Шта је Дата Мининг?

Пре него што схватимо, концепти и технике за вађење података, прво ћемо проучити вађење података. Ископавање података је одлика претварања података у неке информације које знају. То се односи на процес добијања нових информација увидом у велику количину доступних података. Користећи разне технике и алате, може се предвидети информације које се траже од података, само ако је следећи поступак тачан. Ово је корисно у разним индустријама за добијање неких потребних информација за будућу анализу препознавањем неких образаца у постојећим подацима у базама података, складиштима података итд.

Врсте података у Дата Мининг-у

Следе врсте података на којима се може вршити рударство података:

  • Релативне базе података
  • Складишта података
  • Напредна ДБ и складишта информација
  • Објектно оријентисане и објектно-релацијске базе података
  • Трансакцијске и просторне базе података
  • Хетерогене и наслијеђене базе података
  • Мултимедија и стреаминг база података
  • Текстуалне базе података
  • Текст рударство и веб рударство

Процес рударјења података

Испод су погледи за процес ископавања података:

1. Пословно разумевање

Ово је прва фаза процеса примене података у коме се јасно разумеју све потребе и клијентов пословни циљ. Постављени су одговарајући циљеви ископавања података узимајући у обзир тренутни сценариј у пословању и друге факторе као што су ресурси, претпоставке, ограничења. Правилан план ископавања података мора бити детаљан и мора испуњавати наше пословне и рударске циљеве.

2. Разумевање података

Ова фаза дјелује као провјера исправности података прикупљених из различитих ресурса за процесе ископавања података. Прво се прикупљају сви подаци из различитих извора који се односе на пословни сценариј организације који се може налазити у различитим базама података, равним датотекама итд. Прикупљени подаци се провјеравају да ли се одговарају правилно јер могу бити непроменљиви.

Понекад је потребно проверити и метаподатке да би се смањиле грешке у процесима вађења података. За анализу тачних података користе се различити упити података и на основу резултата може се провјерити квалитета података. Такође помаже у анализи да ли неки подаци недостају или не.

3. Припрема података

Овај процес троши максимално време пројекта. Ово лице укључује поступак који се назива чишћење података ради чишћења података који су прикупљени током процеса разумевања података. Процес чишћења података користи се за чишћење података како би се искључили неисправни бучни подаци за податке са недостајућим вриједностима.

4. Трансформација података

У следећем стању се раде операције трансформације података које се користе за промену података како би биле корисне у процесу имплементације ископавања података. Овде су трансформације попут здруживања, генерализације, нормализације или конструкције атрибута како би подаци били спремни за процес моделирања података.

5. Моделирање

Ово је фаза у ископавању података у којој се одговарајућа техника користи за утврђивање образаца података. Различити сценарио мора бити креиран како би се проверила квалитета и валидност овог модела и утврдило да ли су испуњени циљеви који су дефинисани у процесу пословног разумевања након примене тих техника. Образац који је пронађен у овом процесу се даље процењује и шаље се на распоређивање тиму за пословне операције како би могао да помогне у унапређењу пословне политике организација.

6. Процена

У овој фази се врши одговарајућа процена открића рударства података како би се побољшала примена у пословним процесима или не. Правилно је упоређено са открићима и постојећим планом пословања потребно је правилно проценити промену за пронађене информације и додати тренутном пословању.

7. Примена

У овој фази, информације које су закључене коришћењем процеса вађења података трансформишу се у властити разумљив облик за нетехничке заинтересоване стране. За овај поступак креира се одговарајући план размештања који укључује испоруку, одржавање и надгледање пронађених информација. На овај начин се ствара одговарајући извештај о пројекту, заједно са искуствима и лекцијама наученим током процеса преношења наших открића из области рударства података тиму за пословно пословање.

Отуда овај процес помаже побољшању пословне политике организације.

Технике вађења података

Испод технике и технологије могу помоћи у примени функције рударјења података на најефикаснији начин:

1. Пратите узорке

Препознавање образаца у вашем скупу података једна је од основних техника у ископавању података. Подаци се посматрају у редовним интервалима ради препознавања неке аберације. На пример, може се видети ако одређена особа путује у различите земље, онда ће та особа морати редовно да резервише карте, па се може понудити посебна кредитна картица.

2. Класификација

То је једна од сложених техника за вађење података где морамо направити различите препознатљиве категорије користећи различите атрибуте у постојећим подацима. Ове категорије помажу у доношењу различитих закључака за нашу будућу употребу. На пример, док анализирамо податке о саобраћају у граду, саобраћај у тој области се може класификовати на низак, средњи и густ. Ово ће помоћи путницима да предвиде саобраћај пре времена.

3. Удруживање

Ова техника је слична техници праћења узорака, али овде се односи на зависне варијабле. То значи да се проналази образац за повезане податке који су повезани са постојећим подацима. Прати се догађај везан за други догађај и одређени обрасци налазе се у тим подацима. На пример, подаци за праћење датотека за саобраћај у одређеном граду такође могу да прате, најпосећенија места у граду. Ово такође може помоћи у праћењу познатих места која треба посетити у граду.

4. Вањска детекција

Ова техника је повезана са екстракцијом аномалија у обрасцу података. На пример, продаја тржног центра доноси добру зараду током 11 месеци у години, али у последњем месецу продаја толико пада, што доводи до губитка. У тим случајевима морамо сазнати шта је био фактор који је смањио продају како бисмо га могли избећи следећи пут. Техника проналажења такве дистракције у регуларном обрасцу део је технике детекције Оутлиереа.

5. Кластерирање

Ова техника је слична класификацији, само што је разлика у томе што скупља податке који имају неке сличности сврставају их у једну групу. На пример, удруживање различитих публика биоскопа на основу учесталости тога колико често долазе на представе, у које време долазе и по ком жанру филма долазе.

6. Регресија

Ова техника помаже да се направи однос између две варијабле на којима анализа може да зависи. Овде покушавамо да откријемо образац промене променљиве фиксирањем осталих зависних променљивих. На пример, ако морамо да откријемо образац продаје производа у тржном центру у зависности од његове расположивости, сезоне, потражње итд. То може навести власника да одреди цену да га прода.

7. Предвиђање

Најважнија карактеристика дата мининг-а је смањење будућих ризика и повећање профита организације проучавањем постојећих и историјских образаца продајних и кредитних ризика. Овде нам ова врста технологије помаже да донесемо будуће одлуке овисно о обрасцу који се налази у историјским и садашњим подацима и имајући у виду промјене на тржишту и ризике. Ова техника је најкориснија за вађење података.

Алати за рударјење података

Не треба посебне најновије технологије за извођење података. То се може учинити и помоћу најновијих система база података и једноставних алата који су лако доступни у било којој организацији. Такође, неко може креирати сопствени алат кад недостаје одговарајући алат. Најпопуларнији алат који се широко користи у индустрији дат је у наставку:

1. Р-језик

Ово је алат отвореног кода који се користи за статистичко рачунање и графику. Овај алат помаже у ефикасном руковању и складиштењу података. Све ове карактеристике су због следећих техника:

  • Статистички
  • Класични статистички тестови
  • Анализа временских серија
  • Класификација
  • Графичке технике

2. Орацле Дата Мининг

Овај алат је популарно познат и као ОДМ, део је Орацле Адванцед Датабасе базе података. Овај алат помаже у анализирању података у складиштима података и генерира детаљне увиде који додатно помажу у предвиђању. Ове ствари помажу у проучавању понашања купаца, а производи захтевају производе на тај начин повећавају могућности продаје.

Изазови са којима се сусрећу у имплементацији Дата Мине:

  • За постављање сложених упита за вађење података потребни су вјешти стручњаци.
  • Постојећи модели се можда не уклапају у базе података будуће државе.
  • Потешкоће с којима се суочавају у управљању великим базама података.
  • Може се појавити потреба за модификацијом пословне праксе како би се користили подаци који су откривени.
  • Хетерогене базе података и информације које стижу глобално могу резултирати сложеним интегрисаним информацијама.
  • Ископавање података има предуслов да подаци морају бити разноврсне природе, јер у противном резултати могу бити нетачни.

Закључци-појмови и технике вађења података

  • Ископавање података је начин за праћење прошлих података и прављење будућих анализа користећи их.
  • То је исто као и вађење информација потребних за анализу из средстава задњег датума која су већ присутна у базама података.
  • Ископавање података може се обавити на различитим типовима база података као што су база просторних података, РДБМС, складишта података, вишеструке и наслијеђене базе података итд.
  • Цјеловит процес рударства укључује пословно разумијевање, разумијевање података, припрему података, моделирање, еволуцију, имплементацију.
  • Доступне су различите технике ископавања података за ефикасан рад рудника података, као што су класификација, регресијско повезивање, итд. Употреба зависи од сценарија.
  • Најефикаснији алати за вађење података су Р-језик и Орацле Дата.
  • Главни недостатак рударства података са којим се суочавају су потешкоће у обуци стручњака за руковање тим софтвером за аналитику.
  • Постоје различите индустрије које користе дата мининг за потребе анализе као што су банкарство, производња, супермаркети, малопродајни пружаоци услуга, итд.

Препоручени чланци

Ово је водич за концепте и технике рударјења података. Овде смо расправљали о процесу, техникама и алатима Дата Мининг-а у Рударству података. Можете и да прођете кроз наше друге сродне чланке да бисте сазнали више -

  1. Предности Дата Мининг-а
  2. Шта је истраживање података?
  3. Процес рударјења података
  4. Техника науке о подацима
  5. Кластерирање у машинском учењу
  6. Како да генеришете податке теста?
  7. Водич за моделе у Рударству података

Категорија:

Велики података