Что такое Data Mining?

Он также известен как обнаружение знаний или обнаружение данных. Поскольку все мы знаем, что многие крупные организации работают в разных местах, и каждое место генерирует большие объемы данных (в форме тера- петабайт), и компаниям необходимо принимать решения из всех таких источников для принятия стратегического решения. Для анализа, управления и принятия быстрых решений нам необходимо преобразовать все области. Метод извлечения полезной информации из хранилища данных называется интеллектуальным анализом данных. Они сосредотачиваются на открытии, управляемом данными соответственно. Эти задачи можно разделить на две категории: прогнозирующие и описательные. Для обработки петабайт данных интеллектуального анализа данных требуются суперкомпьютер и вычислительные кластеры. Типы интеллектуального анализа данных включают контролируемое и неконтролируемое обучение.

Определение

Это мощная технология с большим потенциалом для извлечения скрытых предсказательных данных / шаблонов из большого репозитория (базы данных, текст, изображения), который использует научные методы, алгоритмы для извлечения знаний о данных (тип данных структурирован) в различных формах. Это аналитический процесс, позволяющий исследовать большой объем данных, применяя детективные шаблоны к этим данным, чтобы получить новые подмножества данных для улучшения бизнес-процессов и принятия решений.

Понимание Data Mining

Майнинг обычно выполняется в базе данных с различными наборами данных и хранится в структурном формате, после чего обнаруживается скрытая информация, например, онлайн-сервисы, такие как Google, требуют огромных объемов данных для рекламы своих пользователей, в таком случае майнинг анализирует поиск процесс для запросов, чтобы выдать соответствующие данные рейтинга. Инструменты и методы, используемые в процессе добычи, - это классификации (прогнозирование наиболее вероятного случая), ассоциация (определение переменных, связанных друг с другом), прогнозирование (прогнозирование значения одной переменной с другой). Для хорошего распознавания образов используется машинное обучение. Реализован широкий спектр алгоритмов для получения релевантной информации из запросов.

Как Data Mining делает работу такой простой?

Они упрощают работу, предсказывая поведение клиентов, и используют эти инструменты для поиска шаблонов данных. Это превращает необработанные данные в структурированную информацию. Шаги, вовлеченные в этот процесс:

Они извлекают и загружают данные в хранилище данных (которое требует предварительной обработки), которые хранятся в многомерной базе данных (которая выполняет анализ срезов, кубиков, кубических форматов).
Используя прикладное программное обеспечение, они предоставляют доступ к данным бизнес-аналитикам.
Представление этой информации в легко понятном формате, таком как графики.
Необходимо увеличить объем и разнообразие данных.

Короче говоря, мы можем сказать, что это работает в три простых шага. Это подготовка данных (исследование), выбор различных моделей для построения и проверки, этап развертывания (генерация ожидаемых результатов). С другой стороны, работать не так просто, так как для интеллектуального анализа данных важно понять, что и как можно реализовать во всех потоках данных с соответствующим массовым производством данных в организациях. Примерами интеллектуального анализа данных являются электронная коммерция, управление взаимоотношениями с клиентами, банковское дело, здравоохранение, основные предметы маркетинга. Во всех этих приложениях применяются алгоритмы анализа данных для подготовки прогнозов и извлечения шаблонов данных.

Ведущие горнодобывающие компании

Многие ведущие топ-компании используют этот домен для обеспечения успеха на рынке, увеличения доходов, выявления клиентов, чтобы сделать их бизнес успешным. Они есть :

Google - поиск соответствующей информации по запросам.
Cignus Web
оракул
IBM и SAP
Базовая информатика
IBM Cognos - аналитика самообслуживания BI
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institue - Услуги по добыче данных.
WizSoft,
Нейронные технологии - предоставляет продукт и услуги.
Amazon - Сервис продуктов.
Дельта - Авиакомпания Сервис (Мониторинг отзывов клиентов).
Sun tech - веб-исследовательский сервис

Различные подмножества Data Mining

Некоторые из методов добычи включают в себя прогнозирование, классификацию, регрессию, кластеризацию, ассоциацию, деревья решений, обнаружение правил, ближайший сосед. Он делит наборы данных на два типа. Это тренировочный набор и тестовый набор. Другими подмножествами интеллектуального анализа данных, связанными с данными, являются наука о данных, аналитика данных, машинное обучение, большие данные, визуализация данных. Основное различие между ними заключается в том, что майнинг по-прежнему остается аналитиком и создает алгоритм для определения структуры данных. Майнинг сначала собирает данные и создает индуктивный процесс, в то время как другие не находят закономерностей.

Что вы можете сделать с Data Mining?

Мы должны относиться к интеллектуальному анализу данных как к примитивному, поскольку оно улучшает обслуживание клиентов и повышает уровень обслуживания. Благодаря этому мы можем оптимизировать данные, анализируя данные в таких областях, как здравоохранение, телекоммуникации, производство, финансы и страхование. Он ориентирован на приложения и меньше связан с поиском отношений с переменными. Это помогает организации экономить деньги, выявляет схемы покупок в супермаркете, определяет новых клиентов, прогнозирует степень отклика клиентов. Он работает с тремя типами данных: метаданные (данные о себе), транзакционные и неоперационные данные. Правительство использует интеллектуальный анализ данных для отслеживания мошенничества, отслеживания стратегии игры, перекрестных продаж.

Работа с Data Mining

Начальный процесс включает в себя очистку данных из разных источников, что является важной частью. Для этого они используют несколько методов, называемых статистическим анализом, машинным обучением. Инструмент визуализации данных является одним из универсальных инструментов для интеллектуального анализа данных. Метод, который используется для работы с этим, называется прогнозным моделированием. Процесс интеллектуального анализа данных состоит из исследования, проверки / подтверждения, развертывания. Задача включает в себя

Постановка проблемы сформирована.
Понять данные с фоном.
Реализация подходов моделирования.
Определение производительности измерения и интерпретации данных.
Визуализация данных с результатами.

Работает с некоторыми инструментами, такими как Rapid Miner, Orange, которые все с открытым исходным кодом. Используемые здесь методы моделирования - это байесовские сети, нейронные сети, деревья решений, линейная и логистическая регрессия, генетические алгоритмы, нечеткие множества. Основная задача интеллектуального анализа данных:

классификация
Кластеризация
регрессия
Суммирование
Моделирование зависимостей
Обнаружение обнаружения

Преимущества Data Mining

Есть много преимуществ, некоторые пункты приведены ниже:

Они улучшают процесс планирования и принятия решений и максимально сокращают расходы.
Пользователь может быстро анализировать огромное количество данных.
Они полезны для прогнозирования будущих тенденций с помощью используемых технологий. И еще одна популярность технологий интеллектуального анализа данных - это графические интерфейсы, которые делают программы проще.
Они помогают нам находить мошеннические действия в анализе рынка, а при добыче производственных данных они повышают удобство использования и дизайн. Они также могут быть использованы в не маркетинговых целях.
Повышение доходов компании и снижение затрат в бизнесе.
Они используются в различных областях, таких как сельское хозяйство, медицина, генетика, биоинформатика и сентиментальный анализ.
Это помогает маркетологам прогнозировать покупательское поведение продукта и использовалось для электроэнергетики и лучшего понимания клиента.
Они также помогают транзакциям с кредитными картами и обнаружению мошенничества в них.
Горное дело широко используется в сельском хозяйстве для прогнозирования проблем ферментации с использованием подхода K-Means.

Требуемые навыки Data Mining

Чтобы стать специалистом по майнингу данных, им нужны уникальные технологии и навыки межличностного общения. Технические навыки включают аналитические инструменты, такие как MySQL, Hadoop и языки программирования, такие как Python, Perl, Java. И нужно понимать статистические понятия, индукцию знаний, структуры данных и алгоритмы и практические знания Hadoop и MapReduce. Навыки требуются в следующих областях, как DB2, инструменты ETL, Oracle. Если вы хотите выделиться среди других майнеров данных, то необходимость в обучении машинному обучению очень важна. Чтобы определить шаблоны данных, тогда основы математики являются обязательными для определения чисел, отношений, взаимосвязи и шагов регрессии. Чтобы учить, нужно иметь концепцию базы данных, такую как схемы, отношения, язык структурных запросов. Специалист по интеллектуальному анализу данных должен обладать знаниями в области бизнес-аналитики, особенно программного обеспечения для программирования, и опытом работы с операционной системой, особенно Linux, а также глубокими знаниями в области наук о данных, чтобы сделать карьерный шаг.

Почему мы должны использовать Data Mining?

Он входит в число ключевых технологий, которые окажут большее влияние на организации в ближайшие годы, поэтому майнинг важен. Они помогают исследовать и идентифицировать образцы данных. Они связаны с хранилищем данных и нейронными сетями, которые отвечают за извлечение. В маркетинге сегментация и кластеризация отслеживают покупательское поведение. Для релевантного поиска в области интеллектуального анализа документов майнинг добывает страницы в Интернете. В их обязанности входит проведение исследований в области анализа данных и интерпретации результатов. Важное использование интеллектуального анализа данных - помочь обнаружению мошенничества и разработать модели для понимания характеристик на основе шаблонов. Добыча полезных ископаемых используется для сбора наблюдений и выявления корреляций и связей между фактами. Функциональные возможности включают характеристику данных, анализ выбросов, распознавание данных, анализ ассоциаций и кластеризации.

Ключ к успеху в майнинге:

Источник данных
Подходящие алгоритмы
Научная добыча
Увеличенная скорость обработки

Область интеллектуального анализа данных

Частый анализ паттернов расширил анализ данных и имеет глубокие оценки в методологиях майнинга. Горнодобывающая промышленность имеет огромные возможности в больших и малых организациях с замечательными перспективами. У них есть автоматизированные прогнозы тенденций, включая поиск мошеннических и максимизировать рентабельность инвестиций в будущем. Открытие прошлых неизвестных моделей. Методы, используемые в майнинге, являются продвинутыми понятиями, такими как нейронная и нечеткая логика, для улучшения их итогов и быстрого получения ресурсов от поиска. Вы можете найти будущее в распределенном DataMining, Sequence Data Mining, пространственном и географическом Data Mining, Multimedia.

Зачем нам нужен Data Mining?

В современном деловом мире интеллектуальный анализ данных используется в различных секторах для аналитических целей. Все, что нужно пользователям, - это четкая информация, которая расширяет область интеллектуального анализа данных. С помощью этой техники мы можем анализировать данные и преобразовывать их в значимые данные, которые затем помогают принимать разумные решения и делать прогнозы в организации. В ИТ-индустрии майнинг ускоряет работу Интернета, а время отклика сайта легко с помощью инструмента майнинга. Медработники могут добывать наборы данных для идентификации агентов. Вы сможете изучить поведение клиентов, найти подходы и отношения и предсказать будущую бизнес-стратегию. Это устраняет время и трудозатраты, необходимые для сортировки большой базы данных. Они обеспечивают четкую идентификацию скрытых моделей для преодоления рисков в бизнесе. Интеллектуальный анализ данных определяет выбросы в данных. Это помогает понять клиентов и улучшить их обслуживание для достижения цели пользователя.

Кто является подходящей аудиторией для изучения технологий Data Mining?

Правильная аудитория - это ИТ-менеджеры, аналитики данных, которые ищут карьерный рост и совершенствование управления данными, инструменты для успешного интеллектуального анализа данных.
Эксперты работают над инструментами хранилищ данных и отчетности, а также бизнес-аналитикой.
Его могут принять новички с хорошими логическими и аналитическими навыками.
Программисты, шесть сигма-консультантов.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте?

Мир данных науки предлагает больше позиций в организациях. Потребность в специалистах по майнингу крайне важна, так как компании ищут экспертов с выдающимися навыками и опытом в области интеллектуального анализа данных. Data Miner использует статистическое программное обеспечение для анализа данных и улучшения бизнес-решений. Специалист по интеллектуальному анализу данных играет важную роль в команде по науке о данных, поэтому его потенциал ценится в компаниях любого масштаба.

Вывод

В современном мире это быстро развивающаяся технология, так как всем нужны правильные данные для получения точной информации. Социальные сети, такие как Facebook, Twitter и т. Д., А также интернет-магазины, такие как Amazon, - это данные, которые описывают, что данные собираются и собираются, мы должны извлечь стратегические факты из этих данных. Для этого интеллектуальный анализ данных развивается во всем мире. Они объединяются с большими данными и машинным обучением, чтобы лучше понять организацию. Это все о предсказании будущего для анализа. Поскольку компании продолжают обновляться, им необходимо отслеживать последние тенденции в майнинге, чтобы преодолевать сложные соревнования, в то время как майнинг помогает получать основанную на знаниях информацию. И эта технология может использоваться во многих реальных приложениях, таких как телекоммуникации, биомедицина, маркетинг и финансы, розничная торговля.

Что такое Data Mining? - Преимущество и работа Data Mining

Содержание: