Přehled procesu dolování dat
Dolování dat je akt a způsob, jak najít vzory a možnosti v rozsáhlých souborech dat, které obvykle zahrnují metody, jako jsou průnik bodů ve statistikách, strojové učení a databázové systémy. Interdisciplinární podmnožina oblasti informatiky spolu se statistikami pro celkový cíl přijímat informace pomocí inteligentních metod využíváním souboru dat a také transformací všech informací do zcela nové srozumitelné struktury, kterou lze dále posunout používání. V tomto tématu se dozvíme o procesu dolování dat.
Jeden z velmi důležitých úkolů dolování dat se týká automatické a poloautomatické analýzy velkého množství nezpracovaných dat a informací, aby bylo možné extrahovat dříve neznámou velmi zajímavou sadu vzorů, jako jsou klastry nebo skupinu datových záznamů, detekci anomálií (neobvyklé záznamy) a také v případě závislostí, které využívají sekvenční dolování vzorů a dolování asociačních pravidel. To využívá prostorové indexy. Je známo, že tyto vzorce patří mezi druhy vstupních dat a mohou být použity v další analýze, například v případě prediktivní analýzy a strojového učení. Přesnější sady výsledků lze získat, jakmile začnete využívat systémy rozhodování o podpoře.
Jak funguje dolování dat?
V oboru existuje velké množství údajů napříč doménami a je velmi nutné údaje odpovídajícím způsobem zpracovat a zpracovat. V podstatě jde v podstatě o soubor procesů ETL, jako je extrakce, transformace a načtení dat spolu se vším, co je nezbytné pro to, aby k tomuto ETL došlo. To zahrnuje očištění, transformaci a zpracování dat, která mají být použita v různých systémech a reprezentacích. Tyto zpracované údaje mohou klienti využít k analýze podniků a trendů růstu ve svých společnostech.
Výhody procesu dolování dat
Výhodou dolování dat jsou nejen ty, které se vztahují k podnikání, ale také ty, jako je medicína, předpověď počasí, zdravotní péče, doprava, pojištění, vláda atd. Mezi výhody patří:
- Marketing / maloobchod: Pomáhá všem marketingovým společnostem a firmám vytvářet modely, které jsou založeny na historické sadě dat a informací, aby předpovídaly schopnost reagovat na současné marketingové kampaně, jako je online marketingová kampaň, direct mail atd.
- Finance / bankovnictví: Dolování dat zahrnuje finanční instituce, které poskytují informace o půjčkách a také vykazování úvěrů. Pokud je model postaven na historických informacích, finanční instituce mohou určit dobré nebo špatné půjčky. Banky také sledují podvodné a podezřelé transakce.
- Výroba: Vadné zařízení a kvalita vyráběných výrobků lze určit pomocí optimálních parametrů pro řízení. Například pro některá odvětví vývoje polovodičů se tvrdost vody a kvalita stávají hlavní výzvou, protože mají tendenci ovlivňovat kvalitu produkce jejich produktů.
- Vláda: Vlády mohou mít prospěch z monitorování a měření podezřelých činností, aby se zabránilo činnostem proti praní špinavých peněz.
Různé fáze procesu dolování dat
- Čištění dat: Jedná se o velmi počáteční fázi v případě těžby dat, kdy se klasifikace údajů stává nezbytnou součástí pro získání konečné analýzy dat. Zahrnuje identifikaci a odstranění nepřesných a složitých dat ze sady tabulek, databáze a sady záznamů. Některé techniky zahrnují neznalost n-tice, která se vyskytuje hlavně tehdy, když označení třídy neexistuje, další technika vyžaduje vyplnění chybějících hodnot samostatně, nahrazení chybějících hodnot a nesprávných hodnot globálními konstantami nebo předvídatelnými nebo středními hodnotami.
- Integrace dat: Jedná se o techniku, která zahrnuje sloučení nové sady informací s existující sadou. Zdroj však může zahrnovat mnoho datových sad, databází nebo plochých souborů. Obvyklou implementací pro integraci dat je vytvoření EDW (podnikového datového skladu), který pak mluví o dvou pojmech - těsné a volné spojení, ale neskočíme do detailů.
- Transformace dat: To vyžaduje transformaci dat ve formátech obecně ze zdrojového systému do požadovaného cílového systému. Některé strategie zahrnují vyhlazování, agregaci, normalizaci, generalizaci a konstrukci atributů.
- Diskrétizace dat: Techniky, které mohou rozdělit doménu nepřetržitých atributů v intervalech, se nazývají diskretizace dat, přičemž datové sady jsou ukládány v malých kouscích a tím je naše studie mnohem efektivnější. Dvě strategie zahrnují diskriminaci shora dolů a diskretizaci zdola nahoru.
- Hierarchie konceptů : Minimalizují data nahrazováním a shromažďováním konceptů na nízké úrovni z konceptů na vysoké úrovni. Multidimenzionální data s více úrovněmi abstrakce jsou definována hierarchiemi konceptů. Metody jsou Binning, histogramová analýza, shluková analýza atd.
- Vyhodnocení vzorů a prezentace dat: Jsou-li data prezentována efektivně, může klient, jakož i zákazníci, je využívat co nejlépe. Po absolvování výše uvedené sady fází jsou data prezentována ve formě grafů a diagramů a tím je pochopena s minimálními statistickými znalostmi.
Nástroje a techniky dolování dat
Nástroje a techniky dolování dat zahrnují způsoby, jak lze tato data těžit a jak je dobře a efektivně využívat. Následující dva patří mezi nejoblíbenější sadu nástrojů a technik těžby dat:
1. R-jazyk: Jedná se o open-source nástroj, který se používá pro grafiku a statistické výpočty. Má širokou škálu klasických statistických testů, klasifikace, grafické techniky, analýzy časových řad atd. Využívá efektivní úložiště a zpracování dat.
2. Oracle data mining: Je populárně známý jako ODM, který se stává součástí pokročilé analytické databáze Oracle, čímž generuje podrobné informace a předpovědi konkrétně používané pro detekci chování zákazníků, rozvíjí profily zákazníků a identifikuje způsoby a příležitosti křížového prodeje.
Závěr
Těžba dat je především o vysvětlení historických dat a také o skutečném datovém proudu, a tak využívá předpovědi a analýzy nad těženými daty. Úzce souvisí s algoritmy vědy o datech a strojového učení, jako je klasifikace, regrese, shlukování, XGboosting atd., Protože mají tendenci tvořit důležité techniky dolování dat.
Jednou z nevýhod může být školení zdrojů na sadě softwaru, což může být složitý a časově náročný úkol. Dolování dat se dnes stává nezbytnou součástí něčího systému a jeho účinným využíváním mohou podniky růst a předpovídat své budoucí tržby a příjmy. Doufám, že se vám tento článek líbil. Zůstaňte s námi pro více podobných.
Doporučené články
Toto je průvodce procesem těžby dat. Zde diskutujeme o různých fázích, výhodách, nástrojích a technikách procesu dolování dat. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je klastrování v těžbě dat?
- Co je Ajax?
- Výhody HTML
- Jak funguje HTML
- Koncepce a techniky dolování dat
- Algoritmy a typy modelů při těžbě dat