusta varten tiedon louhinta kehittyy maailmanlaajuisesti. Ne yhdistyvät suuriin tietoihin ja koneoppimiseen nähdäksesi paremmat käsitykset organisaatiosta. Kyse on tulevaisuuden ennustamisesta analyyseille. Koska yritykset jatkavat päivitystä, heidän on seurattava kaivostoiminnan uusimpia suuntauksia haastavien kilpailujen voittamiseksi, kun taas kaivostoiminta auttaa hankkimaan tietoon perustuvaa tietoa. Tätä tekniikkaa voidaan käyttää monissa tosielämän sovelluksissa, kuten televiestinnässä, biolääketieteessä, markkinoinnissa ja rahoituksessa, vähittäiskaupassa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Mikä on tiedon louhinta. Tässä keskustelimme erilaisista tiedon louhinnan osajoukoista ja parhaista tiedon louhintayrityksistä, joilla on etu ja laajuus. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Data Mining -haastattelukysymys ja vastaukset
- Mikä on datan visualisointi?
- Mikä on Big data -analytiikka?
- Johdanto suuriin tietoihin