Меню

Видобуток даних: процес, методи та основні проблеми аналізу даних

  • Головна
  • Інший
  • Видобуток даних: процес, методи та основні проблеми аналізу даних

data mining process

Спробуйте Наш Інструмент Для Усунення Проблем

Цей поглиблений підручник з видобутку даних пояснює, що таке видобуток даних, включаючи процеси та методи, що використовуються для аналізу даних:

Давайте зрозуміємо значення терміна видобуток на прикладі видобутку золота з гірських порід, який називається видобутком золота. Тут корисною є 'золото', тому її називають видобутком золота.

Аналогічним чином вилучення корисної інформації з величезного обсягу даних називається видобутком знань, а в народі відомим як видобуток даних. Під терміном корисна інформація ми позначаємо дані, які можуть допомогти нам у прогнозуванні результату.

Наприклад, виявлення тенденцій придбання певної речі (скажімо заліза) певною віковою групою ( Приклад: 40-70 років).

=>ПРОКРУТИ ВНИЗпереглянути повний перелік 7 посібників із поглибленого видобутку даних для початківців

Видобуток даних

Що ви дізнаєтесь:

яка ідея найкраща для python

Перелік підручників з видобутку даних

Підручник No1: Видобуток даних: процес, методи та основні проблеми аналізу даних (Цей підручник)
Підручник No2: Методи видобутку даних: алгоритм, методи та найпопулярніші інструменти видобування даних
Підручник No3: Процес видобутку даних: задіяні моделі, етапи процесу та виклики
Підручник No4: Приклади видобутку даних: Найпоширеніші програми видобутку даних 2019
Підручник No5: Приклади алгоритму дерева рішень у видобутку даних
Підручник No6: Алгоритм Apriori у видобутку даних: реалізація на прикладах
Підручник No7: Алгоритм зростання частого шаблону (FP) при видобутку даних

Огляд підручників у цій серії видобутку даних

Підручник №Що ви дізнаєтесь
Підручник_7: Алгоритм зростання частого шаблону (FP) при видобутку даних
Це Детальний підручник з Алгоритму частого зростання шаблону, який представляє базу даних у вигляді дерева FP. Тут також пояснюється Порівняння зростання FP проти порівняння Apriori.
Підручник_1: Видобуток даних: процес, методи та основні проблеми аналізу даних
Цей поглиблений підручник з видобутку даних пояснює, що таке видобуток даних, включаючи процеси та методи, що використовуються для аналізу даних.
Підручник_2: Методи видобутку даних: алгоритм, методи та найпопулярніші інструменти видобування даних
Цей посібник з методів видобутку даних пояснює алгоритми, засоби видобутку даних та методи вилучення корисних даних.
Підручник_3: Процес видобутку даних: задіяні моделі, етапи процесу та виклики
Цей підручник з процесу видобутку даних охоплює моделі видобутку даних, етапи та виклики, пов’язані з процесом вилучення даних.
Підручник_4: Приклади видобутку даних: Найпоширеніші програми видобутку даних 2019
Найпопулярніші приклади видобутку даних у реальному житті висвітлено у цьому посібнику. Ви дізнаєтесь більше про застосування видобутку даних у фінансах, маркетингу, охороні здоров’я та CRM.
Підручник_5: Приклади алгоритму дерева рішень у видобутку даних
Цей поглиблений посібник пояснює все про алгоритм дерева рішень при видобутку даних. Ви дізнаєтесь про приклади дерева рішень, алгоритм та класифікацію.
Підручник_6: Алгоритм Apriori у видобутку даних: реалізація на прикладах
Це простий навчальний посібник з алгоритму Apriori, щоб дізнатись про найчастіші набори елементів у видобутку даних. Ви також дізнаєтесь про кроки в Apriori та зрозумієте, як це працює.

Що таке видобуток даних?

Data Mining сьогодні користується великим попитом, оскільки допомагає бізнесу вивчити, як можуть зростати продажі їхньої продукції. Ми можемо це зрозуміти на прикладі модного магазину, який реєструє кожного свого клієнта, який купує товар у їхньому магазині.

На основі даних, наданих покупцем, таких як вік, стать, група доходів, професія тощо, магазин зможе з’ясувати, який тип покупців купує різні товари. Тут ми бачимо, що ім’я замовника не приносить ніякої користі, оскільки ми не можемо передбачити тенденцію покупки за іменем щодо того, купуватиме ця особа певний товар чи ні.

Таким чином, корисну інформацію можна дізнатись за віковою групою, статтю, групою доходів, професією тощо. Пошук знань або цікавого зразка в даних - це “Видобуток даних”. Інші терміни, які можна використовувати на місці, - це «Видобуток знань з даних», «Вилучення знань», «Аналіз даних», «Аналіз шаблонів» тощо.

Іншим терміном, який широко використовується в аналізі даних, є 'Відкриття знань з даних' або 'KDD'.

Процес аналізу даних

Процес виявлення знань - це послідовність наступних кроків:

  1. Очищення даних: Цей крок видаляє шум і суперечливі дані із вхідних даних.
  2. Інтеграція даних: Цей крок поєднує кілька джерел даних. Очищення даних та інтеграція даних складаються разом для формування попередньої обробки даних. Потім оброблені дані зберігаються в сховищі даних.
  3. Вибір даних: Ці кроки вибирають дані до завдання аналізу з бази даних.
  4. Перетворення даних: На цьому етапі застосовуються різні методи агрегування даних та зведення даних для перетворення даних у корисну форму для майнінгу.
  5. Видобуток даних: На цьому кроці шаблони даних витягуються за допомогою інтелектуальних методів.
  6. Оцінка шаблону: Витягнуті шаблони даних оцінюються та розпізнаються відповідно до показників цікавості.
  7. Представлення знань: Методи візуалізації та подання знань використовуються для представлення видобутих знань користувачам.

Модель аналізу даних

Етапи 1 - 4 переходять до етапу попередньої обробки даних. Тут видобуток даних представлений як один крок, але він стосується всього процесу виявлення знань.

Таким чином, можна сказати, що аналіз даних - це процес виявлення цікавих закономірностей та знань із великої кількості даних. Джерела даних можуть включати бази даних, сховища даних, Всесвітню павутину, плоскі файли та інші інформативні файли.

Які види даних можна видобувати?

Найбільш базовими формами даних для видобутку є дані бази даних, дані сховища даних та дані транзакцій. Методи видобутку даних також можна застосовувати до інших форм, таких як потоки даних, послідовні дані, текстові дані та просторові дані.

# 1) Дані бази даних: Система управління базами даних - це сукупність взаємопов’язаних даних та набір програмних засобів для управління та доступу до даних. Система реляційних баз даних являє собою набір таблиць, і кожна таблиця складається з набору атрибутів і кортежів.

Видобуток реляційних баз даних здійснює пошук тенденцій та закономірностей даних Наприклад, . кредитний ризик клієнтів на основі віку, доходу та попереднього кредитного ризику. Також майнінг може виявити відхилення від очікуваних Наприклад значне підвищення ціни товару.

# 2) Дані сховища даних: Сховище даних - це сукупність інформації, зібраної з безлічі джерел даних, що зберігається за єдиною схемою за один прийом. DW моделюється як багатовимірна структура даних, яка називається кубом даних, що має комірки та розміри, що забезпечують попередню обчислення та швидший доступ до даних.

Видобуток даних виконується в стилі OLAP, комбінуючи розміри на різних рівнях деталізації.

# 3) Дані транзакцій: Транзакційні дані фіксують транзакцію. Він має ідентифікатор транзакції та список елементів, що використовуються в транзакції.

# 4) Інші види даних: Інші дані можуть включати: дані, пов’язані з часом, просторові дані, гіпертекстові дані та мультимедійні дані.

Які методи використовуються при видобутку даних?

Видобуток даних - це домен, що керується додатками. Багато методів, таких як статистика, машинне навчання, розпізнавання образів, пошук інформації, візуалізація тощо, впливають на розвиток методів аналізу даних.

Давайте обговоримо деякі з них тут !!

Статистика

Вивчення збору, аналізу, інтерпретації та подання даних можна проводити за допомогою статистичних моделей. Наприклад , статистичні дані можуть бути використані для моделювання шуму та відсутніх даних, а потім ця модель може використовуватися у великому наборі даних для ідентифікації шуму та відсутніх значень у даних.

Машинне навчання

ML використовується для покращення продуктивності на основі даних. Основна область досліджень полягає в тому, щоб комп’ютерні програми автоматично вчилися розпізнавати складні закономірності та приймати розумні рішення на основі даних.

Машинне навчання фокусується на точності та видобутку даних, на ефективності та масштабованості методів видобутку на великому наборі даних, складних даних тощо.

Машинне навчання буває трьох типів:

  1. Навчання під наглядом: Цільовий набір даних відомий, і машина тренується відповідно до цільових значень.
  2. Навчання без нагляду: Цільові значення невідомі, і машини навчаються самі.
  3. Навчання під наглядом: У ньому використовуються як техніки контрольованого, так і неконтрольованого навчання.

Пошук інформації (ІР)

Це наука пошуку документів або інформації в документах.

де ключ безпеки мережі

Він використовує два принципи:

  • Дані, які потрібно шукати, є неструктурованими.
  • Запити формуються в основному за ключовими словами.

Використовуючи аналіз даних та ІР, ми можемо знайти основні теми у збірці документів, а також основні теми, що стосуються кожного документа.

Основні проблеми аналізу даних

Видобуток даних має низку проблем, пов’язаних із цим, як зазначено нижче:

Гірнича методологія

  • Оскільки існують різноманітні програми, нові завдання видобутку продовжують з’являтися. Ці завдання можуть по-різному використовувати одну і ту ж базу даних і вимагають розробки нових методів інтелектуального аналізу даних.
  • Під час пошуку знань у великих наборах даних нам потрібно дослідити багатовимірний простір. Щоб знайти цікаві візерунки, потрібно застосовувати різні комбінації розмірів.
  • Невизначені, галасливі та неповні дані іноді можуть призвести до помилкового виведення.

Взаємодія з користувачем

  • Процес аналізу даних повинен бути високоінтерактивним. Для полегшення процесу видобутку важливо бути інтерактивним для користувачів.
  • Знання доменів, попередні знання, обмеження тощо повинні бути включені в процес видобутку даних.
  • Знання, виявлені при видобуванні даних, повинні бути корисними для людей. Система повинна приймати виразне представлення знань, зручні для користувача методи візуалізації тощо.

Ефективність та масштабованість

  • Алгоритми видобутку даних повинні бути ефективними та масштабованими, щоб ефективно витягувати цікаві дані з величезного обсягу даних у сховищах даних.
  • Широкий розподіл даних, складність обчислень мотивує розробку паралельних та розподілених алгоритмів, що потребують великої кількості даних.

Різноманітність типів баз даних

  • Створення ефективних та ефективних засобів аналізу даних для різноманітних додатків, широкого спектру типів даних з неструктурованих даних, тимчасових даних, гіпертексту, мультимедійних даних та програмного програмного коду залишається складним та активним напрямком досліджень.

Соціальний вплив

  • Розкриття інформації для використання даних та потенційне порушення конфіденційності особи та захисту прав - це сфери занепокоєння, які слід вирішити.

Висновок

Data Mining допомагає приймати рішення та аналізувати велику кількість даних. У наш час це найпоширеніша техніка ведення бізнесу. Це дозволяє автоматично аналізувати дані та визначати популярні тенденції та поведінку.

Аналіз даних можна поєднувати з машинним навчанням, статистикою, штучним інтелектом тощо для вдосконаленого аналізу даних та вивчення поведінки.

Видобуток даних слід застосовувати, беручи до уваги різні фактори, такі як вартість вилучення інформації та шаблон із баз даних (потрібно застосовувати складні алгоритми, що вимагають експертних ресурсів), тип інформації (оскільки історичні дані можуть бути не такими, як вони в даний час, тому аналіз не буде корисним).

Ми сподіваємось, цей підручник збагатили ваші знання про концепцію Data Mining !!

НАСТУПНИЙ підручник

Рекомендована література

^