Шта је Дата Мининг? - Предности и рад на копању података

Шта је Дата Мининг?

Такође је познато и као откриће знања или откриће података. Као што сви знамо да многе велике организације раде на различитим местима и свако место ствара велику количину података (облик тера- петабајта) и неопходно је да компаније доносе одлуке из свих таквих извора како би донијеле стратешку одлуку. Да бисмо анализирали, управљали и доносили брзе одлуке, морамо се трансформисати у свим доменима. Метода издвајања корисних информација из складишта података назива се дата мининг. Они се фокусирају на откриће засновано на подацима. Ови задаци се могу поделити на два начина: предиктивни и описни. За обраду петабајта података за вађење података потребни су суперкомпјутерски и рачунарски кластери. Врсте рударјења података укључују учење под надзором и без надзора.

Дефиниција

То је моћна технологија са великим потенцијалом за вађење скривених предиктивних података / узорака из великог спремишта (базе података, текст, слике) која користи научне методе, алгоритме за добијање знања о подацима (врста података је структурирана) у различитим облицима. То је аналитички поступак за истраживање велике количине података применом детективских образаца на те податке како бисте добили нове подскупове података за побољшање пословног процеса и одлучивања.

Разумевање Мининга података

Ископавање се обично врши у бази података са различитим скуповима података и чува се у структуралном формату, тада се откривају скривене информације, на пример, интернетским сервисима као што је Гоогле захтева огромне количине података за оглашавање њихових корисника, у таквом случају рударство анализира претраживање процес за упите да дају релевантне податке о рангирању. Алати и технике који се користе у процесу минирања су класификације (предвиђају највјероватније случај), удруживање (идентифицирање варијабли које су међусобно повезане), предвиђање (предвиђање вриједности једне варијабле са другом). За добро препознавање узорка користи се Машинско учење. Имплементиран је широк избор алгоритама који узимају релевантне информације из упита.

Како Дата Мининг олакшава рад?

Олакшавају посао предвиђањем понашања купаца и користе ове алате за претраживање образаца података. Претвара необрађене податке у структуриране информације. Кораци који су укључени у овај процес су:

1. Они извлаче и учитавају податке у складиште података (за које је потребна претходна обрада) који се чувају у вишедимензионалној бази података (која врши анализу одсека, коцкица, кубни формат).
2. Помоћу апликативног софтвера, они пружају приступ подацима пословним аналитичарима.
3. Представљање тих информација у лако разумљивом формату, као што су графикони.
4. Потреба за повећањем обима и разноликости података.

Укратко, можемо рећи да делује у три једноставна корака. Они су припрема података (истраживање), одабир различитих модела за изградњу и валидацију, фазу примене (генеришу очекиване резултате). С друге стране, није тако једноставно радити, јер је за вађење података неопходно да се схвати шта и како се може применити у свим токовима података, у зависности од масовне производње података широм организација. Примери вађења података укључују е-трговину, управљање односима са клијентима, банкарство, здравствена заштита, примарно од кључне важности у маркетингу. У свим тим апликацијама Алгоритми за датамининг се примењују за припрему предвиђања и за вађење образаца података.

Врхунске компаније за вађење података

Многе водеће Топ компаније користе овај домен да би осигурале успех на тржишту, повећале приходе, идентификовале купце како би им посао био добар. Су :

• Гоогле - Претраживање релевантних информација на основу упита.
• Цигнус Веб
• Орацле
• ИБМ и САП
• Датум Информатика
• ИБМ Цогнос - БИ самопослужна аналитика
• Хевлетт Пацкард Ентерприсе
• САС Институе -Дата услуге рударства.
• ВизСофт,
• Неурал Тецхнологиес - пружа производе и услуге.
• Амазон - Сервис производа.
• Делта - авио-сервис (надгледање повратних информација корисника).
• Сун тецх - Веб услуга за истраживање

Разне подгрупе Дата Мининга

Неке од техника рударства укључују предвиђање, класификацију, регресију, кластерирање, удруживање, стабла одлука, детекцију правила, најближи комшија. Подељене скупове података дели на две врсте. Они су сет за тренинг и тест. Остале подгрупе вађења података у односу на податке су наука података, аналитика података, машинско учење, велики подаци, визуализација података. Главна разлика између њих је то што је рударство још увек аналитичар и гради алгоритам за откривање структуре података. Ископавање прво прикупља податке и прави индуктивни процес, док други не проналазе обрасце.

Шта можете учинити са Дата Мининг-ом?

Морамо се односити на ископавање података као примитивно јер побољшава услуге купцима и повећава услугу производње. Овим можемо да оптимизујемо податке анализом података у областима као што су здравство, телекомуникације, производња, финансије и осигурање. Оријентисана је на апликације и мање се бави проналажењем односа са променљивим. Помаже организацији да уштеди новац, идентификује обрасце куповине у супермаркету, дефинише нове купце, предвиђа стопе одговора купаца. Ради са три врсте података: метаподаци (подаци о себи), трансакцијски и неоперативни подаци. Влада користи рударство података за праћење преваре, за праћење стратегије игара, унакрсну продају.

Рад са Мининг Дата

Почетни поступак укључује чишћење података из различитих извора што је суштински део. Да би то учинили користе неколико техника које се називају статистичка анализа, машинско учење. Алат за визуализацију података један је од свестраних алата за вађење података. Метода која се користи за рад се зове предиктивно моделирање. Процес ископавања података састоји се од истраживања, потврђивања / верификације, размештања. Задатак укључује

• Изјава проблема је генерисана.
• Разумевање података са позадином.
• Имплементација приступа моделирању.
• Препознавање мерења перформанси и интерпретирање података.
• Визуализација података са резултатима.

Ради са неким алатима попут Рапид Минер-а, Оранге, који су сви опен соурце. Технике моделирања које се овде користе су Баиесове мреже, неуронске мреже, стабла одлука, линеарна и логистичка регресија, генетски алгоритми, нејасни сетови. Примарни задатак копања података је:

• Класификација
• Кластерирање
• Регресија
• Резимирање
• Моделирање зависности
• Откријте откривање

Предности Дата Мининг-а

Има пуно предности, неке бодове су дате у наставку:

• Они побољшавају планирање и доношење одлука, те повећавају смањење трошкова.
• Кориснику је лако брзо анализирати огромну количину података.
• Корисни су за предвиђање будућих трендова помоћу коришћене технологије. И још једна популарност технологија за ископавање података су графички интерфејси који програме чине лакшим.
• Помажу нам да пронађемо лажне радње у анализи тржишта и у производњи података рударство побољшавају употребљивост, дизајн. Такође се могу користити у маркетиншке сврхе.
• Побољшајте приходе компаније и снизите трошкове у пословању.
• Користе се у различитим областима као што су пољопривреда, медицина, генетика, биоинформатика и сентиментална анализа.
• Помаже трговцима да предвиде купче понашање купца производа и да ли су употребљени за електротехнику и боље разумевање купца.
• Такође помажу у трансакцијама с кредитним картицама и откривању превара.
• Рударство се широко користи у пољопривреди за предвиђање проблема ферментације помоћу К-Меанс приступа.

Потребне вештине за вађење података

Да би постали практичар рудара података потребна им је јединствена технологија и међуљудске вештине. Техничке вештине укључују аналитичке алате попут МиСКЛ, Хадооп и програмске језике као што су Питхон, Перл, Јава. И треба да разумете статистичке концепте, индукцију знања, структуре података и алгоритме и радно знање Хадоопа и МапРедуцеа. Вештине су потребне у следећим областима као што су ДБ2, ЕТЛ алати, Орацле. Ако се желите издвојити од других рудара података, потреба за учењем машинског учења је врло важна. Да бисте идентификовали обрасце података, тада је основа математике обавезна да се утврде бројеви, омјери, ко-односи и кораци регресије. Да бисте подучили неко мора имати концепт базе података као што су шеме, односи, језик упита структуре. Стручњак за рударство података мора имати знање из области пословне интелигенције, посебно софтверског софтвера и искуство у оперативном систему, посебно Линуку, као и снажну позадину у науци о подацима да учини снажне кораке у каријери.

Зашто бисмо требали користити Дата Мининг?

То се сврстава у врх кључних технологија које ће у наредним годинама имати већи утицај на организације и зато је вађење руда важно. Помажу у истраживању и идентификацији образаца података. Повезани су за складиште података и неуронске мреже које су одговорне за вађење. У маркетиншкој сегментацији и кластерирању прати се куповно понашање. За релевантне претраге у ископавању докумената, минирање страница дуж веба. Њихова одговорност укључује истраживање истраживања у анализи података и интерпретацији резултата. Важна употреба вађења података је да се помогне откривању превара и развију модели за разумевање карактеристика на основу образаца. Ископавање се користи да би се помогло у прикупљању запажања и проналажењу корелација и односа између чињеница. Функционалности укључују карактеризацију података, вањску анализу, дискриминацију података, придруживање и кластерирање.

Кључни успех у рударству су:

• Извор података
• Одговарајући алгоритми
• Научно рударство
• Повећана брзина обраде

Подручје примене података

Честа обрада узорака проширила је анализу података и имала дубок резултат у методологијама рударства. Рударство има огроман обим у великим и малим организацијама са изузетним изгледима. Они су аутоматизовали предвиђања трендова, укључујући проналажење лажних и максимизирајући РОИ у будућности. Откривање прошлих непознатих образаца. Технике које се користе у рударству су напредни концепти попут неуронске и нејасне логике да побољшају своју суштину и брзо добију ресурсе из претраге. Будући опсег можете пронаћи у дистрибуираном датаминингу, секвенцирању података, рударству просторних и географских података, мултимедији.

Зашто нам треба Дата Мининг?

У данашњем пословном свету вађење података се користи у различитим секторима у аналитичке сврхе, све што је кориснику потребно су оне јасне информације, што повећава опсег вађења података. Овом техником можемо анализирати податке и претворити их у значајне податке што онда помаже у доношењу паметних одлука и предвиђања у организацији. У ИТ индустрији рударство убрзава интернет, а време одзива странице је лако уз помоћ рударског алата. Фармацеутске компаније могу минирати скупове података ради идентификације агената. Моћи ћете испитати понашање купаца према њима пронађени обрасци и односи и предвидјети будућу пословну стратегију. Елиминише време и радну снагу потребну за сортирање велике базе података. Омогућавају јасну идентификацију скривених образаца за превазилажење ризика у пословању. Ископавање података идентификује одметнике у подацима. Помаже разумевању купца и побољшању њихове услуге како би достигли циљ корисника.

Ко је права публика за учење технологија Дата Мининг?

• Права публика су ИТ менаџери, аналитичари података који желе раст каријере и побољшање управљања подацима, алате за успешно вађење података.
• Стручњаци који раде и на алатима за складиштење података и извештавање и пословној интелигенцији.
• Могу је узети почетници са добрим логичким и аналитичким вештинама.
• Софтверски програмери, шест сигма консултаната.

Како ће вам ова технологија помоћи у развоју каријере?

Свет науке о подацима нуди више позиција у организацијама. Потражња за рударским стручњацима је од виталног значаја јер компаније траже стручњаке са изванредним вештинама и искуством у рударству података. Дата рудар користи статистички софтвер за анализу података и побољшање пословних решења. Стручњак за рударство података је суштинска улога у тиму за науку о подацима и зато се њихов потенцијал више цени у компанијама свих величина.

Закључак

Технологија која се брзо развија у тренутном свету јер су свима потребни њихови подаци да би их користили у правом приступу за добијање тачних информација. Друштвене мреже као што су Фацебоок, твиттер итд. И куповина на мрежи попут Амазона, подаци су који описују прикупљене и заробљене податке, из тих података морамо извући стратешке чињенице. У ту сврху, вађење података се развија глобално. Комбинују се са великим подацима и машинским учењем како би се добио бољи увид у организацију. Све се састоји у предвиђању будућности за анализу. Будући да компаније стално ажурирају потребно је да прате најновије трендове у рударству како би превазишле изазовна такмичења, а рударство помаже да се добију информације засноване на знању. И ова технологија се може користити у многим стварним апликацијама као што су телекомуникације, био-медицина, маркетинг и финансије, индустрија малопродаје.

Препоручени чланци

Ово је водич за шта је Мининг Дата. Овде смо разговарали о различитим подскуповима за ископавање података и врхунским компанијама за вађење података с предностима и обимом. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -

1. Питање за интервју са подацима за одговарање на податке
2. Шта је визуализација података?
3. Шта је аналитика великих података?
4. Увод у велике податке