Увод у врсте података Мининг
Израз „Дата Мининг“ значи да требамо погледати велики скуп података и податке из рудника да бисмо приказали суштину онога што подаци желе да кажу. Врло слично начину на који се врши вађење угља, где се угаљ дубоко испод земље ископава помоћу различитих алата, рударство података такође има придружене алате за постизање најбољих података. Једна врло честа погрешна интерпретација код вађења података је та што се о њој размишља као о нечему на чему покушавамо да извучемо нове податке, али није увек тачно. Такође се односи на нешто где покушавамо да добијемо смисао из података које већ имамо. Стога је рударјење података само по себи огромно поље у којем ћемо наредних неколико одломака детаљно уронити у посебно алате за дата мининг. У овом ћемо чланку говорити о врстама рударства података.
Шта је Дата Мининг?
Као што смо раније говорили о проналажењу података, извлачење података је процес у коме покушавамо да извучемо најбоље из података. Алат за ископавање података делује као мост између података и информација из података. У неколико блогова, дата мининг се такође назива откриће знања. Овдје бисмо жељели дати кратку представу о процесу имплементације ископавања података како би интуиција иза ископавања података била јасна и читаоцима било лако да је схвате. Испод дијаграма тока представља ток:
У горе описаном процесу постоје алати на свим нивоима и покушали бисмо дубоко заронити у оне најважније.
Врсте рудања података
Ископавање података може се извести на следећим врстама података:
1. Заглађивање (припрема података)
Ова посебна метода технике ископавања података спада под жанр припреме података. Главна намера ове технике је уклањање буке из података. Овде се користе алгоритми попут једноставног експоненцијалног, помични просек за уклањање буке. Током истраживачке анализе, ова техника је веома корисна за визуелизацију трендова / осећања.
2. Агрегирање (припрема података)
Као што тај термин сугерира, група података се агрегира како би се постигла више информација. Ова техника се користи да би се дао преглед пословних циљева и може се изводити ручно или помоћу специјализованог софтвера. Ова техника се углавном користи на великим подацима, јер велики подаци не пружају тражене информације у целини.
3. Генерализација (припрема података)
Опет, као што име каже, ова техника се користи за генерализовање података у целини. Ово се разликује од здруживања на начин да се подаци током генерализације не групишу ради постизања више информација, али заузврат, целокупни скуп података је генерализован. То ће омогућити да се модел науке о подацима прилагоди новијим тачкама података.
4. Нормализација (припрема података)
У овој се техници посебна пажња води према тачкама података како би се извели у исту меру за анализу. На пример, старост и плата особе падају у различитим мерним размерама, стога их цртање на графикону неће помоћи да добијемо корисне информације о трендовима који су присутни као колективна карактеристика. Помоћу нормализације можемо их извести у једнакој скали тако да се може извршити упоређивање од јабуке до јабуке.
5. Одабир атрибута / карактеристика (Припремите податке)
У овој техници користимо методе за обављање избора карактеристика тако да модел који се користи за обуку скупова података може подразумевати вредност за предвиђање података које није видео. То је врло аналогно одабиру праве одеће из гардеробе пуне одеће која ће се прилагодити самом догађају. Нерелевантне карактеристике могу негативно утицати на перформансе модела, а камоли на побољшање перформанси.
6. Класификација (моделирање података)
У овој техници вађења података, групе које се баве ће бити познате као „класе“. У овој техници користимо колективно одабране карактеристике (као што је речено у горњој тачки) групама / категоријама. На пример, у продавници ако морамо да проценимо да ли ће неко купити производ или не, постоји „н“ број функција које можемо заједнички да користимо да бисмо добили резултат Труе / Фалсе.
7. Праћење узорка
Ово је једна од основних техника која се користи у ископавању података ради добијања информација о трендовима / обрасцима које би тачке података могле показати. На пример, можемо утврдити тренд веће продаје током викенда или празника, а не радним данима или радним данима.
8. Вањска анализа или детекција аномалије
Овде се, као што и име сугерира, ова техника користи за проналажење или анализу отпада или аномалија. Отпадници или аномалије нису негативне тачке података, они су само нешто што се издваја из општег тренда читавог скупа података. Када идентификујемо одметнике, можемо их у потпуности уклонити из скупа података, што се догађа када се припрема података. Или се ова техника широко користи у скупима података модела да би се предвидјело и тровање људи.
9. Кластерирање
Ова техника је прилично слична класификацији, али једина је разлика што не знамо у коју ће групу података пасти након групирања након прикупљања функција. Ова метода се обично користи у групирању људи ради циљања препорука сличних производа.
10. Регресија
Ова техника се користи за предвиђање вероватноће појављивања уз друге карактеристике. На пример, можемо формулисати вероватноћу цене производа у односу на потражњу, конкуренцију и неколико других карактеристика.
11. Неурална мрежа
Ова техника се заснива на принципу рада биолошких неурона. Слично ономе што неурони у људском телу раде, неурони у неуронској мрежи у процесу ископавања података такође делују као јединица за обраду и повезујући други неурон како би пренели информације дуж ланца.
12. Удруживање
У овој методи вађења података одређује се однос између различитих карактеристика и заузврат се користи за проналажење скривених образаца или се анализа врши према захтевима пословања. На пример, помоћу асоцијације можемо пронаћи карактеристике повезане међусобно и тако нагласити уклањање било кога како би се уклониле сувишне карактеристике и побољшала моћ / време обраде.
Закључак
Закључно, постоје различити захтеви које би требало имати на уму током обављања ископа података. Треба бити веома опрезан какав ће се очекивати од резултата како би се одговарајуће технике могле користити за постизање циља. Иако је копање података еволуирајући простор, покушали смо да направимо исцрпну листу за све врсте алата у Дата мининг-у за читатеље.
Препоручени чланци
Ово је водич за врсту рударјења података. Овде смо разговарали о уводу и 12 најбољих врста рударјења података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке -
- Предности Дата Мининг-а
- Дата Мининг Арцхитецтуре
- Методе рударјења података
- Дата Мининг Тоол
- Врсте модела у Дата Мининг-у