Что такое Data Mining?

Прежде чем разбираться в понятиях и методах интеллектуального анализа данных, мы сначала изучим интеллектуальный анализ данных. Data Mining - это функция преобразования данных в некоторую осведомленную информацию. Это относится к процессу получения новой информации путем изучения большого количества доступных данных. Используя различные методы и инструменты, можно предсказать информацию, которая требуется из данных, только если правильная процедура. В различных отраслях это полезно для извлечения некоторой необходимой информации для последующего анализа путем распознавания некоторых закономерностей в существующих данных в базах данных, хранилищах данных и т. Д.

Типы данных в Data Mining

Ниже приведены типы данных, на которых может выполняться интеллектуальный анализ данных:

  • Реляционные базы данных
  • Хранилища данных
  • Усовершенствованные БД и информационные хранилища
  • Объектно-ориентированные и объектно-реляционные базы данных
  • Транзакционные и пространственные базы данных
  • Гетерогенные и унаследованные базы данных
  • Мультимедийная и потоковая база данных
  • Текстовые базы данных
  • Текстовый майнинг и веб майнинг

Процесс добычи данных

Ниже приведены пункты для процесса интеллектуального анализа данных:

1. Понимание бизнеса

Это первая фаза процесса внедрения интеллектуального анализа данных, когда все потребности и цели бизнеса клиента четко понятны. Надлежащие цели интеллектуального анализа данных устанавливаются с учетом текущего сценария в бизнесе и других факторов, таких как ресурсы, предположения, ограничения. Надлежащий план сбора данных должен быть детальным и должен соответствовать нашим бизнес-целям и целям сбора данных.

2. Понимание данных

Этот этап служит проверкой работоспособности данных, собранных из различных ресурсов для процессов интеллектуального анализа данных. Сначала собираются все данные из разных источников, связанные с бизнес-сценарием организации, который может находиться в различных базах данных, простых файлах и т. Д. Собранные данные проверяются на предмет их правильного соответствия, поскольку они могут быть недопустимыми.

Иногда метаданные также необходимо проверять, чтобы уменьшить количество ошибок в процессах интеллектуального анализа данных. Различные аналитические запросы используются для анализа правильных данных и на основе результатов можно проверить качество данных. Это также помогает проанализировать, отсутствуют ли какие-либо данные или нет.

3. Подготовка данных

Этот процесс занимает максимальное время проекта. Это лицо включает процесс, называемый очисткой данных, чтобы очистить данные, которые были собраны в процессе понимания данных. Процесс очистки данных используется для очистки данных, чтобы исключить неправильные зашумленные данные для данных с пропущенными значениями.

4. Преобразование данных

В следующем состоянии выполняются операции преобразования данных, которые используются для изменения данных, чтобы сделать их полезными для процесса реализации интеллектуального анализа данных. Здесь преобразования, такие как агрегация, обобщения, нормализация или построение атрибутов, чтобы подготовить данные к процессу моделирования данных.

5. Моделирование

Это фаза интеллектуального анализа данных, когда для определения структуры данных используется надлежащий метод. Различный сценарий должен быть создан, чтобы проверить качество и достоверность этой модели и определить, достигаются ли цели, которые были определены в процессе понимания бизнеса, после внедрения этих методов. Шаблон, найденный в этом процессе, дополнительно оценивается и отправляется для развертывания в группу бизнес-операций, чтобы помочь улучшить деловую политику организации.

6. Оценка

На этом этапе проводится правильная оценка открытий для интеллектуального анализа данных, чтобы дать понять, можно ли внедрить их в бизнес-процессы. Надлежащее сравнение проводится с открытиями и существующим планом бизнес-операций, чтобы правильно оценить изменение для найденной информации, которая должна быть добавлена ​​к текущим бизнес-операциям.

7. Развертывание

На этом этапе информация, которая была получена с использованием процессов интеллектуального анализа данных, трансформируется в понятную форму для нетехнических заинтересованных сторон. Для этого процесса создается надлежащий план развертывания, который включает доставку, обслуживание и мониторинг найденной информации. Таким образом, создается надлежащий отчет по проекту, а также опыт и уроки, извлеченные в ходе процесса, для передачи наших открытий в области интеллектуального анализа данных команде по бизнес-операциям.

Следовательно, этот процесс помогает улучшить деловую политику организации.

Методы добычи данных

Приведенные ниже методы и технологии могут помочь в наиболее эффективном применении функции интеллектуального анализа данных:

1. Отслеживайте шаблоны

Распознавание шаблонов в вашем наборе данных является одним из основных методов интеллектуального анализа данных. Данные наблюдаются через равные промежутки времени для распознавания некоторой аберрации. Например, можно увидеть, путешествует ли конкретный человек по разным странам, тогда ему потребуется регулярно бронировать билеты, поэтому можно предложить специальную кредитную карту.

2. Классификация

Это один из сложных методов интеллектуального анализа данных, когда нам нужно создавать различные различимые категории, используя различные атрибуты в существующих данных. Эти категории помогают сделать различные выводы для нашего будущего использования. Например, при анализе данных о дорожном движении в городе трафик в районе можно классифицировать как низкий, средний и интенсивный. Это поможет путешественникам предсказать трафик раньше времени.

3. Ассоциация

Этот метод похож на метод отслеживания паттернов, но здесь он связан с зависимыми переменными. Это означает, что найден шаблон для связанных данных, который связан с существующими данными. Событие, связанное с другим событием, отслеживается, и в этих данных обнаруживаются конкретные шаблоны. Например, данные отслеживания файлов для трафика в конкретном городе можно также отслеживать, наиболее посещаемых мест в городе. Это также может помочь отследить известные места для посещения в городе.

4. Обнаружение выбросов

Этот метод связан с извлечением аномалий в структуре данных. Например, продажа торгового центра приносит хорошую прибыль в течение 11 месяцев года, но в прошлом месяце продажи упали настолько, что это привело к убыткам. В этих случаях нам необходимо выяснить, что послужило причиной сокращения продаж, чтобы можно было избежать этого в следующий раз. Техника обнаружения такого отвлечения в регулярном паттерне является частью техники обнаружения Выбросов.

5. Кластеризация

Этот метод похож на классификацию, только различие состоит в том, что он выбирает группу данных, которые имеют некоторые сходства, помещают их в одну группу. Например, кластеризация разных аудиторий кинотеатров на основе частоты, которая показывает, как часто они приходят на показы, в какое время они чаще всего приходят и в каком жанре фильма они приходят.

6. Регрессия

Этот метод помогает нарисовать взаимосвязь между двумя переменными, от которых может зависеть анализ. Здесь мы пытаемся выяснить закономерность изменения переменной, фиксируя другие зависимые переменные. Например, если нам нужно выяснить закономерность продаж товара в торговом центре в зависимости от его доступности, сезона, спроса и т. Д. Это может привести к тому, что владелец установит цену за его продажу.

7. Прогноз

Наиболее важной особенностью интеллектуального анализа данных является снижение будущих рисков и увеличение прибыли организации путем изучения существующих и исторических моделей продаж и кредитных рисков. Здесь этот тип технологии помогает нам принимать будущие решения в зависимости от модели, найденной в исторических и текущих данных, и учитывая рыночные изменения и риски. Этот метод наиболее полезен для интеллектуального анализа данных.

Инструменты интеллектуального анализа данных

Не нужны конкретные новейшие технологии для выполнения интеллектуального анализа данных. Это можно сделать с использованием новейших систем баз данных и простых инструментов, которые легко доступны в любой организации. Также можно создать свой собственный инструмент, когда соответствующий инструмент отсутствует. Наиболее популярный инструмент, широко используемый в отрасли, приведен ниже:

1. R-язык

Это инструмент с открытым исходным кодом, который используется для статистических вычислений и графики. Этот инструмент помогает в эффективной обработке и хранении данных, и все эти функции из-за следующих методов:

  • статистическая
  • Классические статистические тесты
  • Анализ временных рядов
  • классификация
  • Графические методы

2. Oracle Data Mining

Этот инструмент широко известен как ODM, он является частью базы данных Oracle Advanced Analytics. Этот инструмент помогает анализировать данные в хранилищах данных и генерирует подробные сведения, которые помогают в дальнейшем делать прогнозы. Эти вещи помогают изучать поведение покупателей, спрос на продукты и, следовательно, помогают увеличить возможности продаж.

Проблемы, возникающие при внедрении Data mine:

  • Квалифицированные специалисты необходимы для выполнения сложных запросов интеллектуального анализа данных.
  • Существующие модели могут не вписываться в базы данных будущего состояния. Может не соответствовать будущим состояниям.
  • Сложности в управлении большими базами данных.
  • Может возникнуть необходимость изменить методы ведения бизнеса, чтобы использовать обнаруженную информацию.
  • Гетерогенные базы данных и информация, поступающая по всему миру, могут привести к сложной комплексной информации.
  • Для интеллектуального анализа данных необходимо, чтобы данные были разнообразными по своему характеру, в противном случае результаты могут быть неточными.

Заключение - концепции и методы интеллектуального анализа данных

  • Data Mining - это способ отслеживания прошлых данных и проведения будущего анализа с их использованием.
  • Это то же самое, что извлечение информации, необходимой для анализа, из активов последней даты, которые уже присутствуют в базах данных.
  • Интеллектуальный анализ данных может выполняться в различных типах баз данных, таких как база пространственных данных, СУБД, хранилища данных, множественные и унаследованные базы данных и т. Д.
  • Весь процесс майнинга включает понимание бизнеса, понимание данных, подготовку данных, моделирование, развитие, развертывание.
  • Доступны различные методы интеллектуального анализа данных для эффективной работы интеллектуального анализа данных, такие как классификация, регрессионное сопоставление и т. Д. Использование зависит от сценария.
  • Наиболее эффективными инструментами интеллектуального анализа данных являются R-язык и Oracle Data.
  • Основным недостатком интеллектуального анализа данных является сложность подготовки экспертов для работы с этим аналитическим программным обеспечением.
  • Существуют различные отрасли, которые используют анализ данных для своих целей анализа, такие как банковское дело, производство, супермаркеты, поставщики розничных услуг и т. Д.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по концепциям и методам интеллектуального анализа данных. Здесь мы обсуждаем процесс Data Mining, методы и инструменты в Data Mining. Вы также можете просмотреть другие наши статьи, чтобы узнать больше-

  1. Преимущества Data Mining
  2. Что такое интеллектуальный анализ данных?
  3. Процесс добычи данных
  4. Методы Науки Данных
  5. Кластеризация в машинном обучении
  6. Как создать тестовые данные?
  7. Руководство по моделям в Data Mining

Категория:

Большое количество данных