Увод у технике вађења података
У овој теми ћемо сазнати више о техникама вађења података, јер напредак у области информационе технологије мора да доведе до великог броја база података у различитим областима. Као резултат тога, постоји потреба за складиштењем и манипулирањем важним подацима који ће се касније користити за доношење одлука и побољшање активности пословања.
Шта је Дата Мининг?
Дата Мининг је процес вађења корисних информација и образаца из огромних података. Дата Мининг укључује прикупљање, вађење, анализу и статистику података. Познат је и као поступак откривања знања, Мининг знања из података или анализа података / образаца. Дата Мининг је логичан процес проналажења корисних информација како би се сазнали корисни подаци. Једном када се пронађу информације и обрасци, они се могу користити за доношење одлука за развој пословања. Алати за рударјење података могу дати одговоре на разна питања везана за ваше пословање које је било превише тешко решити. Такође прогнозирају будуће трендове који пословним људима омогућавају доношење проактивних одлука.
Ископавање података укључује три корака. Су
- Истраживање - у овом кораку се подаци бришу и претварају у други облик. Такође се одређује и природа података
- Идентификација узорка - Сљедећи корак је одабир узорка који ће дати најбоље предвиђање
- Увођење - идентификовани обрасци се користе за постизање жељеног резултата.
Предности Дата Мининг-а
- Аутоматизирано предвиђање трендова и понашања
- Може се имплементирати на новим системима као и на постојећим платформама
- Може да анализира огромну базу података за неколико минута
- Аутоматизовано откривање скривених образаца
- На располагању је пуно модела за лако разумевање сложених података
- Велика је брзина која корисницима олакшава анализу огромне количине података за мање времена
- Даје побољшана предвиђања
Списак 7 важних техника вађења података
Један од најважнијих задатака у Дата Мининг-у је одабир исправне технике вађења података. Техника рударјења података мора бити изабрана на основу врсте пословања и врсте проблема са којима се ваше предузеће суочава. Да би се побољшала тачност и економичност коришћења техника вађења података, треба користити општи приступ. У основи је седам главних техника вађења података о којима је ријеч у овом чланку. Постоји такође и много других техника Дата Мининг-а, али ових седам се пословни људи чешће користе.
- Статистика
- Кластерирање
- Визуализација
- Дрво одлуке
- Правила удруживања
- Неуронске мреже
- Класификација
-
Статистичке технике
Статистика рударства података је грана математике која се односи на прикупљање и опис података. Многи аналитичари статистичку технику не сматрају техником вађења података. Али ипак помаже да се открију обрасци и направе предиктивни модели. Из тог разлога, аналитичар података треба да поседује одређено знање о различитим статистичким техникама. У данашњем свету људи се морају носити са великом количином података и из њих добијати важне обрасце. Статистички подаци могу вам у већој мери помоћи да добијете одговоре на питања о њиховим подацима
- Који су обрасци у њиховој бази података?
- Колика је вероватноћа да ће се неки догађај догодити?
- Који су обрасци кориснији за посао?
- Који је резиме високог нивоа који вам може детаљно приказати шта се налази у бази података?
Статистике не само да одговарају на ова питања која помажу у сумирању података и њиховом пребројавању. Такође помаже у лаком пружању информација о подацима. Кроз статистичке извештаје, људи могу доносити паметне одлуке. Постоје различити облици статистике, али најважнија и најкориснија техника је прикупљање и бројање података. Постоји пуно начина за прикупљање података попут
- Хистограм
- Значити
- Медијан
- Режим
- Променљив
- Макс
- Мин
- Линеарна регресија
-
Техника кластерирања
Кластерирање је једна од најстаријих техника која се користи у Дата Мининг-у. Анализа кластера је процес препознавања података који су слични једни другима. Ово ће вам помоћи да схватите разлике и сличности података. То се понекад назива сегментација и помаже корисницима да разумеју шта се догађа у бази података. На пример, осигуравајућа компанија може да групира своје купце на основу њихових прихода, старости, природе политике и врсте потраживања.
Постоје различите врсте метода групирања. Они су како слиједи
- Методе поделе
- Хијерархијске агломеративне методе
- Методе засноване на густоћи
- Методе засноване на мрежи
- Методе засноване на моделу
Најпопуларнији алгоритам кластерирања је Најближи сусед. Техника најближег суседа врло је слична групирању. То је техника предвиђања где за предвиђање која је процењена вредност у једном запису потражите записе са сличним процењеним вредностима у историјској бази података и користите вредност предвиђања из записа који је близу некласификованог записа. Ова техника једноставно каже да ће објекти који су ближи једни другима имати сличне вредности предвиђања. Овом методом врло лако можете предвидјети вредности најближих објеката. Најближи комшија је најлакше користити технику јер они раде по мишљењима људи. Такође, раде веома добро у смислу аутоматизације. Они с лакоћом обављају сложене прорачуне РОИ-ја. Ниво тачности у овој техници је добар као и остале технике вађења података.
У послу се техника најближег сусједа најчешће користи у процесу преузимања текста. Користе се за проналажење докумената који деле важне карактеристике са оним главним документом који су означени као занимљиви.
-
Визуализација
Визуализација је најкориснија техника која се користи за откривање образаца података. Ова техника се користи на почетку процеса вађења података. Ових дана се врше многе врсте истраживања како би се направила занимљива пројекција база података која се зове Пројектно тражење. Постоји много техника вађења података који ће створити корисне обрасце за добре податке. Али визуелизација је техника која претвара лоше податке у добре податке омогућавајући различите врсте Дата Мининг метода да се користе у откривању скривених образаца.
-
Техника дрвета индукционе одлуке
Стабло одлуке је предиктивни модел, а само име имплицира да личи на дрво. У овој се техници свака грана стабла посматра као питање о класификацији и лишће стабала сматра се партицијама скупа података повезаних са том одређеном класификацијом. Ова техника се може користити за истраживање истраживања, предобраду података и радове предвиђања.
Стабло одлука може се сматрати сегментацијом оригиналног скупа података где сегментација врши из одређеног разлога. Сваки податак који дође под сегмент има одређене сличности у њиховим предвиђањима. Стабла одлука пружају резултате које корисник може лако разумети.
Технику стабла одлучивања најчешће користе статистичари како би сазнали која је база података више повезана са проблемом пословања. Техника стабла одлучивања може се користити за предвиђање и претходну обраду података.
Први и најважнији корак у овој техници је узгој стабла. Основни узгој дрвета овиси о проналажењу најбољег могућег питања које ће вам се поставити на свакој грани стабла. Стабло одлука престаје да расте под било којом од следећих околности
- Ако сегмент садржи само један запис
- Сви записи садрже идентичне карактеристике
- Раст није довољан да се још више пролије
ЦАРТ, што је стабло класификације и регресије, је алгоритам за истраживање и предвиђање података који поставља питања на сложенији начин. Покушава их све, а затим бира једно најбоље питање које се користи за поделу података у два или више сегмената. Након одлучивања о сегментима, опет поставља питања о сваком новом сегменту понаособ.
Друга популарна технологија стабла за одлучивање је ЦХАИД (Цхи-Скуаре Аутоматски Детектор Интеракције). Сличан је ЦАРТ-у, али се разликује на један начин. ЦАРТ помаже у одабиру најбољих питања док ЦХАИД помаже у одабиру подјела.
-
Неуронске мреже
Неурална мрежа је још једна важна техника коју људи користе ових дана. Ова техника се најчешће користи у почетним фазама технологије вађења података. Вештачка неуронска мрежа формирана је из заједнице вештачке интелигенције.
Неуронске мреже су врло једноставне за употребу јер су до одређене мере аутоматизоване и не очекује се да ће корисник од њих имати много знања о раду или бази података. Али да би неуронска мрежа ефикасно функционисала, морате знати
- Како су чворови повезани?
- Колико процесних јединица треба користити?
- Када треба да се заустави процес тренинга?
Постоје два главна дела ове технике - чвор и веза
- Чвор - који се слободно подудара са неуроном у људском мозгу
- Веза - која се слободно подудара са везама између неурона у људском мозгу
Неуронска мрежа је скуп међусобно повезаних неурона. који могу да формирају један или више слојева. Формирање неурона и њихово међусобно повезивање назива се архитектуром мреже. Постоји велики избор модела неуронских мрежа и сваки модел има своје предности и мане. Сваки модел неуронске мреже има различите архитектуре и ове архитектуре користе различите поступке учења.
Неуронске мреже су врло јака техника предвиђања. Али то није лако разумети ни од стране стручњака. То ствара веома сложене моделе које је немогуће у потпуности разумети. Тако да би разумели технику неуронске мреже компаније проналазе нова решења. Већ су предложена два решења
- Прво решење је Неурална мрежа је упакована у комплетно решење које ће је омогућити да се користи за једну апликацију
- Друго решење је везано за стручне консултантске услуге
Неуронска мрежа се користи у разним врстама примена. Ово се користи у послу за откривање превара које се догађају у послу.
-
Техника правила за удруживање
Ова техника помаже у проналажењу повезаности између два или више предмета. Помаже да се знају односи између различитих варијабли у базама података. Открива скривене обрасце у скуповима података који се користе за идентификацију варијабли и честе појаве различитих варијабли које се појављују са највишим фреквенцијама.
Правило удруживања нуди две главне информације
- Подршка - Хое често се примењује правило?
- Повјерење - Колико често је правило тачно?
Ова техника прати поступак у два корака
- Пронађите све скупове података који се често јављају
- Направите јака правила придруживања из честих скупова података
Постоје три врсте правила о удруживању. Су
- Правило удруживања на више нивоа
- Вишедимензионално правило асоцијације
- Квантитативно правило удруживања
Ова техника се најчешће користи у малопродајној индустрији да би се пронашли обрасци у продаји. Ово ће помоћи повећању стопе конверзије и на тај начин повећава профит.
-
Класификација
Класификација технике рудања података је најчешће коришћена техника вађења података која садржи скуп унапред класификованих узорака да би се створио модел који може да класификује велики скуп података. Ова техника помаже у добијању важних података о подацима и метаподацима (подаци о подацима). Ова техника је уско повезана са техником анализе кластера и користи стабло одлука или систем неуронске мреже. Постоје два главна процеса која су укључена у ову технику
- Учење - у овом процесу се подаци анализирају алгоритмом класификације
- Класификација - У овом процесу се подаци користе за мерење прецизности правила класификације
Постоје различити модели класификације. Они су како слиједи
- Класификација према индукцији стабла одлучивања
- Баиесова класификација
- Неуронске мреже
- Подршка векторске машине (СВМ)
- Класификација на основу асоцијација
Добар пример технике класификације је провајдер е-поште.
Закључак:
Из овог чланка познати смо важне технике Дата Мининг. А карактеристике и спецификације сваке технике су детаљно објашњене. Доказано је да је дата мининг важан алат у многим областима пословања и да се технике најбоље користе у проналажењу решења проблема. Због тога је за компаније веома важно да користе технике ископавања података како би помогли пословним људима да доносе паметне одлуке. Ниједна појединачна техника не може се користити за решавање проблема у послу. Све технике ископавања података требало би ићи руку под руку да би се решио проблем.
Препоручени чланци
Ово је водич за технике вађења података. Овде смо разговарали о Основном концепту и листи 7 важних техника вађења података. Такође можете да прођете кроз остале наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је Аналитика података
- Шта је визуализација података
- Шта је наука о подацима
- Шта је технологија великих података?
- Врсте кластерирања | Топ типови са примерима