Преглед процеса вађења података
Ископавање података је чин и начин проналажења образаца и могућности унутар великих скупова података који обично укључује методе попут пресека тачака у статистици, машинском учењу и системима база података. То је интердисциплинарни подскуп области рачунарске науке, заједно са статистикама ради општег циља узимања информација помоћу интелигентних метода, коришћењем скупа података, а такође претварањем свих информација у сасвим нову разумљиву структуру која би се могла даље развити употреба. У овој теми ћемо сазнати о процесу копања података.
Један од веома битних задатака вађења података односи се на аутоматску и полуаутоматску анализу велике количине необрађених података и информација како би се извукао претходно непознати врло занимљив сет образаца као што су кластери или група података, детекција аномалије (необични записи), а такође и у случају зависности која користи секвенцијално рударјење узорака и рударско правило придруживања. Ово користи просторне индексе. Зна се да ови обрасци могу да буду међу врстама улазних података и могу се користити у даљој анализи, на пример, у случају предиктивне анализе и машинског учења. Тачнији скупови резултата могу се добити када почнете користити системе одлучивања о подршци.
Како функционира вађење података?
У индустрији постоји обиље података у свим областима и постаје врло потребно да се подаци у складу с њима обрађују и обрађују. У основи, укратко, укључује ЕТЛ скуп процеса као што су вађење, трансформација и учитавање података заједно са свим осталим што је потребно да би се овај ЕТЛ догодио. Ово укључује чишћење, трансформацију и обраду података који ће се користити у различитим системима и репрезентацијама. Клијенти могу да користе ове обрађене податке за анализу пословања и трендова раста у својим компанијама.
Предности процеса вађења података
Предност рудања података укључује не само оне повезане са пословањем, већ и оне као што су медицина, временска прогноза, здравствена заштита, транспорт, осигурање, влада, итд. Неке од предности укључују:
- Маркетинг / малопродаја: Помаже свим маркетиншким компанијама и фирмама да направе моделе који се заснивају на историјском скупу података и информација како би предвидили реактивност на маркетиншке кампање које преовлађују данас као што су интернетска маркетиншка кампања, директна пошта итд.
- Финансије / банкарство: Извођење података укључује финансијске институције које дају информације о кредитима и такође извештавају о кредитима. Када се модел изгради на историјским подацима, финансијске институције могу онда утврдити добре или лоше зајмове. Такође, банке прате и лажне и сумњиве трансакције.
- Производња: Неисправна опрема и квалитет произведених производа могу се утврдити коришћењем оптималних параметара за контролу. На пример, за неке индустрије развоја полупроводника, тврдоћа воде и квалитет постају главни изазов, јер има тенденцију да утиче на квалитет производа њиховог производа.
- Влада: Владе могу имати користи од надгледања и одмеравања сумњивих активности да би се избегле активности против прања новца.
Различите фазе процеса вађења података
- Чишћење података: Ово је веома почетна фаза у случају вађења података где класификација података постаје суштинска компонента за добијање коначне анализе података. То укључује идентификацију и уклањање нетачних и шкакљивих података из скупа табела, базе података и скупа записа. Неке технике укључују непознавање тупле-а које се углавном налази када ознака класе није на месту, следећа техника захтева самостално попуњавање несталих вредности, замену недостајућих вредности и погрешних вредности са глобалним константама или предвидљивим или средњим вредностима.
- Интеграција података: То је техника која укључује спајање новог скупа информација с постојећим скупом. Међутим, извор може укључивати мноштво података, базе података или равне датотеке. Уобичајена примена за интеграцију података је креирање ЕДВ-а (складишта података предузећа) који тада говори о два концепта и олабављеној спрези, али не улазимо у детаље.
- Трансформација података: Ово захтијева трансформацију података унутар формата опћенито из изворног система у потребан одредишни систем. Неке стратегије укључују изглађивање, агрегацију, нормализацију, генерализацију и изградњу атрибута.
- Дискретизација података: Технике које могу поделити домену континуираног атрибута кроз интервале назива се дискретизација података при чему се скупови података чувају у малим деловима и на тај начин чине нашу студију много ефикаснијом. Двије стратегије укључују дискретизацију одозго према доље и дискретизацију одоздо према горе.
- Концепт хијерархије: Они минимизирају податке замјеном и прикупљањем концепата ниског нивоа из концепата високог нивоа. Вишедимензионални подаци са више нивоа апстракције су дефинисани хијерархијом концепта. Методе су Биннинг, анализа хистограма, анализа кластера итд.
- Процјена узорка и презентација података: Ако су подаци представљени на ефикасан начин, и клијент, као и купци, могу их искористити на најбољи могући начин. Након проласка кроз горњи скуп фаза, подаци се затим приказују у облику графикона и дијаграма и на тај начин их разумевају уз минимално статистичко знање.
Алати и технике рударјења података
Алати и технике за вађење података укључују начине на које се ови подаци могу вадити и користити их на добру и ефикасну употребу. Следећа два су међу најпопуларнијим скупом алата и техника вађења података:
1. Р-језик: То је алат отвореног кода који се користи за графику и статистичко рачунање. Има широк спектар класичних статистичких тестова, класификација, графичке технике, анализа временских серија, итд. Користи ефикасна складишта и руковање подацима.
2. Орацле дата мининг: Популарно познат као ОДМ који постаје део Орацле напредне базе података аналитике чиме се генеришу детаљни увиди и предвиђања посебно коришћена за откривање понашања купаца, развијају профиле корисника заједно са идентификацијом начина и могућности унакрсне продаје.
Закључак
Ископавање података односи се на објашњење историјских података, а такође и на стварни скуп токова података и на тај начин користи предвиђања и анализе поврх минираних података. Уско је повезан са алгоритмима науке о подацима и машинском учењу попут класификације, регресије, кластерирања, КСГбоостинга итд., Јер они обично стварају важне технике ископавања података.
Један од недостатака може обучавати обуку ресурса на сету софтвера који може бити сложен и дуготрајан задатак. Ископавање података постаје неопходна компонента нечијег система данас и ефикасним коришћењем њега предузећа могу да расту и предвиђају своју будућу продају и приходе. Надам се да вам се свидео овај чланак. Останите са нама због више оваквих.
Препоручени чланци
Ово је водич за процес вађења података. Овде смо разговарали о различитим фазама, предностима, алатима и техникама процеса вађења података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је кластерирање у Рударству података?
- Шта је Ајак?
- Предности ХТМЛ-а
- Како функционише ХТМЛ
- Концепти и технике рударјења података
- Алгоритми и врсте модела у копању података