Úvod do modelů při těžbě dat
Dolování dat používá nezpracovaná data k extrahování informací nebo ve skutečnosti získávání požadovaných informací z dat. Dolování dat se používá v nejrůznějších aplikacích, včetně předpovědí politického modelu, předpovědi modelu počasí, předpovědi pořadí webových stránek atd. Kromě těchto údajů se dolování dat používá také v organizacích, které používají velká data jako svůj zdroj dat k těžbě požadovaných data, která mohou být komplexem současně tichá.
Techniky používané při těžbě dat
Režim dolování dat je vytvořen použitím algoritmu na nezpracovaná data. Model těžby je více než algoritmus nebo obsluha metadat. Je to sada dat, vzorů, statistik, které mohou být opravitelné pro nová data, která jsou získávána za účelem generování předpovědí a získání nějaké inference o vztazích. Následuje několik technik, které se používají při těžbě dat.
1. Popisná technika dolování dat
Tato technika je obecně upřednostňována pro generování křížových tabulek, korelace, frekvence atd. Tyto popisné techniky dolování dat se používají k získání informací o správnosti dat pomocí surových dat jako vstupu a objevování důležitých vzorců. Dalším využitím této analýzy je pochopení úchvatných skupin v širší oblasti prvotních dat.
2. Prediktivní technika dolování dat
Hlavním cílem prediktivní těžební techniky je identifikovat futuristické výsledky místo současné tendence. Existuje mnoho funkcí, které se používají pro predikci cílové hodnoty. Techniky, které spadají do této kategorie, jsou klasifikace, regrese a analýza časových řad. Modelování dat je nutností pro tuto prediktivní analýzu, která používá některé proměnné k predikci nejistých futuristických dat pro jiné proměnné.
Typy modelů při těžbě dat
Několik modelů těžby dat je uvedeno níže spolu s jejich popisem:
1. Modely pro nárokování podvodů
Podvod je výzva, které čelí mnoho průmyslových odvětví a zejména pojišťovnictví. Tato odvětví musí neustále předvídat použití prvotních dat, aby bylo možné pochopit a reagovat na požadavky týkající se podvodu. Můžeme sledovat nároky, které přicházejí ve formě nezpracovaných údajů a identifikovat pravděpodobnost, že budou podvodné, což může mít za následek velké úspory pro pojišťovnu.
2. Modely klonování zákazníků
Model klonu zákazníků může předpovídat, na které vyhlídky je vysoce pravděpodobné reagovat na základě charakteristik „nejlepších zákazníků“ organizace.
3. Modely odezvy
Prediktivní modely odezvy na dolování dat pomáhají organizacím identifikovat vzorce využití, které oddělují jejich zákaznickou základnu, aby organizace mohla navázat kontakt s těmito zákazníky. Tento model odezvy je nejlepší metodou pro predikci a identifikaci zákaznické základny nebo vyhlídek na cíl u konkrétního produktu, který je nabídka v souladu s použitím vyvinutého modelu. Tyto typy modelů se používají při identifikaci zákazníků, u nichž je vysoce pravděpodobné, že budou mít charakteristiku cílení.
4. Prediktivní modely výnosu a zisku
Modely příjmů a predikce zisku kombinují charakteristiky odezvy nebo nereagování s daným odhadem tržeb, zejména pokud se objednané velikosti, marže velmi liší nebo se fakturují měsíčně. Jak víme, že ne všechny odpovědi mají stejnou nebo stejnou hodnotu a model, který může odpovědi zvýšit, nemusí nutně získat zisk pro nás. Technika predikce výnosu a zisku naznačuje, že ti respondenti, u kterých je vysoká pravděpodobnost, že zvýšou výnosem nebo ziskem delta marže, než ostatní respondenti. To jsou některé typy modelů a existuje mnoho dalších, které mohou pomoci při spojování požadovaných dat ze sady prvotních dat.
Algoritmy dolování dat
Existuje mnoho algoritmů pro dolování dat, o kterých zde budeme hovořit. Podívejme se, proč vyžadujeme algoritmus k těžbě dat. V dnešním světě, kde je generování dat obrovské a velká data jsou docela běžná, potřebujeme nějaký druh algoritmu, který je musí použít, aby mohl předpovídat strukturu a analýzu. Máme různé algoritmy založené na modelu těžby, který chceme použít na naše data. Některé z nich jsou uvedeny níže:
1. Algoritmus Naive Bayes
Algoritmus Naive Bayes je založen na Bayesovské větě a tento algoritmus se používá, když máme větší rozměry dat. Bayesovský klasifikátor je schopen poskytnout možný výstup zadáním nezpracovaných dat. Zde je také možnost přidat nová surová data v době běhu a získat předpovědi. Naivní Bayes klasifikátor zváží všechny pravděpodobnosti, než se zaváže k výstupu.
2. ANN Algorithm
Algoritmus ANN je inspirován biologickými neuronovými sítěmi a je jako typická počítačová architektura. Tento algoritmus používá aproximační funkce na nejistém velkém počtu dat k získání určitého vzoru. Obvykle jsou reprezentovány jako systém vzájemně propojených neuronů, které mohou vzít vstup a provést výpočet, aby poskytly výstup.
3. Algoritmus SVM
Tento algoritmus SVM získal v posledním desetiletí velkou pozornost a je aplikován na nejširší škálu aplikací. Tento algoritmus je založen na statistické teorii učení a principu strukturálního rizika a minimalizace. Má schopnost identifikovat rozhodovací hranice a je také nazýván hyperlinou, která může produkovat optimální oddělení tříd a tím vytvořit největší možnou vzdálenost mezi segregující hyperlaninou. SVM je nejrobustnější a nejpřesnější klasifikační technika, má však nevýhodu vyšší ceny a času.
Výhody modelů dolování dat
Existuje mnoho výhod modelů pro dolování dat a některé z nich jsou uvedeny níže:
- Tyto modely pomáhají organizaci identifikovat nákupní model zákazníka a poté navrhují vhodné kroky, které mohou být podniknuty ke zvýšení výnosů.
- Tyto modely nám mohou pomoci zvýšit optimalizaci webových stránek, aby zákazník mohl snadno najít požadované věci.
- Tyto modely nám pomáhají s marketingovými kampaněmi určujícími příznivou oblast a metody.
- Pomůže nám to identifikovat kus zákazníka a jeho potřeby, aby bylo možné dodat požadované produkty
- Pomáhá to zvýšit loajalitu ke značce.
- Pomáhá měřit ziskovost faktorů zvyšujících příjmy.
Závěr
Viděli jsme tedy definici dolování dat a proč je to nutné a chápeme rozdíl mezi popisnými a prediktivními modely ming dat. Také jsme viděli některé modely Ming dat a několik algoritmů, které pomáhají organizaci získat lepší přehled o surových datech. V poslední době jsme viděli několik výhod s modely dolování dat.
Doporučený článek
Toto je průvodce Modely v těžbě dat. Zde diskutujeme nejdůležitější typy modelů v těžbě dat spolu s výhodami a algoritmy. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Jaké jsou typy dolování dat?
- Seznam nejlepších aplikací pro dolování dat
- Komponenty architektury dolování dat
- Interview Otázka dolování dat