Введение в типы интеллектуального анализа данных
Термин «интеллектуальный анализ данных» означает, что нам необходимо изучить большой набор данных и извлечь из него данные, чтобы изобразить суть того, что данные хотят сказать. Очень похоже на то, как осуществляется добыча угля, когда уголь глубоко под землей добывается с использованием различных инструментов, анализ данных также имеет связанные инструменты для получения максимальной отдачи от данных. Одна очень распространенная неверная интерпретация при извлечении данных заключается в том, что мы пытаемся извлечь новые данные, но не всегда это так. Это также относится к чему-то, в чем мы пытаемся извлечь смысл из данных, которые у нас уже есть. Таким образом, интеллектуальный анализ данных сам по себе является обширной областью, в которой в следующих нескольких параграфах мы углубимся в особенности в инструменты интеллектуального анализа данных. В этой статье мы обсудим типы интеллектуального анализа данных.
Что такое Data Mining?
Как говорилось ранее о интеллектуальном анализе данных, интеллектуальный анализ данных - это процесс, в котором мы пытаемся извлечь максимальную пользу из данных. Инструменты интеллектуального анализа данных действуют как мост между данными и информацией из данных. В некоторых блогах интеллектуальный анализ данных также называется открытием знаний. Здесь мы хотели бы дать краткое представление о процессе реализации интеллектуального анализа данных, чтобы интуиция, лежащая в основе интеллектуального анализа данных, была ясной и удобной для восприятия читателями. Ниже блок-схема представляет поток:
В процессе, описанном выше, на каждом уровне есть инструменты, и мы попытаемся глубоко погрузиться в самые важные из них.
Типы интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных может быть выполнен на следующих типах данных:
1. Сглаживание (подготовка данных)
Этот конкретный метод добычи данных относится к жанру подготовки данных. Основное назначение этого метода - удаление шума из данных. Здесь алгоритмы, такие как простая экспоненциальная, скользящая средняя используются для устранения шума. Во время исследовательского анализа этот метод очень удобен для визуализации тенденций / настроений.
2. Агрегирование (подготовка данных)
Как предполагает этот термин, группа данных агрегируется для получения дополнительной информации. Этот метод используется для обзора бизнес-целей и может быть выполнен вручную или с использованием специализированного программного обеспечения. Этот метод обычно используется для больших данных, так как большие данные не предоставляют всей необходимой информации.
3. Обобщение (подготовка данных)
Опять же, как следует из названия, этот метод используется для обобщения данных в целом. Это отличается от агрегирования тем, что данные во время обобщения не группируются вместе для получения большей информации, но, в свою очередь, весь набор данных обобщается. Это позволит модели науки данных адаптироваться к новым точкам данных.
4. Нормализация (подготовка данных)
В этом методе особое внимание уделяется точкам данных, чтобы привести их в одну шкалу для анализа. Например, возраст и заработная плата человека попадают в разные шкалы измерения, поэтому нанесение их на график не поможет нам получить какую-либо полезную информацию о тенденциях, представленных как коллективная особенность. Используя нормализацию, мы можем привести их в одинаковый масштаб, чтобы можно было сравнить яблоки с яблоками.
5. Выбор атрибута / функции (подготовка данных)
В этом методе мы используем методы для выполнения выбора функций, чтобы модель, используемая для обучения наборов данных, могла подразумевать значение для предсказания данных, которые она не видела. Это очень похоже на выбор правильного наряда из гардероба, полного одежды, чтобы он подходил именно для этого события. Нерелевантные функции могут негативно повлиять на производительность модели, не говоря уже об улучшении производительности.
6. Классификация (модель данных)
В этой технике интеллектуального анализа данных мы будем иметь дело с группами, известными как «классы». В этом методе мы применяем функции, выбранные (как обсуждалось в предыдущем пункте), совместно для групп / категорий. Например, в магазине, если нам нужно оценить, будет ли человек покупать продукт или нет, существует «n» ряд функций, которые мы можем совместно использовать, чтобы получить результат True / False.
7. Отслеживание паттернов
Это один из основных методов, используемых в интеллектуальном анализе данных для получения информации о тенденциях / шаблонах, которые могут быть показаны точками данных. Например, мы можем определить тенденцию увеличения продаж в выходные или праздничные дни, а не в будние или рабочие дни.
8. Анализ выбросов или обнаружение аномалий
Здесь, как и следует из названия, этот метод используется для поиска или анализа выбросов или аномалий. Выбросы или аномалии не являются отрицательными точками данных, они просто отличаются от общей тенденции всего набора данных. Выявив выбросы, мы можем либо полностью удалить их из набора данных, что происходит после подготовки данных. Или же этот метод широко используется в модельных наборах данных для прогнозирования выбросов.
9. Кластеризация
Этот метод очень похож на классификацию, но единственное отличие состоит в том, что мы не знаем группу, в которой точки данных попадают после группировки после сбора объектов. Этот метод обычно используется при группировании людей для нацеливания аналогичных рекомендаций продукта.
10. Регрессия
Этот метод используется для прогнозирования вероятности объекта с наличием других объектов. Например, мы можем сформулировать вероятность цены товара с учетом спроса, конкуренции и некоторых других характеристик.
11. Нейронная сеть
Эта техника основана на принципе работы биологических нейронов. Подобно тому, что делают нейроны в организме человека, нейроны в нейронной сети в работе по интеллектуальному анализу данных также действуют как блок обработки и соединяют другой нейрон для передачи информации по цепочке.
12. Ассоциация
В этом методе интеллектуального анализа данных связь между различными функциями определяется и, в свою очередь, используется для поиска либо скрытых шаблонов, либо связанный анализ выполняется в соответствии с требованиями бизнеса. Например, используя связь, мы можем найти функции, соотнесенные друг с другом и, таким образом, подчеркнуть удаление кого-либо, чтобы удалить некоторые избыточные функции и улучшить производительность / время обработки.
Вывод
В заключение, существуют разные требования, которые следует иметь в виду при выполнении интеллектуального анализа данных. Нужно быть очень осторожным с ожидаемым результатом, чтобы соответствующие методы могли быть использованы для достижения цели. Хотя интеллектуальный анализ данных является развивающимся пространством, мы попытались создать исчерпывающий список для всех типов инструментов интеллектуального анализа данных, указанных выше, для читателей.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по типу интеллектуального анализа данных. Здесь мы обсуждаем Введение и 12 лучших типов интеллектуального анализа данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи -
- Преимущества Data Mining
- Архитектура интеллектуального анализа данных
- Методы интеллектуального анализа данных
- Инструмент интеллектуального анализа данных
- Типы моделей в Data Mining