Co je dolování dat?
Je známá také jako Zjišťování znalostí nebo Zjišťování dat. Jak všichni víme, že mnoho velkých organizací je provozováno na různých místech a každé místo generuje velké objemy dat (forma terabajtů), je nezbytné, aby společnosti učinily rozhodnutí ze všech takových zdrojů, aby přijaly strategické rozhodnutí. Abychom mohli analyzovat, spravovat a činit rychlá rozhodnutí, musíme transformovat ve všech doménách. Metoda získávání užitečných informací z úložiště dat se nazývá těžba dat. Zaměřují se na objev založený na datech. Tyto úkoly lze rozdělit do dvou způsobů: prediktivní a popisné. Zpracování petabytů dat dolování dat vyžaduje superpočítač a výpočetní klastry. Mezi typy dolování dat patří učení pod dohledem a bez dozoru.
Definice
Je to výkonná technologie s velkým potenciálem extrahovat skrytá prediktivní data / vzory z velkého úložiště (databáze, text, obrázky), které využívá vědecké metody, algoritmy k extrahování znalostí dat (typ dat je strukturován) v různých formách. Jedná se o analytický proces prozkoumání velkého množství dat pomocí detektivních vzorců na tato data, aby se získaly nové podmnožiny dat ke zlepšení obchodního procesu a rozhodování.
Porozumění dolování dat
Těžba se obvykle provádí v databázi s různými datovými sadami a je uložena ve strukturním formátu, poté se objevují skryté informace, například online služby, jako je Google, vyžadují obrovské množství dat, aby inzerovaly své uživatele, v takovém případě těžební analýzy vyhledávají proces dotazů k rozdávání relevantních hodnotících údajů. Nástroje a techniky používané v těžebním procesu jsou klasifikace (nejpravděpodobnější případ), asociace (identifikace vzájemně souvisejících proměnných), predikce (predikce hodnoty jedné proměnné s druhou). Pro dobré rozpoznávání vzorů využívá strojové učení. K provádění relevantních informací z dotazů je implementována celá řada algoritmů.
Jak usnadňuje těžba dat práci?
Usnadňují práci tím, že předpovídají chování zákazníků a používají tyto nástroje k vyhledávání vzorců dat. Promění nezpracovaná data na strukturované informace. Kroky zahrnuté v tomto procesu jsou:
- Extrahují a načítají data do datového skladu (který vyžaduje předběžné zpracování), který je uložen ve vícerozměrné databázi (která provádí analýzu řezů, kostek, kubických formátů).
- Pomocí aplikačního softwaru poskytují přístup k datům obchodním analytikům.
- Prezentace těchto informací ve snadno srozumitelném formátu, jako jsou grafy.
- Potřeba zvýšit objem a rozmanitost dat.
Stručně řečeno, můžeme říci, že to funguje ve třech jednoduchých krocích. Jedná se o přípravu dat (průzkum), výběr různých modelů pro vytváření a ověřování, fázi nasazení (generování očekávaných výsledků). Na druhé straně není tak jednoduché pracovat, protože je nezbytné, aby dolování dat pochopilo, co a jak může být implementováno do všech toků dat s příslušnou masovou produkcí dat v organizacích. Mezi příklady dolování dat patří elektronický obchod, řízení vztahů se zákazníky, bankovnictví, zdravotnictví, primární podstata marketingu. Ve všech těchto aplikacích se datamining Algorithms používá k přípravě předpovědí a extrahování vzorců dat.
Nejlepší společnosti na těžbu dat
Mnoho předních top společností používá tuto doménu k zajištění úspěchu na trhu, zvýšení výnosů a identifikaci zákazníků, aby jejich podnikání bylo dobré. Oni jsou :
- Google - Hledání relevantních informací na základě dotazů.
- Cignus Web
- Věštec
- IBM a SAP
- Datumová informatika
- IBM Cognos - samoobslužná analýza BI
- Hewlett Packard Enterprise
- Ústav SAS - služby pro dolování dat.
- WizSoft,
- Neural Technologies - poskytuje produkt a služby.
- Amazon - servisní služba.
- Delta - letecká služba (sledování zpětné vazby od zákazníků).
- Sun tech - webová výzkumná služba
Různé podmnožiny těžby dat
Mezi některé důlní techniky patří predikce, klasifikace, regrese, shlukování, asociace, rozhodovací stromy, detekce pravidel, nejbližší soused. Rozděluje datové sady na dva typy. Jsou to tréninková sada a testovací sada. Dalšími podmnožinami dolování dat ve vztahu k datům jsou věda o datech, analýza dat, strojové učení, velká data, vizualizace dat. Hlavní rozdíl mezi nimi je těžba je stále analytik a buduje algoritmus, aby zjistil strukturu dat. Těžba shromažďuje data nejprve a dělá induktivní proces, zatímco jiní nenajdou vzory.
Co můžete dělat s dolováním dat?
Musíme dolování dat považovat za primitivní, protože zlepšuje zákaznický servis a zvyšuje produkční služby. Díky tomu můžeme data optimalizovat analýzou dat v oblastech jako zdravotnictví, telekomunikace, výroba, finance a pojištění. Zaměřuje se na aplikace a méně se věnuje hledání vztahů s proměnnými. Pomáhá organizaci šetřit peníze, identifikuje nákupní vzorce v supermarketu, definuje nové zákazníky, předpovídá míru odezvy zákazníků. Pracuje se třemi typy dat: metadaty (údaje o sobě), transakčními a neprovozními daty. Vláda využívá dolování dat ke sledování podvodů, ke sledování herní strategie, křížovému prodeji.
Práce s dolováním dat
Počáteční proces zahrnuje vyčištění dat z různých zdrojů, což je nezbytná součást. K tomu používají několik technik nazývaných statistická analýza, strojové učení. Nástroj pro vizualizaci dat je jedním z univerzálních nástrojů pro dolování dat. Metoda, s níž se pracuje, se nazývá prediktivní modelování. Proces dolování dat sestává z průzkumu, ověření / ověření, nasazení. Úkol zahrnuje
- Je generováno prohlášení o problému.
- Pochopte data na pozadí.
- Implementace přístupů modelování.
- Identifikace měření výkonu a interpretace dat.
- Vizualizace dat s výsledky.
Práce s některými nástroji jako Rapid Miner, Orange, které jsou všechny open source. Zde používané techniky modelování jsou bayesovské sítě, neuronové sítě, rozhodovací stromy, lineární a logická regrese, genetické algoritmy, fuzzy sady. Primárním úkolem dolování dat jsou:
- Klasifikace
- Shlukování
- Regrese
- Shrnutí
- Modelování závislosti
- Objevte detekci
Výhody dolování dat
Existuje mnoho výhod, některé body jsou uvedeny níže:
- Zlepšují plánování a rozhodování procesu a maximalizují snižování nákladů.
- Pro uživatele je snadné analyzovat obrovské množství dat v rychlém procesu.
- Jsou užitečné předpovídat budoucí trendy pomocí použité technologie. A další popularitou technologií dolování dat jsou grafická rozhraní, která usnadňují programy.
- Pomáhají nám najít podvodné činy v analýze trhu a ve zpracovávání údajů o výrobě zlepšují použitelnost, design. Mohou být také použity pro neobchodní účely.
- Zlepšení příjmů společnosti a snížení nákladů v podnikání.
- Používají se v různých oblastech, jako je zemědělství, medicína, genetika, bioinformatika a sentimentální analýza.
- Pomáhá obchodníkům předpovídat chování zákazníků při nákupu produktu a byly použity pro elektrickou energii a pro lepší pochopení zákazníka.
- Pomáhají také při transakcích s kreditními kartami a při podvodném odhalování.
- Těžba se v zemědělství často používá k předpovídání problémů s fermentací pomocí přístupu K-Means.
Požadované dovednosti dolování dat
K tomu, aby se stali zpracovateli datových minerů, potřebují jedinečnou technologii a interpersonální dovednosti. Technické dovednosti zahrnují analytické nástroje jako MySQL, Hadoop a programovací jazyky jako Python, Perl, Java. A musí rozumět statistickým konceptům, indukci znalostí, datovým strukturám a algoritmům a pracovním znalostem Hadoop a MapReduce. Dovednosti jsou vyžadovány v následujících oblastech, jako je DB2, nástroje ETL, Oracle. Pokud se chcete odlišit od ostatních datových horníků, je potřeba učení strojového učení velmi důležitá. Pro identifikaci vzorců dat je nutné matematické základy zjistit čísla, poměry, ko-relační a regresní kroky. Chcete-li učit jeden, musí mít databázový koncept, jako jsou schémata, vztahy, Structure Query Language. Specialista na dolování dat musí mít znalosti v business Intelligence, zejména programovací software a zkušenosti s operačním systémem, zejména Linux a také silné zázemí v oblasti vědy o datu, aby mohl podniknout silné kroky v kariéře.
Proč bychom měli používat dolování dat?
Patří na špici klíčových technologií, které mají v nadcházejících letech větší dopad na organizace, proto je důlní důležitost důležitá. Pomáhají prozkoumat a identifikovat vzorce dat. Jsou připojeni k datovému skladu a neuronovým sítím, které jsou zodpovědné za extrakci. V marketingové segmentaci a seskupování sleduje nákupní chování. Pro relevantní vyhledávání v těžbě dokumentů těží doly stránky na webu. Jejich odpovědnost zahrnuje provádění výzkumu v oblasti analýzy dat a interpretace výsledků. Důležitým využitím dolování dat je pomoc při odhalování podvodů a vývoj modelů k pochopení charakteristik založených na vzorech. Těžba se používá při shromažďování pozorování a hledání korelací a vztahů mezi skutečnostmi. Funkce zahrnují charakterizaci dat, analýzu odlehlých dat, diskriminaci dat, asociaci a shlukovou analýzu.
Klíčem k úspěchu v těžbě jsou:
- Zdroj dat
- Vhodné algoritmy
- Vědecká těžba
- Zvýšená rychlost zpracování
Rozsah těžby dat
Časté dolování vzorů rozšířilo analýzu dat a má hluboké skóre v těžebních metodikách. Těžba má obrovský rozsah ve velkých a malých organizacích s pozoruhodnými vyhlídkami. Mají automatizované předpovědi trendů, včetně hledání podvodných a maximalizace návratnosti investic v budoucnosti. Objev minulých neznámých vzorů. Techniky používané v těžbě jsou pokročilé koncepty, jako je neurální a fuzzy logika, aby zlepšily své spodní linie a rychle získaly zdroje z vyhledávání. Budoucí rozsah můžete najít v distribuovaných Dataminingu, Sequence Data Mining, prostorovém a geografickém dolování dat, Multimedia.
Proč potřebujeme dolování dat?
V dnešním obchodním světě se dolování dat používá v různých odvětvích k analytickému účelu. Vše, co uživatel potřebuje, jsou jasné informace, což rozšiřuje rozsah dolování dat. Pomocí této techniky můžeme analyzovat data a převádět je na smysluplná data, která pak pomáhají činit inteligentní rozhodnutí a předpovědi v organizaci. V IT průmyslu těžba zrychluje internet a doba odezvy webu je snadná pomocí nástroje pro těžbu. Zdravotnické společnosti mohou těžit soubory dat k identifikaci agentů. Budete moci prozkoumat chování zákazníků, které najdou vzorce a vztahy a předpovídat budoucí obchodní strategii. Eliminuje čas a pracovní sílu potřebnou k třídění velké databáze. Poskytují jasnou identifikaci skrytých vzorců k překonání rizik v podnikání. Dolování dat identifikuje odlehlé hodnoty v datech. Pomáhá pochopit zákazníka a zlepšit jeho služby tak, aby bylo dosaženo cíle uživatele.
Kdo je tím pravým publikem pro učení technologií dolování dat?
- Správné publikum jsou IT manažeři, datoví analytici, kteří hledají kariérní růst a zlepšují správu dat, nástroje pro úspěšnou těžbu dat.
- Odborníci pracující na nástrojích pro skladování a vykazování dat a obchodní inteligenci.
- Může to být začátečník s dobrými logickými a analytickými schopnostmi.
- Softwaroví programátoři, šest sigma konzultantů.
Jak vám tato technologie pomůže v kariérním růstu?
Svět datových věd nabízí více pozic v organizacích. Poptávka po specialistech na horníky je zásadní, protože společnosti hledají odborníky s vynikajícími dovednostmi a zkušenostmi s dolováním dat. Data miner používá statistický software k analýze dat a zlepšení podnikových řešení. Specialista na dolování dat je v týmu pro vědu o datech zásadní roli, a proto je jejich potenciál více oceňován ve společnostech všech velikostí.
Závěr
Jedná se o rychle rostoucí technologii v současném světě, protože každý potřebuje, aby byla jejich data použita ve správném přístupu k získání přesných informací. Sociální sítě, jako je Facebook, Twitter atd. A online nakupování, jako je Amazon, jsou to data, která popisují data, která byla shromážděna a zachycena, musíme z nich extrahovat strategická fakta. Za tímto účelem se dolování dat globálně vyvíjí. Kombinují se s velkými daty a strojovým učením, aby viděli lepší přehled o organizaci. Je to všechno o předpovídání budoucnosti pro analýzu. Protože společnosti neustále aktualizují, musí sledovat nejnovější trendy těžby, aby překonaly náročné soutěže, zatímco těžba pomáhá získávat informace založené na znalostech. Tuto technologii lze použít v mnoha reálných aplikacích, jako jsou telekomunikace, biomedicínské, marketingové a finanční, maloobchodní průmysl.
Doporučené články
Toto byl průvodce Co je dolování dat. Zde jsme diskutovali o různých podskupinách dolování dat a top společnostech dolování dat s výhodou a rozsahem. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Rozhovor s dotazem na dolování dat s odpověďmi
- Co je to vizualizace dat?
- Co je Big Data Analytics?
- Úvod do velkých dat