Методы добычи данных - 7 лучших методов интеллектуального анализа данных для достижения наилучших результатов

Содержание:

Anonim

Введение в методы добычи данных

В этой теме мы собираемся узнать о методах интеллектуального анализа данных, так как прогресс в области информационных технологий должен привести к созданию большого количества баз данных в различных областях. В результате возникает необходимость хранить важные данные и манипулировать ими, которые впоследствии могут быть использованы для принятия решений и улучшения деятельности бизнеса.

Что такое Data Mining?

Data Mining - это процесс извлечения полезной информации и шаблонов из огромных данных. Data Mining включает в себя сбор, извлечение, анализ и статистику данных. Он также известен как процесс обнаружения знаний, интеллектуальный анализ данных или анализ данных / шаблонов. Data Mining - это логический процесс поиска полезной информации для поиска полезных данных. Как только информация и шаблоны найдены, ее можно использовать для принятия решений по развитию бизнеса. Инструменты интеллектуального анализа данных могут дать ответы на различные вопросы, связанные с вашим бизнесом, которые было слишком сложно решить. Они также прогнозируют будущие тенденции, которые позволят деловым людям принимать упреждающие решения.

Интеллектуальный анализ данных состоит из трех этапов. Они есть

  • Исследование - на этом этапе данные очищаются и преобразуются в другую форму. Характер данных также определяется
  • Идентификация шаблона - следующий шаг - выбрать шаблон, который сделает лучший прогноз
  • Развертывание - идентифицированные шаблоны используются для получения желаемого результата.

Преимущества Data Mining

  • Автоматическое прогнозирование тенденций и поведения
  • Он может быть реализован как на новых системах, так и на существующих платформах.
  • Он может анализировать огромную базу данных в считанные минуты
  • Автоматическое обнаружение скрытых паттернов
  • Есть много моделей, доступных для понимания сложных данных легко
  • Это высокая скорость, которая позволяет пользователям анализировать огромное количество данных за меньшее время
  • Это дает улучшенные прогнозы

Список 7 важных методов добычи данных

Одной из наиболее важных задач в Data Mining является выбор правильного метода интеллектуального анализа данных. Техника Data Mining должна выбираться в зависимости от типа бизнеса и типа проблемы, с которой сталкивается ваш бизнес. Обобщенный подход должен быть использован для повышения точности и экономической эффективности использования методов интеллектуального анализа данных. Есть в основном семь основных методов Data Mining, которые обсуждаются в этой статье. Есть также много других методов Data Mining, но эти семь чаще считаются деловыми людьми.

  • Статистика
  • Кластеризация
  • Визуализация
  • Древо решений
  • Правила Ассоциации
  • Нейронные сети
  • классификация

  1. Статистические методы

Статистика методов добычи данных - это раздел математики, который относится к сбору и описанию данных. Статистический метод не рассматривается многими аналитиками как метод анализа данных. Но, тем не менее, это помогает обнаружить закономерности и построить прогностические модели. По этой причине аналитик данных должен обладать некоторыми знаниями о различных статистических методах. В современном мире людям приходится иметь дело с большим количеством данных и извлекать из них важные шаблоны. Статистика может помочь вам в большей степени получить ответы на вопросы о своих данных, как

  • Какие шаблоны в их базе данных?
  • Какова вероятность того, что событие произойдет?
  • Какие шаблоны более полезны для бизнеса?
  • Какова сводная информация высокого уровня, которая может дать вам подробное представление о том, что находится в базе данных?

Статистика не только отвечает на эти вопросы, но и помогает обобщать данные и подсчитывать их. Это также помогает в предоставлении информации о данных с легкостью. С помощью статистических отчетов люди могут принимать разумные решения. Существуют различные формы статистики, но наиболее важным и полезным методом является сбор и подсчет данных. Есть много способов сбора данных, таких как

  • Гистограмма
  • Жадный
  • медиана
  • Режим
  • отклонение
  • Максимум
  • Min
  • Линейная регрессия

  1. Техника кластеризации

Кластеризация является одним из старейших методов, используемых в Data Mining. Кластерный анализ - это процесс выявления данных, которые похожи друг на друга. Это поможет понять различия и сходства между данными. Это иногда называется сегментацией и помогает пользователям понять, что происходит в базе данных. Например, страховая компания может группировать своих клиентов в зависимости от их дохода, возраста, характера полиса и типа требований.

Существуют разные типы методов кластеризации. Они следующие

  • Методы разбиения
  • Иерархические агломерационные методы
  • Методы, основанные на плотности
  • Методы на основе сетки
  • Основанные на модели методы

Самый популярный алгоритм кластеризации - ближайший сосед. Техника ближайшего соседа очень похожа на кластеризацию. Это метод прогнозирования, при котором для прогнозирования того, что является оценочным значением в одной записи, ищите записи с аналогичными оценочными значениями в исторической базе данных и используйте значение прогнозирования из записи, которая находится рядом с неклассифицированной записью. Этот метод просто утверждает, что объекты, которые находятся ближе друг к другу, будут иметь аналогичные значения прогнозирования. С помощью этого метода вы можете легко предсказать значения ближайших объектов очень легко. Ближайший сосед - самая простая в использовании техника, потому что они работают в соответствии с мыслями людей. Они также работают очень хорошо с точки зрения автоматизации. Они легко выполняют сложные расчеты ROI. Уровень точности в этой технике так же хорош, как и в других методах Data Mining.

В бизнесе метод «Ближайший сосед» чаще всего используется в процессе поиска текста. Они используются для поиска документов, которые разделяют важные характеристики с тем основным документом, который был отмечен как интересный.

  1. Визуализация

Визуализация является наиболее полезной техникой, которая используется для обнаружения шаблонов данных. Этот метод используется в начале процесса интеллектуального анализа данных. В настоящее время проводится много исследований, направленных на создание интересной проекции баз данных, которая называется Projection Pursuit. Существует много методов интеллектуального анализа данных, которые будут создавать полезные шаблоны для хороших данных. Но визуализация - это метод, который преобразует плохие данные в хорошие данные, позволяя использовать различные методы Data Mining для обнаружения скрытых паттернов.

  1. Техника дерева решений индукции

Дерево решений является прогностической моделью, а само название подразумевает, что оно выглядит как дерево. В этом методе каждая ветвь дерева рассматривается как вопрос классификации, а листья деревьев рассматриваются как разделы набора данных, относящиеся к этой конкретной классификации. Этот метод может быть использован для анализа разведки, предварительной обработки данных и прогнозирования.

Дерево решений может рассматриваться как сегментация исходного набора данных, где сегментация выполняется по определенной причине. Каждые данные, относящиеся к сегменту, имеют некоторые сходства в прогнозируемой информации. Деревья решений обеспечивают результаты, которые могут быть легко понятны пользователю.

Техника дерева решений в основном используется статистиками, чтобы выяснить, какая база данных больше связана с проблемой бизнеса. Техника дерева решений может использоваться для прогнозирования и предварительной обработки данных.

Первый и главный шаг в этой технике - выращивание дерева. Основа выращивания дерева зависит от того, как найти наилучший возможный вопрос для каждой ветви дерева. Дерево решений перестает расти при любом из следующих обстоятельств

  • Если сегмент содержит только одну запись
  • Все записи содержат одинаковые функции
  • Рост не достаточно, чтобы сделать еще раз

CART, который обозначает деревья классификации и регрессии, представляет собой алгоритм исследования и прогнозирования данных, который выбирает вопросы более сложным способом. Он пробует их все, а затем выбирает один лучший вопрос, который используется для разделения данных на два или более сегмента. После выбора сегментов он снова задает вопросы по каждому новому сегменту в отдельности.

Другой популярной технологией дерева решений является CHAID (автоматический детектор взаимодействия Chi-Square). Он похож на CART, но он отличается в одном отношении. CART помогает в выборе лучших вопросов, а CHAID помогает в выборе сплитов.

  1. Нейронная сеть

Нейронная сеть - еще одна важная техника, используемая людьми в наши дни. Этот метод чаще всего используется на начальных этапах технологии интеллектуального анализа данных. Искусственная нейронная сеть была сформирована из сообщества искусственного интеллекта.

Нейронные сети очень просты в использовании, поскольку они в определенной степени автоматизированы, и поэтому от пользователя не требуется много знаний о работе или базе данных. Но чтобы нейронная сеть работала эффективно, вам нужно знать,

  • Как узлы связаны?
  • Сколько единиц обработки будет использовано?
  • Когда должен быть остановлен тренировочный процесс?

Есть две основные части этой техники - узел и ссылка

  • Узел - который свободно соответствует нейрону в мозге человека
  • Связь - которая свободно соответствует связям между нейронами в человеческом мозге

Нейронная сеть - это совокупность взаимосвязанных нейронов. которые могли бы сформировать один слой или несколько слоев. Формирование нейронов и их взаимосвязей называют архитектурой сети. Существует множество моделей нейронных сетей, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. Каждая модель нейронной сети имеет разные архитектуры, и эти архитектуры используют разные процедуры обучения.

Нейронные сети являются очень сильной методикой прогнозного моделирования. Но это не очень легко понять даже специалистам. Это создает очень сложные модели, которые невозможно полностью понять. Таким образом, для понимания техники нейросетей компании находят новые решения. Два решения уже были предложены

  • Первое решение - это нейронная сеть, упакованная в законченное решение, которое позволит использовать ее для одного приложения.
  • Второе решение - это связано с экспертными консультационными услугами

Нейронная сеть была использована в различных приложениях. Это использовалось в бизнесе, чтобы обнаружить мошенничества, происходящие в бизнесе.

  1. Техника Правил Ассоциации

Эта техника помогает найти связь между двумя или более предметами. Это помогает узнать отношения между различными переменными в базах данных. Он обнаруживает скрытые шаблоны в наборах данных, которые используются для идентификации переменных и частого появления различных переменных, которые появляются с самыми высокими частотами.

Правило ассоциации предлагает две основные информации

  • Поддержка - как часто применяется правило?
  • Уверенность - Как часто это правило правильно?

Этот метод основан на двухэтапном процессе

  • Найти все часто встречающиеся наборы данных
  • Создавать строгие правила ассоциации из частых наборов данных

Существует три типа правил ассоциации. Они есть

  • Правило многоуровневой ассоциации
  • Правило многомерной ассоциации
  • Правило количественной ассоциации

Этот метод чаще всего используется в розничной торговле для поиска моделей продаж. Это поможет увеличить коэффициент конверсии и, следовательно, увеличить прибыль.

  1. классификация

Классификация методов интеллектуального анализа данных является наиболее часто используемым методом интеллектуального анализа данных, который содержит набор предварительно классифицированных выборок для создания модели, которая может классифицировать большой набор данных. Этот метод помогает получить важную информацию о данных и метаданных (данные о данных). Этот метод тесно связан с техникой кластерного анализа и использует дерево решений или систему нейронной сети. Есть два основных процесса, связанных с этой техникой

  • Обучение - в этом процессе данные анализируются алгоритмом классификации
  • Классификация - в этом процессе данные используются для измерения точности правил классификации

Существуют разные типы классификационных моделей. Они следующие

  • Классификация по индукции дерева решений
  • Байесовская классификация
  • Нейронные сети
  • Машины опорных векторов (SVM)
  • Классификация на основе ассоциаций

Одним хорошим примером метода классификации является поставщик электронной почты.

Вывод:

Из этой статьи мы узнали о важных методах Data Mining. А характеристики и характеристики каждого из методов подробно объясняются. Доказано, что Data Mining является важным инструментом во многих сферах бизнеса, и эти методы лучше всего использовать при поиске решения проблемы. Поэтому для компаний очень важно использовать методы интеллектуального анализа данных, чтобы помочь деловым людям принимать разумные решения. Ни одна техника не может быть использована для решения проблемы в бизнесе. Все методы извлечения данных должны идти рука об руку, чтобы решить проблему.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по методам интеллектуального анализа данных. Здесь мы обсудили базовую концепцию и список из 7 важных методов интеллектуального анализа данных. Вы также можете ознакомиться с другими нашими предлагаемыми статьями, чтобы узнать больше -

  1. Что такое аналитика данных
  2. Что такое визуализация данных
  3. Что такое наука о данных
  4. Что такое технология больших данных?
  5. Типы кластеризации | Лучшие типы с примерами