Úvod do technik dolování dat
V tomto tématu se budeme učit o technikách dolování dat, protože pokrok v oblasti informačních technologií musí vést k velkému počtu databází v různých oblastech. V důsledku toho je třeba ukládat a manipulovat s důležitými údaji, které lze později použít pro rozhodování a zlepšení činností podniku.
Co je dolování dat?
Dolování dat je proces získávání užitečných informací a vzorů z obrovských dat. Dolování dat zahrnuje sběr, extrakci, analýzu a statistiku dat. Je také znám jako proces získávání znalostí, znalostní těžba z dat nebo analýza dat / vzorů. Dolování dat je logický proces hledání užitečných informací k nalezení užitečných dat. Jakmile jsou informace a vzorce nalezeny, mohou být použity k rozhodování o rozvoji podnikání. Nástroje pro dolování dat mohou poskytnout odpovědi na vaše různé otázky týkající se vašeho podnikání, které bylo příliš obtížné vyřešit. Předpovídají také budoucí trendy, které obchodníkům umožňují činit aktivní rozhodnutí.
Dolování dat zahrnuje tři kroky. Oni jsou
- Průzkum - V tomto kroku jsou data vymazána a převedena do jiné podoby. Určuje se také povaha údajů
- Identifikace vzoru - Dalším krokem je výběr vzoru, který vytvoří nejlepší předpověď
- Nasazení - Identifikované vzorce se používají k dosažení požadovaného výsledku.
Výhody dolování dat
- Automatická predikce trendů a chování
- Může být implementován na nových systémech i na stávajících platformách
- Může analyzovat obrovskou databázi během několika minut
- Automatické objevování skrytých vzorů
- K dispozici je mnoho modelů pro snadné pochopení komplexních dat
- Je to vysoká rychlost, která uživatelům usnadňuje analýzu obrovského množství dat za kratší dobu
- Poskytuje lepší předpovědi
Seznam 7 důležitých technik dolování dat
Jedním z nejdůležitějších úkolů v Dolování dat je vybrat správnou techniku dolování dat. Technika dolování dat musí být vybrána na základě typu podnikání a typu problému, kterému vaše firma čelí. Ke zvýšení přesnosti a nákladové efektivnosti technik těžby dat je třeba použít obecný přístup. V tomto článku je v podstatě sedm hlavních technik dolování dat. Existuje také spousta dalších technik dolování dat, ale těchto sedm je považují podnikatelé za častěji používané.
- Statistika
- Shlukování
- Vizualizace
- Rozhodovací strom
- Pravidla přidružení
- Neuronové sítě
- Klasifikace
-
Statistické techniky
Statistika technik dolování dat je odvětví matematiky, které se týká shromažďování a popisu dat. Statistická technika není mnoha analytiky považována za techniku dolování dat. Ale přesto pomáhá odhalit vzorce a vytvářet prediktivní modely. Z tohoto důvodu by měl analytik dat znát různé statistické techniky. V dnešním světě se lidé musí vypořádat s velkým množstvím dat az toho odvodit důležité vzorce. Statistiky vám mohou ve větší míře pomoci získat odpovědi na dotazy týkající se jejich údajů, jako je
- Jaké jsou vzory v jejich databázi?
- Jaká je pravděpodobnost výskytu události?
- Které vzorce jsou pro podnikání užitečnější?
- Co je shrnutí na vysoké úrovni, které vám může poskytnout podrobný pohled na to, co je v databázi?
Statistiky nejen odpovídají na tyto otázky, ale pomáhají při sumarizaci dat a jejich počítání. Pomáhá také snadno poskytovat informace o datech. Prostřednictvím statistických zpráv mohou lidé činit inteligentní rozhodnutí. Existují různé formy statistik, ale nejdůležitější a nejužitečnější technikou je sběr a počítání dat. Existuje mnoho způsobů, jak sbírat data jako
- Histogram
- Znamenat
- Medián
- Režim
- Odchylka
- Max
- Min
- Lineární regrese
-
Clustering Technika
Clustering je jednou z nejstarších technik používaných v těžbě dat. Shluková analýza je proces identifikace dat, která jsou si navzájem podobná. To pomůže pochopit rozdíly a podobnosti mezi údaji. Tomu se někdy říká segmentace a pomáhá uživatelům pochopit, co se v databázi děje. Pojišťovna například může seskupovat své zákazníky podle jejich příjmu, věku, povahy pojistky a typu pohledávek.
Existují různé typy klastrových metod. Jsou následující
- Metody dělení
- Hierarchické aglomerativní metody
- Metody založené na hustotě
- Gridové metody
- Metody založené na modelu
Nejoblíbenější klastrovací algoritmus je Nejbližší soused. Technika nejbližšího souseda je velmi podobná seskupování. Jedná se o predikční techniku, kde za účelem předpovědi, jaká je odhadovaná hodnota v jednom záznamu, hledejte záznamy s podobnými odhadovanými hodnotami v historické databázi a použijte predikční hodnotu ze záznamu, který je blízko k nezařazenému záznamu. Tato technika jednoduše uvádí, že objekty, které jsou k sobě blíže, budou mít podobné hodnoty predikce. Pomocí této metody můžete snadno předpovídat hodnoty nejbližších objektů. Nejbližší soused je nejjednodušší technikou, protože pracuje podle myšlenky lidí. Pracují také velmi dobře, pokud jde o automatizaci. Snadno provádějí složité výpočty návratnosti investic. Úroveň přesnosti v této technice je stejně dobrá jako ostatní techniky dolování dat.
V podnikání se v procesu získávání textu nejčastěji používá technika nejbližšího souseda. Používají se k nalezení dokumentů, které sdílejí důležité vlastnosti s tímto hlavním dokumentem, který byl označen jako zajímavý.
-
Vizualizace
Vizualizace je nejužitečnější technika, která se používá k objevování datových vzorců. Tato technika se používá na začátku procesu dolování dat. Mnoho typů výzkumu se v těchto dnech děje s cílem vytvořit zajímavou projekci databází, která se nazývá Projekce pronásledování. Existuje mnoho technik dolování dat, které vytvoří užitečné vzory pro dobrá data. Vizualizace je však technika, která převádí špatná data na dobrá data, která umožňují různé druhy metod dolování dat použít při objevování skrytých vzorců.
-
Technika indukčního rozhodovacího stromu
Rozhodovací strom je prediktivní model a název sám o sobě znamená, že vypadá jako strom. V této technice je každá větev stromu považována za klasifikační otázku a listy stromů jsou považovány za oddíly datového souboru související s touto konkrétní klasifikací. Tato technika může být použita pro průzkumnou analýzu, předzpracování dat a predikční práci.
Strom rozhodování lze považovat za segmentaci původního souboru dat, kde se segmentace provádí z konkrétního důvodu. Každá data, která spadají do segmentu, mají v předpovídaných informacích podobné podobnosti. Rozhodovací stromy poskytují výsledky, které uživatel snadno pochopí.
Techniku rozhodovacích stromů používají statistici většinou k tomu, aby zjistili, která databáze více souvisí s problémem podnikání. Technika rozhodovacího stromu může být použita pro predikci a předzpracování dat.
Prvním a nejdůležitějším krokem této techniky je pěstování stromu. Základní způsob pěstování stromu závisí na nalezení nejlepší možné otázky, kterou je třeba položit v každé větvi stromu. Rozhodovací strom přestane růst za kterékoli z níže uvedených okolností
- Pokud segment obsahuje pouze jeden záznam
- Všechny záznamy obsahují stejné funkce
- Růst nestačí k dalšímu rozlití
CART, který je zkratkou klasifikačních a regresních stromů, je algoritmus průzkumu a predikce dat, který vybírá otázky složitějším způsobem. Vyzkouší je všechny a poté vybere jednu nejlepší otázku, která se používá k rozdělení dat do dvou nebo více segmentů. Poté, co se rozhodne o segmentech, znovu se ptá na každý nový segment samostatně.
Další populární technologií rozhodovacího stromu je CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Je to podobné jako CART, ale liší se v jednom směru. KOŠÍK pomáhá při výběru nejlepších otázek, zatímco CHAID pomáhá při výběru mezer.
-
Nervová síť
Neuronová síť je další důležitou technikou, kterou lidé dnes používají. Tato technika se nejčastěji používá v počátečních fázích technologie dolování dat. Umělá neuronová síť byla vytvořena z komunity umělé inteligence.
Neuronové sítě se velmi snadno používají, protože jsou do určité míry automatizované, a proto se neočekává, že uživatel bude mít mnoho znalostí o práci nebo databázi. Ale pro efektivní fungování neuronové sítě potřebujete vědět
- Jak jsou uzly propojeny?
- Kolik zpracovatelských jednotek použít?
- Kdy by měl být trénink zastaven?
Tato technika má dvě hlavní části - uzel a odkaz
- Uzel - který volně odpovídá neuronu v lidském mozku
- Spojení - které volně odpovídá vazbám mezi neurony v lidském mozku
Neuronová síť je soubor vzájemně propojených neuronů. které by mohly tvořit jednu vrstvu nebo více vrstev. Tvoření neuronů a jejich propojení se nazývá architektura sítě. Existuje celá řada modelů neuronových sítí a každý model má své výhody a nevýhody. Každý model neuronové sítě má různé architektury a tyto architektury používají různé postupy učení.
Neuronové sítě jsou velmi silnou prediktivní technikou modelování. Ale to není příliš snadné pochopit ani odborníky. Vytváří velmi složité modely, kterým nelze plně porozumět. Abychom porozuměli technice neuronové sítě, společnosti hledají nová řešení. Již byla navržena dvě řešení
- Prvním řešením je síť Neural, která je zabalena do kompletního řešení, které ji umožní použít pro jednu aplikaci
- Druhým řešením je propojení s odbornými poradenskými službami
Neuronová síť byla použita v různých druzích aplikací. To se v obchodě používá k odhalování podvodů, ke kterým v podniku dochází.
-
Technika asociačního pravidla
Tato technika pomáhá najít souvislost mezi dvěma nebo více položkami. Pomáhá znát vztahy mezi různými proměnnými v databázích. Objevuje skryté vzorce v souborech dat, které se používají k identifikaci proměnných a častého výskytu různých proměnných, které se objevují s nejvyššími frekvencemi.
Pravidlo přidružení nabízí dvě hlavní informace
- Podpora - motyka se často používá?
- Důvěra - Jak často je pravidlo správné?
Tato technika sleduje dvoustupňový proces
- Najděte všechny často se vyskytující soubory dat
- Vytvořte silná pravidla přidružení z častých datových sad
Existují tři typy asociačních pravidel. Oni jsou
- Pravidlo víceúrovňového přidružení
- Pravidlo vícerozměrného přidružení
- Kvantitativní pravidlo přidružení
Tato technika se nejčastěji používá v maloobchodě k nalezení vzorců v prodeji. Pomůže to zvýšit konverzní poměr a tím i zisk.
-
Klasifikace
Klasifikace technik dolování dat je nejčastěji používanou technikou dolování dat, která obsahuje sadu předtříděných vzorků k vytvoření modelu, který může klasifikovat velkou sadu dat. Tato technika pomáhá odvodit důležité informace o datech a metadatech (data o datech). Tato technika úzce souvisí s technikou klastrové analýzy a používá rozhodovací strom nebo systém neuronových sítí. Do této techniky jsou zapojeny dva hlavní procesy
- Učení - V tomto procesu jsou data analyzována pomocí klasifikačního algoritmu
- Klasifikace - V tomto procesu se data používají k měření přesnosti klasifikačních pravidel
Existují různé typy klasifikačních modelů. Jsou následující
- Klasifikace indukcí stromu rozhodnutí
- Bayesovská klasifikace
- Neuronové sítě
- Podpora vektorových strojů (SVM)
- Klasifikace na základě asociací
Dobrým příkladem klasifikační techniky je poskytovatel e-mailu.
Závěr:
Z tohoto článku jsme poznali důležité techniky dolování dat. A charakteristiky a specifikace každé z technik jsou podrobně vysvětleny. Ukázalo se, že dolování dat je důležitým nástrojem v mnoha oblastech podnikání a techniky se nejlépe používají při odvozování řešení problému. Proto je velmi důležité, aby společnosti používaly techniky těžby dat, které pomáhají podnikatelům dělat inteligentní rozhodnutí. K vyřešení problému v podnikání nelze použít žádnou jedinou techniku. Všechny techniky dolování dat by měly jít ruku v ruce, aby se problém vyřešil.
Doporučené články
Toto byl průvodce technikami dolování dat. Zde jsme diskutovali základní koncept a seznam 7 důležitých technik dolování dat. Další informace naleznete také v našich dalších doporučených článcích -
- Co je to Data Analytics
- Co je to vizualizace dat
- Co je to Data Science
- Co je technologie velkých dat?
- Druhy klastrů Nejlepší typy s příklady