Katsaus tietojen louhintaprosessiin
Tietojen louhinta on teko ja tapa löytää malleja ja mahdollisuuksia suurista tietojoukoista, johon sisältyy tyypillisesti menetelmiä, kuten pisteiden risteyttämistä tilastoissa, koneoppimista ja tietokantajärjestelmiä. Se on monitieteinen tietotekniikan alan osajoukko yhdessä tilastojen kanssa, jonka yleisenä tavoitteena on tiedon hankkiminen älykkäillä menetelmillä hyödyntämällä tietojoukkoa ja myös muuntamalla kaikki tiedot hyvin uudeksi ymmärrettäväksi rakenteeksi, jota voitaisiin levittää edelleen käyttö. Tässä aiheesta aiomme oppia tiedon louhintaprosessista.
Yksi tietojen louhinnan erittäin tärkeistä tehtävistä liittyy suurten määrien raakadatan ja tiedon automaattiseen ja puoliautomaattiseen analysointiin aiemmin tuntemattomien erittäin mielenkiintoisten kuvioiden, kuten klusterien tai tietotietueiden ryhmän, poimimiseksi, poikkeamien havaitseminen (epätavalliset tietueet) ja myös sellaisten riippuvuuksien tapauksessa, joissa hyödynnetään peräkkäistä mallikaivosta ja assosiaatiosääntöjä. Tämä käyttää paikkatietoindeksejä. Nämä kuviot voidaan tunnistaa olevan syöttötietojen tyyppien joukossa ja niitä voidaan käyttää lisäanalyyseissä, esimerkiksi ennustavan analyysin ja koneoppimisen yhteydessä. Tarkempia tulossarjoja voidaan saada, kun alat käyttää tukipäätösjärjestelmiä.
Kuinka tiedon louhinta toimii?
Alalla on lukuisia tietoja alojen välillä, ja on erittäin tarpeellista käsitellä ja käsitellä tietoja vastaavasti. Pohjimmiltaan, pähkinänkuoressa, se sisältää ETL-prosessisarjan, kuten tietojen erottamisen, muuntamisen ja lataamisen, sekä kaiken muun, jota tämän ETL: n toteuttamiseksi vaaditaan. Tähän sisältyy eri järjestelmissä ja esityksissä käytettävän datan puhdistaminen, muuntaminen ja käsittely. Asiakkaat voivat käyttää tätä käsiteltyä tietoa analysoidakseen yrityksiään ja niiden kasvutrendejä.
Tiedon louhintaprosessin edut
Tietojen louhinnan etuna ovat paitsi yritystoimintaan liittyvät myös lääkkeet, sääennuste, terveydenhuolto, kuljetus, vakuutukset, hallitus jne. Joitakin etuja ovat:
- Markkinointi / vähittäismyynti: Se auttaa kaikkia markkinointiyrityksiä ja yrityksiä rakentamaan malleja, jotka perustuvat historialliseen tietojoukkoon ennustaakseen reagointikykyä nykyään vallitseviin markkinointikampanjoihin, kuten verkkomarkkinointikampanja, suoramainonta jne.
- Rahoitus / pankkitoiminta: Tiedonlouhintaan kuuluu, että rahoituslaitokset tarjoavat tietoja lainoista ja myös luottotietoja. Kun malli perustuu historialliseen tietoon, rahoituslaitokset voivat sitten määrittää hyvät tai huonot lainat. Pankit seuraavat myös vilpillisiä ja epäilyttäviä liiketoimia.
- Valmistus: Väärä laite ja valmistettujen tuotteiden laatu voidaan määrittää käyttämällä optimaalisia parametreja ohjaukseen. Esimerkiksi joillekin puolijohdekehitysteollisuuksista veden kovuudesta ja laadusta tulee suuri haaste, koska sillä on taipumus vaikuttaa tuotteensa tuotannon laatuun.
- Hallitus: Hallituksille voidaan hyötyä epäilyttävien toimintojen seurannasta ja mittaamisesta rahanpesun vastaisen toiminnan välttämiseksi.
Tiedon louhinnan eri vaiheet
- Tietojen puhdistus: Tämä on hyvin alkuvaihe tiedon louhinnassa, jossa datan luokittelusta tulee olennainen osa lopullisen data-analyysin saamiseksi. Se sisältää epätarkkojen ja hankalien tietojen tunnistamisen ja poistamisen taulukoista, tietokannoista ja tietueista. Jotkut tekniikat sisältävät tuplin tietämättömyyden, joka esiintyy pääasiassa, kun luokan etiketti ei ole paikallaan. Seuraava tekniikka vaatii puuttuvien arvojen täyttämisen yksinään, puuttuvien ja väärien arvojen korvaamisen globaaleilla vakioilla tai ennustettavilla tai keskiarvoilla.
- Tietojen integrointi: Se on tekniikka, johon sisältyy uuden tietosarjan yhdistäminen olemassa olevaan joukkoon. Lähde voi kuitenkin sisältää monia tietojoukkoja, tietokantoja tai tasotiedostoja. Tietojen integroinnin tavanomainen toteutus on EDW: n (yritystietovaraston) luominen, joka sitten puhuu kahdesta käsitteestä - tiukka ja löysä kytkentä, mutta emme kaivaa yksityiskohtiin.
- Tietojen muuntaminen: Tämä vaatii tietojen muuntamisen muodoissa yleensä lähdejärjestelmästä vaadittuun kohdejärjestelmään. Jotkut strategiat sisältävät tasoituksen, yhdistämisen, normalisoinnin, yleistämisen ja ominaisuuksien rakentamisen.
- Datan diskreisointi: Tekniikoita, jotka voivat jakaa jatkuvan attribuutin verkkotunnin väliajoin, kutsutaan datan diskretoitumiseksi, jolloin tietojoukot tallennetaan pieninä palasina ja tekevät siten tutkimuksemme paljon tehokkaammaksi. Kaksi strategiaa käsittää ylhäältä alas suuntautuvan ja alhaalta ylöspäin tapahtuvan diskretoinnin.
- Käsitehierarkiat: Ne minimoivat datan korvaamalla ja keräämällä alhaisen tason käsitteitä korkean tason käsitteistä. Moniulotteinen data, jolla on useita abstraktiotasoja, määritellään käsitehierarkioilla. Menetelmiä ovat Binning, histogrammi-analyysi, klusterianalyysi jne.
- Kuvion arviointi ja tietojen esittäminen: Jos tiedot esitetään tehokkaasti, niin asiakas kuin asiakkaat voivat käyttää sitä parhaalla mahdollisella tavalla. Edellä mainitun vaiheiden läpi käymisen jälkeen tiedot esitetään graafina ja kaavioina ja ymmärretään siten vähimmäistilastotiedolla.
Tietojen louhinnan työkalut ja tekniikat
Tietojen louhinnan työkaluihin ja tekniikoihin sisältyy tapoja, joilla nämä tiedot voidaan louhia ja hyödyntää tehokkaasti ja tehokkaasti. Seuraavat kaksi ovat suosituimpia työkaluja ja tekniikoita tiedon louhintaan:
1. R-kieli: Se on avoimen lähdekoodin työkalu, jota käytetään grafiikkaan ja tilastolliseen laskentaan. Sillä on laaja valikoima klassisia tilastollisia testejä, luokittelua, graafisia tekniikoita, aikasarja-analyysiä jne. Siinä käytetään tehokasta tallennustilaa ja tiedonkäsittelyä.
2. Oracle-tiedon louhinta: Se tunnetaan nimellä ODM, josta tulee osa Oraclen kehittynyttä analyysitietokantaa, jolloin saadaan yksityiskohtaisia oivalluksia ja ennusteita, joita käytetään erityisesti asiakaskäyttäytymisen havaitsemiseen, kehitetään asiakasprofiileja sekä ristiinmyyntitapojen ja -mahdollisuuksien tunnistamista.
johtopäätös
Tiedon louhinta on kyse historiallisen datan selityksestä ja myös todellisesta streaming-tietokokonaisuudesta, ja hyödyntää siten ennusteita ja analyysejä louhittujen tietojen päällä. Se liittyy läheisesti tietotekniikkaan ja koneoppimisalgoritmeihin, kuten luokittelu, regressio, klusterointi, XGboosting jne., Koska niillä on taipumus muodostaa tärkeitä tiedon louhintamenetelmiä.
Yksi haitoista voi olla resurssien kouluttaminen ohjelmistojoukolle, joka voi olla monimutkainen ja aikaa vievä tehtävä. Tietojen louhinnasta tulee nykyään välttämätön osa järjestelmää, ja hyödyntämällä sitä tehokkaasti yritykset voivat kasvaa ja ennustaa tulevaa myyntiään ja tulojaan. Toivottavasti pidit tästä artikkelista. Pysy kanssamme enemmän kuin nämä.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas tietojen louhintaprosessiin. Tässä keskustellaan datan louhintaprosessin eri vaiheista, eduista, työkaluista ja tekniikoista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on klusterointi tietojen louhinnassa?
- Mikä on Ajax?
- HTML: n edut
- Kuinka HTML toimii
- Tietojen louhinnan käsitteet ja tekniikat
- Tietojen louhinnan algoritmit ja mallityypit