Mikä on tiedon louhinta?

Ennen tiedon ymmärtämistä, tiedon louhinnan käsitteitä ja tekniikoita, tutkitaan ensin tiedon louhintaa. Tiedon louhinta on ominaisuus tietojen muuntamiseksi osaksi osaavaa tietoa. Tämä tarkoittaa prosessia, jolla saadaan uutta tietoa tutkimalla suurta määrää käytettävissä olevia tietoja. Eri tekniikoita ja työkaluja käyttämällä voidaan ennustaa tiedoista vaadittavat tiedot vain, jos noudatettu menettely on oikea. Tästä on hyötyä monilla aloilla tarvittavan tiedon poimimiseksi tulevaa analysointia varten tunnistamalla joitain olemassa olevien tietojen malleja tietokannoissa, tietovarastoissa jne.

Tietotyypit tiedonlouhinnassa

Seuraavassa on tietotyypit, joilla tiedon louhinta voidaan suorittaa:

  • Suhteelliset tietokannat
  • Tietovarastot
  • Advanced DB- ja tietovarastot
  • Olio- ja olosuhteelliset tietokannat
  • Transactional ja Spatial tietokannat
  • Heterogeeniset ja vanhat tietokannat
  • Multimedia- ja streaming-tietokanta
  • Tekstitietokannat
  • Tekstin louhinta ja Web-louhinta

Tietojen louhintaprosessi

Alla on kohtia tiedon louhintaprosessista:

1. Liiketoiminnan ymmärtäminen

Tämä on ensimmäinen vaihe tiedon louhinnan toteuttamisprosessissa, jossa kaikki tarpeet ja asiakkaan liiketoimintatavoite ymmärretään selvästi. Oikeat tiedon louhinnan tavoitteet asetetaan ottaen huomioon liiketoiminnan nykyinen skenaario ja muut tekijät, kuten resurssit, oletukset, rajoitukset. Oikean tiedon louhintasuunnitelman tulisi olla yksityiskohtainen ja sen on täytettävä liiketoimintamme ja tiedon louhinnan tavoitteet.

2. Tietojen ymmärtäminen

Tämä vaihe toimii tarpeellisuustarkastuksena tiedoista, jotka on kerätty eri lähteistä tiedon louhintaprosesseille.fi. Kaikki tiedot eri lähteistä kerätään liittyen organisaation liiketoimintaskenaarioon, joka voi olla eri tietokannoissa, litteät tiedostot jne. Kerätyt tiedot tarkistetaan, että ne vastaavat toisiaan, koska ne voivat olla virheellisiä.

Joskus metatiedot on myös tarkistettava tiedon louhintaprosessien virheiden vähentämiseksi. Oikeiden tietojen analysointiin käytetään erilaisia ​​tiedon louhintakyselyjä, ja tulosten perusteella voidaan tarkistaa tietojen laatu. Se auttaa myös analysoimaan, puuttuuko tietoja.

3. Tietojen valmistelu

Tämä prosessi kuluttaa projektin enimmäisajan. Tämä pinta sisältää prosessin, jota kutsutaan datan puhdistukseksi tietojen ymmärtämisen aikana kerätyn tiedon puhdistamiseksi. Tietojen puhdistusprosessia käytetään tietojen puhdistamiseen virheellisten meluisien tietojen poistamiseksi tiedoista, joiden arvot puuttuvat.

4. Tietojen muuntaminen

Seuraavassa tilassa suoritetaan datanmuunnosoperaatiot, joita käytetään datan muuttamiseen, jotta siitä olisi hyötyä tiedon louhinnan toteutusprosessissa. Tässä muutos, kuten aggregointi, yleistykset, normalisointi tai ominaisuuksien rakentaminen, jotta data olisi valmis datan mallintamisprosessia varten.

5. Mallintaminen

Tämä on datan louhinnan vaihe, jossa oikean tekniikan avulla määritetään datamallit. Eri skenaariot on luotava mallin laadun ja pätevyyden tarkistamiseksi ja sen selvittämiseksi, saavutetaanko liiketoiminnan ymmärtämisprosessissa määritellyt tavoitteet näiden tekniikoiden käyttöönoton jälkeen. Tässä prosessissa löydettyä mallia arvioidaan edelleen ja lähetetään käyttöönottoa varten liiketoimintaryhmälle, jotta se voi auttaa parantamaan organisaatioiden liiketoimintapolitiikkaa.

6. Arviointi

Tässä vaiheessa tiedon louhinnan löytöjä arvioidaan asianmukaisesti, jotta se voidaan toteuttaa tai ei toteuttaa liiketoimintaprosesseissa. Löytöihin tehdään oikea vertailu ja olemassa oleva liiketoimintasuunnitelma havaittujen tietojen muutoksen arvioimiseksi on lisättävä nykyiseen liiketoimintaan.

7. Käyttöönotto

Tässä vaiheessa tiedon louhintaprosessien avulla päätetty tieto muunnetaan juna ymmärrettäväksi muille kuin teknisille sidosryhmille. Tätä prosessia varten luodaan asianmukainen käyttöönottosuunnitelma, joka sisältää löydettyjen tietojen lähettämisen, ylläpidon ja seurannan. Tällä tavalla luodaan asianmukainen projektiraportti sekä prosessin aikana saadut kokemukset ja opit luovuttaa tiedon louhinnan löytöt liiketoimintaryhmälle.

Siksi tämä prosessi auttaa parantamaan organisaation liiketoimintapolitiikkaa.

Tietojen louhintatekniikat

Alla olevat tekniikat ja tekniikat voivat auttaa tietojen louhintaominaisuuden soveltamisessa tehokkaimmalla tavalla:

1. Seuraa kuvioita

Tietojoukon kuvioiden tunnistaminen on yksi tiedon louhinnan perusmenetelmiä. Tietoja tarkkaillaan säännöllisin väliajoin jonkin poikkeaman tunnistamiseksi. Esimerkiksi voidaan nähdä, jos tietty henkilö matkustaa eri maiden välillä, kyseisen henkilön on vaadittava lippuja säännöllisesti, joten erityistä luottokorttia voidaan tarjota.

2. Luokittelu

Se on yksi monimutkaisista tiedon louhintatekniikoista, jossa meidän on tehtävä erilaisia ​​havaittavissa olevia luokkia käyttämällä olemassa olevien tietojen erilaisia ​​määritteitä. Nämä luokat auttavat tekemään erilaisia ​​johtopäätöksiä tulevaa käyttöä varten. Esimerkiksi, kun analysoidaan kaupunkiliikenteen tietoja, alueen liikenne voidaan luokitella matalaan, keskiraskaan ja raskaaseen. Tämä auttaa matkustajia ennustamaan liikenteen ennen aikataulua.

3. Yhdistys

Tämä tekniikka on samanlainen kuin kuvionseurantatekniikka, mutta tässä se liittyy riippuvaisesti linkitettyihin muuttujiin. Tämä tarkoittaa, että löytyy liittyvän tiedon malli, joka on linkitetty olemassa olevaan tietoon. Toiseen tapahtumaan liittyviä tapahtumia seurataan, ja tietyt mallit löytyvät kyseisistä tiedoista. Esimerkiksi tietyn kaupungin liikenteen tiedostojen seurantatiedot voivat myös seurata kaupungin suosituimpia paikkoja. Tämä voi myös auttaa seuraamaan kuuluisia vierailtavia paikkoja kaupungissa.

4. Ulkopuolinen havaitseminen

Tämä tekniikka liittyy poikkeamien poistoon datakuviossa. Esimerkiksi kauppakeskuksen myynti tuottaa hyvää voittoa vuoden 11 kuukauden aikana, mutta viime kuussa myynti putoaa niin paljon, että siitä aiheutuu tappiota. Näissä tapauksissa meidän on selvitettävä, mikä oli se tekijä, joka sai aikaan myynnin vähentymisen, jotta sitä voidaan välttää seuraavalla kerralla. Tekniikka tällaisen häiriötekijän löytämiseksi säännöllisestä kuviosta on osa ulkoisen havaitsemistekniikkaa.

5. Klusterointi

Tämä tekniikka on samanlainen kuin luokittelu, vain ero on siinä, että se valitsee tietoryhmän, jolla on joitain samankaltaisuuksia, laittamalla ne yhteen ryhmään. Esimerkiksi ryhmittelemällä elokuvateatterin eri yleisöt taajuuden perusteella sen mukaan, kuinka usein he tulevat esityksiin, mihin ajoitukseen he tulevat useimmiten ja mitkä elokuvatyypit he haluavat.

6. Regressio

Tämä tekniikka auttaa piirtämään suhdetta kahden muuttujan välillä, joista analyysi voisi riippua. Yritämme tässä selvittää muuttujan muutoskuvion kiinnittämällä muut riippuvat muuttujat. Esimerkiksi, jos meidän on selvitettävä tuotteen myyntikuva kauppakeskuksessa sen saatavuuden, vuodenajan, kysynnän jne. Mukaan, tämä voi johtaa omistajaan vahvistamaan tuotteen myyntihinnan.

7. Ennustaminen

Tärkein tiedon louhinnan ominaisuus on vähentää tulevaisuuden riskejä ja lisätä organisaation voittoa tutkimalla nykyisiä ja historiallisia malleja myynti- ja luottoriskeistä. Täällä tämäntyyppinen tekniikka auttaa meitä tekemään tulevaisuuden päätöksiä riippuen historiallisesta ja nykyisestä tiedosta löytyvästä mallista ja pitämään markkinoiden muutokset ja riskit mielessä. Tämä tekniikka on hyödyllisin tiedon louhintaan.

Tietojen louhinnan työkalut

Tiedon louhintaan ei tarvita erityistä uusinta tekniikkaa. Se voidaan tehdä käyttämällä myös uusimpia tietokantajärjestelmiä ja yksinkertaisia ​​työkaluja, jotka ovat helposti saatavilla missä tahansa organisaatiossa. Lisäksi voidaan luoda oma työkalu, kun sopiva työkalu puuttuu. Seuraavassa esitetään suosituin työkalu, jota käytetään laajalti teollisuudessa:

1. R-kieli

Tämä on avoimen lähdekoodin työkalu, jota käytetään tilastolliseen laskentaan ja grafiikkaan. Tämä työkalu auttaa tehokkaassa tietojenkäsittelyssä ja tallennustilassa. Nämä kaikki ominaisuudet johtuvat seuraavista tekniikoista:

  • tilastollinen
  • Klassiset tilastolliset testit
  • Aikasarja-analyysi
  • Luokittelu
  • Graafiset tekniikat

2. Oracle Data Mining

Tämä työkalu tunnetaan nimellä ODM, se on osa Oracle Advanced Analytics -tietokantaa. Tämä työkalu auttaa analysoimaan tietovarastojen tietoja ja tuottaa yksityiskohtaisia ​​oivalluksia, jotka auttavat edelleen tekemään ennusteita. Nämä asiat auttavat tutkimaan asiakaskäyttäytymistä, tuotteiden kysyntämainos auttaa siten myyntimahdollisuuksien kasvamisessa.

Data kaivoksen toteuttamisen haasteet:

  • Taitavia asiantuntijoita tarvitaan monimutkaisten tietojen louhintakyselyjen tekemiseen.
  • Nykyiset mallit eivät välttämättä sovi tulevaisuuden valtion tietokantoihin.
  • Suurten tietokantojen hallintaan liittyvät vaikeudet.
  • Voi olla tarpeen muuttaa liiketoimintatapoja paljastetun tiedon käyttämiseksi.
  • Heterogeeniset tietokannat ja globaalisti tulevat tiedot voivat johtaa monimutkaiseen integroituun tietoon.
  • Tietojen louhinnalla on edellytys, että datan on oltava luonteeltaan monimuotoista, muuten tulokset voivat olla epätarkkoja.

Päätelmät-tiedon louhinnan käsitteet ja tekniikat

  • Tiedon louhinta on tapa seurata aiempaa tietoa ja tehdä tulevaisuuden analyysi sitä käyttämällä.
  • Se on sama kuin uutettaessa analysointia varten tarvittavat tiedot viimeisen päivämäärän varoista, jotka ovat jo tietokannoissa.
  • Tiedon louhinta voidaan suorittaa erityyppisissä tietokannoissa, kuten paikkatietopohja, RDBMS, tietovarastot, useita ja vanhoja tietokantoja jne.
  • Koko kaivosprosessi sisältää liiketoiminnan ymmärtämisen, datan ymmärtämisen, tietojen valmistelun, mallinnuksen, evoluution, käyttöönoton.
  • Erilaisia ​​tiedon louhintatekniikoita, kuten luokittelu, regressioyhdistys jne., On saatavissa tiedon louhinnan tehokkaalla tavalla. Käyttö riippuu tilanteesta.
  • Tehokkaimmat tiedonlouhintatyökalut ovat R-kieli ja Oracle Data.
  • Tärkein tietojen louhinnan haitta on vaikeudet asiantuntijoiden kouluttamisessa käyttämään kyseistä analytiikkaohjelmistoa.
  • On olemassa monia teollisuudenaloja, jotka käyttävät tiedon louhintaan analysointitarkoituksiinsa, kuten pankkitoiminta, valmistus, supermarketit, vähittäispalveluntarjoajat jne.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas tiedon louhinnan käsitteisiin ja tekniikoihin. Tässä keskustellaan Data Mining -prosessista, tekniikoista ja työkaluista. Voit myös käydä läpi muiden aiheeseen liittyvien artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja-

  1. Tietojen louhinnan edut
  2. Mikä on tiedon louhinta?
  3. Tietojen louhintaprosessi
  4. Data Science -tekniikat
  5. Klusterointi koneoppimisessa
  6. Kuinka luoda testitietoja?
  7. Oppaan tiedot kaivostoiminnan malleihin

Luokka:

Suuri data