✅ Модели в Data Mining - Алгоритмы и типы моделей в интеллектуальном анализе данных

Введение в модели в Data Mining

Введение в модели в Data Mining

Data Mining использует необработанные данные для извлечения информации или фактически для извлечения необходимой информации из данных. Data Mining используется в самых разнообразных приложениях, включая прогнозирование политической модели, прогнозирование модели погоды, прогнозирование рейтинга веб-сайтов и т. Д. Помимо этих данных анализ данных также используется в организациях, которые используют большие данные в качестве источника необработанных данных для добычи требуемых данных. данные, которые могут быть тихими в комплексе одновременно.

Методы, используемые в Data Mining

Режим Data Mining создается путем применения алгоритма поверх необработанных данных. Модель майнинга - это больше, чем алгоритм или обработчик метаданных. Это набор данных, шаблонов, статистики, которые могут быть полезны для новых данных, которые используются для генерации прогнозов и получения некоторого вывода об отношениях. Ниже приведены некоторые из методов, которые используются в интеллектуальном анализе данных.

1. Описательная техника добычи данных

Этот метод обычно предпочтителен для генерации кросс-табуляции, корреляции, частоты и т. Д. Эти описательные методы анализа данных используются для получения информации о регулярности данных с использованием необработанных данных в качестве входных данных и для обнаружения важных закономерностей. Другие применения этого анализа - понять увлекательные группы в более широкой области необработанных данных.

2. Техника интеллектуального анализа данных

Основная цель метода интеллектуального майнинга - определить футуристические результаты вместо текущей тенденции. Есть много функций, которые используются для прогнозирования целевого значения. Методы, которые подпадают под эту категорию, - это классификация, регрессия и анализ временных рядов. Моделирование данных является обязательным для этого прогнозного анализа, который использует некоторые переменные для прогнозирования неопределенных футуристических данных для других переменных.

Типы моделей в Data Mining

Немногие из моделей интеллектуального анализа данных упомянуты ниже вместе с их описанием:

1. Модели, требующие мошенничества

Мошенничество - это проблема, с которой сталкиваются многие отрасли, особенно страховая. Эти отрасли должны постоянно прогнозировать, используя необработанные данные, чтобы можно было понять претензии по мошенничеству и принять соответствующие меры Мы можем отслеживать претензии, поступающие в виде необработанных данных, и выявлять вероятность их мошенничества, что может привести к значительной экономии для страховой компании.

2. Модели клонов клиентов

Модель клонирования клиентов может предсказать, какие потенциальные клиенты с большой вероятностью отреагируют, исходя из характеристик «лучших клиентов» организации.

3. Модели реагирования

Прогнозные модели реагирования на интеллектуальный анализ данных помогают организациям определить модели использования, которые разделяют их клиентскую базу, чтобы организация могла установить контакт с этими клиентами. Эта модель отклика является лучшим методом для прогнозирования и определения клиентской базы или потенциальных клиентов для цели для конкретного продукта, предложение которого соответствует использованию разработанной модели. Эти типы моделей применяются при идентификации клиентов, которые, скорее всего, будут обладать целевой характеристикой.

4. Модели прогнозирования выручки и прибыли

Модели прогнозирования выручки и прибыли сочетают характеристики отклика или отсутствия отклика с заданной оценкой выручки, особенно если заказанные размеры, поля существенно отличаются или ежемесячные счета. Поскольку мы знаем, что не все ответы имеют одинаковое или равное значение, и модель, которая может увеличить ответы, не обязательно приносит нам прибыль. Метод прогнозирования дохода и прибыли показывает, что респонденты, которые с большой вероятностью увеличат доход или дельта-маржу с помощью своего ответа, чем другие респонденты. Это некоторые из типов моделей, и есть много других, которые могут помочь в получении необходимых данных из набора необработанных данных.

Алгоритмы интеллектуального анализа данных

Существует множество алгоритмов интеллектуального анализа данных, которые мы обсудим здесь. Давайте посмотрим, почему мы требуем алгоритм для добычи данных. В современном мире, где генерация данных огромна, а большие данные встречаются довольно часто, нам нужен какой-то алгоритм, который необходимо применять к ним для прогнозирования модели и анализа. У нас есть разные алгоритмы, основанные на модели майнинга, которые мы хотим применить к нашим данным. Некоторые из них показаны ниже:

1. Наивный байесовский алгоритм

Наивный байесовский алгоритм основан на байесовской теореме, и этот алгоритм используется, когда у нас размеры данных выше. Байесовский классификатор способен обеспечить возможный вывод путем ввода необработанных данных. Здесь также есть возможность добавления новых необработанных данных во время выполнения и получения прогнозов. Наивный байесовский классификатор рассмотрит все вероятности перед фиксацией на выходе.

2. ANN Алгоритм

Этот алгоритм ANN вдохновлен биологическими нейронными сетями и похож на типичную компьютерную архитектуру. Этот алгоритм использует аппроксимационные функции для неопределенного большого количества данных, чтобы получить некоторую картину Они обычно представлены в виде системы взаимосвязанных нейронов, которые могут принимать входные данные и выполнять вычисления для получения выходных данных.

3. Алгоритм SVM

Этот алгоритм SVM привлек большое внимание в последнее десятилетие и применяется для самого широкого спектра приложений. Этот алгоритм основан на статистической теории обучения и принципе оценки и минимизации структурных рисков. Он обладает способностью идентифицировать границы решения и также называется гиперплоскостью, которая может обеспечить оптимальное разделение классов и тем самым создать максимально возможное расстояние между разделяющей гиперплоскостью. SVM является наиболее надежной и точной классификационной техникой, но ее недостатком является более высокая стоимость и трудоемкость.

Преимущества моделей Data Mining

Есть много преимуществ моделей интеллектуального анализа данных, и некоторые из них перечислены ниже:

Эти модели помогают организации определить схему покупок клиента, а затем предлагают соответствующие шаги, которые можно предпринять для увеличения дохода.
Эти модели могут помочь нам повысить оптимизацию веб-сайта, чтобы клиент мог легко найти необходимые материалы.
Эти модели помогают нам в маркетинговых кампаниях, определяющих подходящую область и методы.
Это поможет нам определить клиентский блок и его потребности, чтобы обеспечить поставку необходимой продукции.
Это помогает повысить лояльность к бренду.
Это помогает измерить доходность факторов, увеличивающих доход.

Вывод

Итак, мы увидели определение интеллектуального анализа данных и почему оно требуется и поняли разницу между описательной и прогнозной моделями сбора данных. Кроме того, мы видели некоторые модели сбора данных и несколько алгоритмов, которые помогают организации лучше понять необработанные данные. В последнем мы увидели несколько преимуществ с моделями интеллектуального анализа данных.

Модели в Data Mining - Алгоритмы и типы моделей в интеллектуальном анализе данных