Увод у моделе у дата мининг-у
Дата Мининг користи необрађене податке да би извукао информације или, у ствари, минирао потребне податке. Дата Мининг се користи у најразличитијим распонима апликација, укључујући предвиђање политичког модела, предвиђање временског модела, предвиђање рангирања веб страница, итд. Поред ових података, рударство података користи се и у организацијама које користе велике податке као извор необрађених података да би ископали потребне податке подаци који могу истовремено утихнути комплекс.
Технике које се користе у копању података
Дата Мининг мод креиран је применом алгоритма на врху необрађених података. Модел рударства је више од обрађивача алгоритма или метаподатака. То је скуп података, образаца, статистика који могу бити корисни за нове податке који се добијају за генерисање предвиђања и добијање одређених закључака о везама. Следе неке од техника које се користе у вађењу података.
1. Дескриптивна техника вађења података
Ова техника се углавном преферира за генерисање унакрсног табела, корелације, учесталости итд. Ове описне технике вађења података користе се за добијање информација о регуларности података коришћењем сирових података као улаза и откривање важних образаца. Друга примјена ове анализе је да се разумију привлачне групе у ширем подручју необрађених података.
2. Техника предвиђања података за вађење података
Главни циљ технике предвиђања рударства је идентификовање футуристичких резултата уместо тренутних тенденција. Много је функција које се користе за предвиђање циљне вредности. Технике које спадају у ову категорију су класификација, регресија и анализа временских серија. Моделирање података је присила за ову предиктивну анализу, која користи неке варијабле за предвиђање неизвесних футуристичких података за друге променљиве.
Врсте модела у Дата Мининг-у
Доле је споменуто неколико модела за вађење података, заједно са њиховим описом:
1. Модели за пријављивање превара
Превара је изазов са којим се суочавају многе индустрије, а посебно индустрија осигурања. Ове индустрије морају стално предвидјети користећи сирове податке како би се потраживања о пријеварама могла разумјети и поступати према њима. Можемо пратити захтеве који стижу у облику необрађених података и идентификовати вероватноћу да ће бити лажне што може резултирати великим уштедама за осигуравајуће друштво.
2. Модели клонирања купаца
Модел клона корисника може предвидјети на које ће изгледе вјероватно одговорити на основу карактеристика „најбољих купаца“ организације.
3. Модели реаговања
Модели одговора на предиктивне податке помажу организацијама да идентификују обрасце употребе који раздвајају њихову корисничку базу како би организација могла да успостави контакт с тим купцима. Овај модел одговора је најбоља метода за предвиђање и идентификацију базе купаца или перспектива до циља за одређени производ који је у складу са употребом развијеног модела. Ове врсте модела се примењују у идентификацији купаца за које је велика вероватноћа да поседују карактеристику да се циљају.
4. Модели предвиђања прихода и профита
Модели предвиђања прихода и профита комбинују карактеристике одговора или неодговора са задатом проценом прихода, посебно ако су наручене величине, марже се увелике разликују или месечно фактурисање. Као што знамо да немају сви одговори исту или једнаку вредност и модел који може повећати одговоре не доноси нам нужно профит. Техника предвиђања прихода и профита показује да су они испитаници за које постоји велика вероватноћа да ће повећати приход или профитну маржу својим одговором од осталих испитаника. Ово су неке од врста модела и постоји још много тога што може помоћи у спајању потребних података из скупа необрађених података.
Алгоритми за рударјење података
Постоје бројни алгоритми за ископавање података који ћемо овде расправљати о њима. Да видимо зашто нам је потребан алгоритам за рушење података. У данашњем свету, где је генерисање података огромно, а велики подаци су прилично уобичајени, морамо имати некакав алгоритам који треба да се примени на њих да би се предвидио образац и анализа. Имамо различите алгоритме који се заснивају на моделу копања који желимо да применимо на наше податке. Неке од њих су приказане у наставку:
1. Алгоритам наивног Баиеса
Алгоритам Наивног Баиеса заснован је на Баиесовој теореми и овај алгоритам се користи када имамо веће димензије података. Баиесов класификатор може осигурати могући излаз уношењем необрађених података. Овде такође постоји могућност додавања нових необрађених података у време извођења и добијања предвиђања. Наивни Баиесов класификатор размотрит ће све вјероватности прије него што се посвети излазу.
2. Алгоритам АНН
Овај АНН алгоритам је инспирисан биолошким неуронским мрежама и налик је типичној рачунарској архитектури. Овај алгоритам користи функције апроксимације на неизвесном великом броју података да би добио неки образац. Они су генерално представљени као систем међусобно повезаних неурона који могу узети улаз и извршити израчунавање да би дали излаз.
3. СВМ алгоритам
Овај СВМ алгоритам је у последњој деценији привукао велику пажњу и примењује се на најшири спектар примена. Овај алгоритам заснован је на теорији статистичког учења и структуралној процени ризика и принципу минимизације. Има способност препознавања граница одлуке и назива се хиперпланом која може произвести оптимално одвајање класа и на тај начин створити највећу могућу удаљеност између хиперплане која сегрегира. СВМ је најснажнија и најтачнија техника класификације, али има недостатак већих трошкова и времена.
Предности модела података за вађење података
Постоје многе предности модела за вађење података, а неке од њих су наведене у наставку:
- Ови модели помажу организацији да идентификује образац куповине купца, а затим предлажу одговарајуће кораке који могу бити предузети за повећање прихода.
- Ови модели нам могу помоћи да повећамо оптимизацију веб локације како би купац лако открио потребне ствари.
- Ови модели нам помажу у маркетиншким кампањама којима се идентификује повољно подручје и методе.
- То ће нам помоћи да идентификујемо комад купца и њихове потребе како би се могли испоручити потребни производи
- Помаже у повећању лојалности бранда.
- То помаже у мерењу профитабилности фактора који повећавају приход.
Закључак
Дакле, видели смо дефиницију вађења података и зашто је потребно и разумели разлику између дескриптивног и предиктивног модела минг података. Такође, видели смо неке моделе минг података и неколико алгоритама који помажу организацији да стекне бољи увид у сирове податке. На крају смо видели неколико предности код модела рударјења података.
Препоручени чланак
Ово је водич за моделе у Дата Мининг-у. Овде смо расправљали о најважнијим врстама модела у копању података заједно са предностима и алгоритмима. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Које су врсте дата мининг-а?
- Листа најбољих апликација за вађење података
- Компоненте архитектуре података рударства
- Питање за интервјуирање података података