Co je dolování dat?
Než porozumíme koncepcím a technikám dolování dat, nejprve se budeme zabývat těžbou dat. Dolování dat je funkcí převodu dat na některé informované informace. Jedná se o proces získávání některých nových informací nahlížením do velkého množství dostupných dat. Pomocí různých technik a nástrojů lze předpovědět informace, které jsou z dat požadovány, pouze pokud je dodržen správný postup. To je užitečné v různých průmyslových odvětvích k získání některých požadovaných informací pro budoucí analýzu rozpoznáním některých vzorců ve stávajících datech v databázích, datových skladech atd.
Typy dat při těžbě dat
Níže jsou uvedeny typy dat, na kterých lze provádět dolování dat:
- Relační databáze
- Datové sklady
- Pokročilé databáze a informační úložiště
- Objektově orientované a objektově relační databáze
- Transakční a prostorové databáze
- Heterogenní a starší databáze
- Databáze multimédií a streamování
- Textové databáze
- Těžba textu a těžba webu
Proces dolování dat
Níže jsou uvedeny body pro proces dolování dat:
1. Obchodní porozumění
Toto je první fáze procesu implementace dolování dat, kde jsou jasně pochopeny všechny potřeby a obchodní cíle klienta. Správné cíle dolování dat jsou stanoveny s ohledem na aktuální scénář v podnikání a další faktory, jako jsou zdroje, předpoklady, omezení. Správný plán dolování dat by měl být podrobný a musí splňovat cíle našeho podnikání a dolování dat.
2. Porozumění datům
Tato fáze slouží jako kontrola rozumnosti dat, která byla shromážděna z různých zdrojů pro procesy dolování dat. Nejprve jsou všechna data z různých zdrojů shromažďována v souvislosti s podnikovým scénářem organizace, který může být v různých databázích, plochých souborech atd. Shromážděná data se kontrolují, zda se shodují správně, protože mohou být nenahraditelná.
Někdy je také třeba zkontrolovat metadata, aby se snížily chyby v procesech dolování dat. Pro analýzu správných dat se používají různé dotazy na dolování dat a na základě výsledků lze zkontrolovat kvalitu dat. Pomáhá také analyzovat, zda některá data chybí nebo ne.
3. Příprava dat
Tento proces spotřebovává maximální dobu projektu. Tato tvář zahrnuje proces nazývaný čištění dat k čištění dat, která byla shromážděna během procesu porozumění dat. Proces čištění dat se používá k čištění dat k vyloučení nevhodných hlučných dat pro data s chybějícími hodnotami.
4. Transformace dat
V dalším stavu jsou prováděny operace transformace dat, které se používají ke změně dat tak, aby byla užitečná pro proces implementace dolování dat. Zde transformace, jako je agregace, zobecnění, normalizace nebo konstrukce atributů, aby byla data připravena pro proces modelování dat.
5. Modelování
Toto je fáze těžby dat, kdy se k určení vzorců dat používá správná technika. Je třeba vytvořit různé scénáře, aby se ověřila kvalita a platnost tohoto modelu a aby se zjistilo, zda jsou cíle, které byly definovány v procesu obchodního porozumění, splněny po zavedení těchto technik. Vzorec, který byl nalezen v tomto procesu, je dále vyhodnocen a odeslán k nasazení týmu obchodních operací, aby mohl pomoci zlepšit obchodní politiku organizací.
6. Hodnocení
V této fázi je provedeno správné vyhodnocení objevů dolování dat, aby bylo možné implementovat do obchodních procesů. Správně se porovnává s objevy a stávajícím plánem obchodních operací, aby bylo možné správně vyhodnotit změnu zjištěných informací, které je třeba přidat k současným obchodním operacím.
7. Nasazení
V této fázi jsou informace, které byly uzavřeny pomocí procesů dolování dat, transformovány do srozumitelné formy pro netechnické zúčastněné strany. Pro tento proces je vytvořen řádný plán nasazení, který zahrnuje přepravu, údržbu a sledování nalezených informací. Tímto způsobem je vytvořena správná zpráva o projektu spolu se zkušenostmi a ponaučeními získanými během procesu předávání našich objevů dolování dat týmu obchodních operací.
Proto tento proces pomáhá zlepšovat obchodní politiku organizace.
Techniky dolování dat
Níže uvedené techniky a technologie mohou pomoci při aplikaci funkce dolování dat nejefektivnějším způsobem:
1. Sledujte vzory
Rozpoznávání vzorců v datovém souboru je jednou ze základních technik dolování dat. Data jsou sledována v pravidelných intervalech pro rozpoznání nějaké aberace. Například je vidět, jestli určitá osoba cestuje po různých zemích, pak tato osoba bude vyžadovat pravidelné rezervace vstupenek, takže může být nabídnuta speciální kreditní karta.
2. Klasifikace
Je to jedna ze složitých technik pro dolování dat, kde musíme vytvořit různé rozpoznatelné kategorie pomocí různých atributů ve stávajících datech. Tyto kategorie pomáhají dosáhnout různých závěrů pro naše budoucí použití. Například při analýze údajů o provozu ve městě může být provoz oblasti klasifikován jako nízký, střední a těžký. To pomůže cestovatelům předpovídat provoz před časem.
3. Asociace
Tato technika je podobná technice sledování vzoru, ale zde se vztahuje na závislé proměnné. To znamená, že je nalezen vzor souvisejících dat, který je spojen s existujícími daty. Je sledována událost související s jinou událostí a v těchto datech jsou nalezeny konkrétní vzory. Například data sledování souborů pro provoz v konkrétním městě lze také sledovat, nejnavštěvovanější místa ve městě. To může také pomoci sledovat slavná místa, která mají být navštívena ve městě.
4. Detekce na dálku
Tato technika souvisí s extrakcí anomálií ve vzorci dat. Například prodej obchoďáku vytváří dobrý zisk v průběhu 11 měsíců v roce, ale v posledním měsíci se tržby snížily natolik, že to vede ke ztrátě tváře. V těchto případech musíme zjistit, co bylo faktorem, který způsobil snížení prodejů, abychom se tomu mohli příště vyhnout. Technika nalezení takového rozptylování v pravidelném vzoru je součástí detekční techniky Outlier.
5. Shlukování
Tato technika je podobná klasifikaci, pouze rozdíl spočívá v tom, že vybírá skupinu dat, která mají některé podobnosti, které je dají do jedné skupiny. Například seskupování různých diváků kina na základě četnosti, že jak často přicházejí na představení, na které načasování přicházejí nejčastěji a na jaký žánr filmu přicházejí.
6. Regrese
Tato technika pomáhá vyvodit vztah mezi 2 proměnnými, na kterých může záviset analýza. Zde se snažíme zjistit vzorec změny proměnné stanovením ostatních závislých proměnných. Například, pokud potřebujeme zjistit model prodeje produktu v obchoďáku v závislosti na jeho dostupnosti, ročním období, poptávce atd. To může vést majitele k stanovení ceny za jeho prodej.
7. předpověď
Nejdůležitějším rysem dolování dat je snížení budoucích rizik a zvýšení zisku organizace studováním existujících a historických modelů prodejních a úvěrových rizik. Zde tento typ technologie nám pomáhá přijímat budoucí rozhodnutí v závislosti na vzorci nalezeném v historických a současných datech a při zachování změny trhu a rizik. Tato technika je nejužitečnější pro dolování dat.
Nástroje pro dolování dat
Jeden nepotřebuje konkrétní nejnovější technologie pro provádění dolování dat. Lze to provést také pomocí nejnovějších databázových systémů a jednoduchých nástrojů, které jsou snadno dostupné v jakékoli organizaci. Když chybí příslušný nástroj, lze si také vytvořit vlastní nástroj. Nejoblíbenější nástroj, který se v průmyslu běžně používá, je uveden níže:
1. R-jazyk
Jedná se o nástroj s otevřeným zdrojovým kódem, který se používá pro statistické výpočty a grafiku. Tento nástroj pomáhá při efektivní manipulaci s daty a úložišti a všechny tyto funkce jsou způsobeny níže uvedenými technikami:
- Statistický
- Klasické statistické testy
- Analýza časových řad
- Klasifikace
- Grafické techniky
2. Oracle Data Mining
Tento nástroj je všeobecně známý jako ODM, je součástí databáze Oracle Advanced Analytics Database. Tento nástroj pomáhá analyzovat data v datových skladech a generuje podrobné informace, které pomáhají dále vytvářet předpovědi. Tyto věci pomáhají studovat chování zákazníků, produkty vyžadují reklamu a tak pomáhají zvyšovat prodejní příležitosti.
Výzvy, kterým čelí implementace Data Mine:
- Kvalifikovaní odborníci jsou potřební k vytváření komplexních dotazů na dolování dat.
- Současné modely se nemusí hodit do databází budoucího stavu. Mohou se nehodit budoucím stavům.
- Problémy při správě velkých databází.
- Může vzniknout potřeba upravit obchodní praktiky tak, aby používaly informace, které byly odhaleny.
- Heterogenní databáze a informace přicházející globálně mohou vést ke složitým integrovaným informacím.
- Dolování dat má předpoklad, že data musí mít různorodou povahu, jinak mohou být výsledky nepřesné.
Koncepty a techniky těžby dat
- Dolování dat je způsob, jak sledovat minulá data a provádět jejich budoucí analýzu.
- Je to stejné jako extrahování informací potřebných pro analýzu z aktiv z posledního data, které jsou již v databázích.
- Dolování dat lze provádět na různých typech databází, jako je prostorová data, RDBMS, datové sklady, vícenásobné a starší databáze atd.
- Celý proces těžby zahrnuje obchodní porozumění, porozumění datům, přípravu dat, modelování, vývoj, nasazení.
- K dispozici jsou různé techniky dolování dat, které umožňují efektivně fungovat dolování dat, jako je klasifikace, regresní asociace atd. Použití závisí na scénáři.
- Nejúčinnějšími nástroji pro dolování dat jsou jazyk R a Oracle Data.
- Hlavní nevýhodou těžby dat, které je třeba čelit, je obtížnost školení odborníků na provoz tohoto analytického softwaru.
- Existují různá průmyslová odvětví, která používají k analýze data mining, jako je bankovnictví, výroba, supermarkety, poskytovatelé maloobchodních služeb atd.
Doporučené články
Toto je průvodce koncepty a technikami dolování dat. Zde diskutujeme o procesu dolování dat, technikách a nástrojích v oblasti dolování dat. Další informace naleznete také v dalších souvisejících článcích.
- Výhody dolování dat
- Co je dolování dat?
- Proces dolování dat
- Techniky vědy o údajích
- Shlukování ve strojovém učení
- Jak generovat testovací data?
- Průvodce modely v těžbě dat