Преглед архитектуре рударјења података
Ископавање података је начин проналажења и истраживања образаца основног или напредног нивоа у компликованом скупу великих скупова података који укључује методе смештене на пресеку статистика, машинско учење и такође системе база података. Може се рећи да је то интердисциплинарно поље статистике и рачунарских наука, где је циљ извлачење информација помоћу интелигентних метода и техника из одређеног скупа података помоћу екстракције и на тај начин трансформисање података. Активности управљања подацима и активности предобраде података уз разматрање закључака такође се узимају у обзир. У овом чланку ћемо заронити дубоко у архитектуру ископавања података.
Дата Мининг Арцхитецтуре
Ископавање података је техника вађења занимљивог знања из скупа огромних количина података које се затим чувају у многим изворима података, као што су датотечни системи, складишта података, базе података. Основне компоненте архитектуре рударства података укључују -
1. Извори података
Велики број садашњих докумената као што су складиште података, база података, ввв или популарно названи Интернет широм света који постају стварни извори података. У већини случајева може се догодити и да подаци не постоје ни у једном од тих златних извора, већ само у облику текстуалних датотека, обичних датотека или датотека секвенци или табела, а затим податке треба обрадити у врло на сличан начин као што би се обрада обавила на подацима добијеним из златних извора. Већина главних делова података данас се добија са интернета или широм света, јер све што је данас присутно на интернету су подаци у неком или другом облику који формирају неки облик складишта информација.
Прије него што се подаци обраде унапријед, различити процеси кроз које пролазе укључују чишћење података, интеграцију и одабир прије него што се подаци коначно пошаљу у базу података или било који од ЕДВ сервера (пословног складишта података). Главни изазов који се понекад јавља овом скупу података су различити нивои извора и широка лепеза формата података који формирају компоненте података. Стога се подаци не могу директно користити за обраду у свом наивном стању, већ се обрађују, трансформишу и израђују на много више употребљив начин. На овај начин се обезбеђује поузданост и потпуност података. Дакле, примарни корак укључује прикупљање, чишћење и интеграцију података и постављање само релевантних података. Све ове активности чине део засебног скупа алата и техника.
2. Сервер или база података у складишту података
Послужитељ базе података је стварни простор у којем се подаци налазе након што су примљени из различитог броја извора података. Послужитељ садржи стварни скуп података који постају спремни за обраду и зато послужује управљање подацима. Све ове активности заснивају се на захтеву за проналажењем података особа.
3. Дата Мининг Енгине
У случају вађења података, мотор чини основну компоненту и најбитнији је део, или рецимо покретачка снага која рукује свим захтевима и њима управља, а користи се да садржи бројне модуле. Број присутних модула укључује рударске задатке као што су техника класификације, техника придруживања, регресијска техника, карактеризација, предвиђање и групирање, анализа временских серија, наивни Баиес, машине за вектор подршке, методе ансамбла, технике потицања и крцања, случајне шуме, стабла одлучивања, итд.
4. Модули за евалуацију узорака
Ова техника евалуације модула углавном је одговорна за мјерење занимљивости свих оних образаца који се користе за израчунавање основног нивоа граничне вриједности, а користи се и за интеракцију са механизмом за вађење података за координацију у евалуацији других модула. Све у свему, главна сврха ове компоненте је тражење и тражење свих занимљивих и корисних образаца који би могли да податке доведу до релативно бољег квалитета.
5. Графички кориснички интерфејс
Када се подаци комуницирају са моторима и између различитих модула за евалуацију узорака, постаје неопходна интеракција са различитим присутним компонентама и чинећи је пријатнијим за кориснике како би се омогућила ефикасна и ефикасна употреба свих присутних компоненти и самим тим. настаје потреба за графичким корисничким интерфејсом популарно познатим као ГУИ.
Ово се користи да се успостави осећај контакта између корисника и система за вађење података и на тај начин се помаже корисницима да ефикасно и лако приступе систему и користе га како би били лишени било какве сложености која је настала у процесу. Ово је облик апстракције где се кориснику приказују само релевантне компоненте, а све сложености и функционалности одговорне за изградњу система су скривене ради једноставности. Кад год корисник поднесе упит, модул тада комуницира са укупним сетом система за вађење података како би произвео релевантни излаз који би се могао лако приказати кориснику на много разумљивији начин.
6. База знања
Ово је компонента која чини основу целокупног процеса вађења података јер помаже у вођењу претраге или процени интересантности формираних образаца. Ова база знања састоји се од веровања корисника, као и података добијених из корисничких искустава који су заузврат корисни у процесу ископавања података. Мотор може добити свој сет улаза из створене базе знања и на тај начин пружа ефикасније, тачније и поузданије резултате.
Ископавање података једна је од најважнијих техника данас која се бави управљањем подацима и обрадом података што чини окосницу било које организације. Анализа података у било којој организацији донијет ће плодоносне резултате. Свака компонента технике и архитектуре вађења података има свој начин обављања одговорности и ефикасно довршавање података. Различни модули су потребни за исправну интеракцију како би се произвео драгоцени резултат и успешно окончала сложена процедура вађења података пружањем правог скупа информација предузећу.
Препоручени чланци
Ово је водич за Дата Мининг Арцхитецтуре. Овде смо расправљали о основним компонентама рударства података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Дата Мининг Тоол
- Предности Дата Мининг-а
- Шта је кластерирање у Рударству података?
- Питања и одговори за интервју са ХТМЛ5
- Најчешће коришћене технике ансамблиног учења
- Алгоритми модела у претраживању података