Johdatus tiedon louhinnan malleihin
Data Mining käyttää raakatietoja tietojen keräämiseen tai tosiasiallisesti louhitseen vaaditut tiedot tiedoista. Data Mining -sovellusta käytetään monenlaisimmissa sovellusalueissa, mukaan lukien poliittisen mallin ennustaminen, sääkuviomallien ennustaminen, verkkosivujen sijoitusten ennustaminen jne. Näiden tietojen louhintaa käytetään myös organisaatioissa, jotka käyttävät suurta dataa raaka-tietolähteenä tarvittavan kaivoksen kaivokseen. tiedot, jotka voivat olla hiljaisia kompleksi kerrallaan.
Tietojen louhintaan käytetyt tekniikat
Data Mining -tila luodaan soveltamalla algoritmia raakadatan päälle. Kaivosmalli on enemmän kuin algoritmi tai metatietojen käsittelijä. Se on joukko tietoja, malleja ja tilastoja, joita voidaan käyttää uusissa tiedoissa, jotka hankitaan ennusteiden tuottamiseksi ja suhteiden päätelmien saamiseksi. Seuraavassa on joitain tekniikoita, joita käytetään tiedon louhintaan.
1. Kuvaileva tiedon louhintatekniikka
Tätä tekniikkaa suositaan yleensä ristitaulukoinnin, korrelaation, taajuuden jne. Generoimiseksi. Näitä kuvaavia tietojen louhintamenetelmiä käytetään tiedon hankkimiseen datan säännöllisyydestä käyttämällä syötettä raakadataa ja tärkeiden mallien löytämiseksi. Tämän muut sovellukset, analyysin tarkoituksena on ymmärtää kiehtovia ryhmiä raakadatan laajemmalta alueelta.
2. Ennustava tiedon louhintatekniikka
Ennustavan kaivostekniikan päätavoite on tunnistaa futuristiset tulokset nykyisen taipumuksen sijasta. On monia toimintoja, joita käytetään tavoitearvon ennustamiseen. Tähän luokkaan kuuluvat tekniikat ovat luokittelu, regressio ja aikasarja-analyysi. Datan mallintaminen on pakko tälle ennustavalle analyysille, jossa käytetään joitain muuttujia ennustamaan epävarma futuristinen data muille muuttujille.
Tyypit mallit tiedon louhinnan
Muutamia tiedon louhintamalleja mainitaan alla niiden kuvauksen kanssa:
1. Petosvaatimusmallit
Petos on haaste monille toimialoille ja erityisesti vakuutusalalle. Näiden teollisuudenalojen on jatkuvasti ennustettava raakadatan käyttöä, jotta petokset voidaan ymmärtää ja niihin voidaan reagoida. Voimme seurata raakadatan muodossa saatavia korvausvaatimuksia ja tunnistaa petosten todennäköisyyden, mikä voi johtaa suuriin säästöihin vakuutusyhtiölle.
2. Asiakkaan kloonimallit
Asiakaskloonimalli pystyy ennakoimaan, mitkä näkymät todennäköisesti vastaavat organisaation “parhaiden asiakkaiden” ominaisuuksien perusteella.
3. Vastausmallit
Ennustavat tietojen louhinnan vastausmallit auttavat organisaatioita tunnistamaan käyttötavat, jotka erottavat heidän asiakaskuntansa, jotta organisaatio voi luoda yhteyden näihin asiakkaisiin. Tämä vastausmalli on paras tapa ennakoida ja tunnistaa asiakaspohja tai näkymät kohdekohtaiselle tuotteelle, jonka tarjonta on yhdenmukainen kehitetyn mallin käytön kanssa. Tämäntyyppisiä malleja käytetään tunnistamaan asiakkaita, joilla on erittäin todennäköistä olla kohdennetun ominaisuus.
4. Tuloja ja voittoja koskevat ennakoivat mallit
Liikevaihto- ja voittoennustemallit yhdistävät vastaus- tai vastaamattomuuden ominaisuudet annettuun tuloarvioon, etenkin jos tilatut koot, marginaalit eroavat toisistaan suuresti tai kuukausittaiset laskutukset. Koska tiedämme, että kaikilla vastauksilla ei ole samaa tai yhtä suurta arvoa, ja malli, joka voi lisätä vastauksia, ei välttämättä tuo meille voittoa. Tuloja ja voittoja ennustava tekniikka osoittavat, että vastaajat, jotka todennäköisesti lisäävät tulojen tai voittojen deltamarginaalia vastauksellaan, kuin muut vastaajat. Nämä ovat joitain mallilajeista, ja on monia muitakin, jotka voivat auttaa yhdistämään vaaditut tiedot raakatietojoukosta.
Tietojen louhinnan algoritmit
Läsnä on monia tiedon louhintaalgoritmeja, joista keskustelemme pari niistä täällä. Katsotaanpa, miksi me tarvitsemme algoritmin kaivata tietoja. Nykymaailmassa, jossa tietojen luominen on valtavaa ja iso data on melko yleistä, meillä on oltava jonkinlainen algoritmi, jota on sovellettava niihin kuvion ja analyysien ennustamiseksi. Meillä on erilaisia algoritmeja, jotka perustuvat louhintamalliin, jota haluamme soveltaa tietoihimme. Jotkut niistä esitetään alla:
1. Naiivi Bayes-algoritmi
Naiivi Bayes-algoritmi perustuu Bayesin lauseeseen ja tätä algoritmia käytetään, kun meillä on datan mitat korkeammat. Bayesin luokittelulaite pystyy tarjoamaan mahdollisen tuotoksen syöttämällä raakatiedot. Täällä on myös mahdollisuus lisätä uutta raakatietoa ajon aikana ja saada ennusteita. Naiivi Bayes-luokittelija harkitsee kaikkia todennäköisyyksiä ennen sitoutumistaan lähtöön.
2. ANN-algoritmi
Tämä ANN-algoritmi on inspiroitu biologisista hermoverkoista ja on kuin tyypillinen tietokonearkkitehtuuri. Tämä algoritmi käyttää likimäärämisfunktioita epävarmoissa suurissa tietomäärissä saadakseen jonkin mallin. Niitä edustaa yleensä kytkettyjen neuronien järjestelmä, joka voi ottaa tulon ja suorittaa laskennan tuottaakseen tuloksen.
3. SVM-algoritmi
Tämä SVM-algoritmi on saanut paljon huomiota viimeisen vuosikymmenen aikana ja sitä käytetään laajimmassa sovellusalueessa. Tämä algoritmi perustuu tilastollisen oppimisteorian sekä rakenteellisten riskien arvioinnin ja minimoinnin periaatteeseen. Sillä on kyky tunnistaa päätöksentekorajat, ja sitä kutsutaan myös hypertasoon, joka voi tuottaa luokkien optimaalisen erottelun ja siten luoda suurimman mahdollisen etäisyyden erotettavan hypertason välillä. SVM on tukevin ja tarkka luokitusmenetelmä, mutta sen haittana ovat korkeammat kustannukset ja aikaa vievät.
Tietojen louhintamallien edut
Tietojen louhintamalleilla on monia etuja, ja jotkut niistä on lueteltu alla:
- Nämä mallit auttavat organisaatiota tunnistamaan asiakkaan ostokuvion ja ehdottavat sitten asianmukaisia toimenpiteitä, jotka voidaan toteuttaa tulojen lisäämiseksi.
- Nämä mallit voivat auttaa meitä parantamaan verkkosivustojen optimointia, jotta asiakas voi löytää tarvittavat asiat helposti.
- Nämä mallit auttavat meitä markkinointikampanjoissa tunnistaa suotuisa alue ja menetelmät.
- Se auttaa meitä tunnistamaan asiakaspalat ja heidän tarpeet, jotta tarvittavat tuotteet voidaan toimittaa
- Se auttaa lisäämään uskollisuutta brändille.
- Se auttaa mittaamaan tuloja kasvattavien tekijöiden kannattavuutta.
johtopäätös
Joten olemme nähneet tiedon louhinnan määritelmän ja miksi sitä vaaditaan, ja ymmärtänyt ero kuvailevien ja ennustavien tietomallien välillä. Olemme myös nähneet joitain tiedonkeruumalleja ja muutamia algoritmeja, jotka auttavat organisaatiota saamaan paremman käsityksen raakadatasta. Viimeisessä osassa olemme nähneet muutamia etuja tiedonlouhintamalleilla.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tiedonkeruun malleihin. Tässä keskustellaan tärkeimmistä malleista tietojen louhinnassa sekä edut ja algoritmit. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mitkä ovat datan louhinnan tyypit?
- Luettelo suosituimmista tiedon louhintasovelluksista
- Tietojen louhinnan arkkitehtuurin komponentit
- Tiedonhankinnan haastattelukysymys