Návod na dolovanie údajov poskytuje základné a pokročilé koncepty dolovania údajov. Náš návod na dolovanie údajov je určený pre študentov a odborníkov.
Data mining je jednou z najužitočnejších techník, ktoré pomáhajú podnikateľom, výskumníkom a jednotlivcom extrahovať cenné informácie z obrovských súborov údajov. Data mining je tiež tzv Objavovanie znalostí v databáze (KDD) . Proces zisťovania znalostí zahŕňa čistenie údajov, integráciu údajov, výber údajov, transformáciu údajov, dolovanie údajov, vyhodnocovanie vzorov a prezentáciu znalostí.
Náš návod na dolovanie údajov zahŕňa všetky témy dolovania údajov, ako sú aplikácie, dolovanie údajov vs strojové učenie, nástroje dolovania údajov, dolovanie údajov zo sociálnych médií, techniky dolovania údajov, klastrovanie v dolovaní údajov, výzvy v dolovaní údajov atď.
Čo je dolovanie údajov?
Proces získavania informácií na identifikáciu vzorov, trendov a užitočných údajov, ktoré by podniku umožnili prijímať rozhodnutia založené na údajoch z obrovských súborov údajov, sa nazýva dolovanie údajov.
Inými slovami, môžeme povedať, že dolovanie údajov je proces skúmania skrytých vzorcov informácií z rôznych uhlov pohľadu na kategorizáciu do užitočných údajov, ktoré sa zhromažďujú a zhromažďujú v konkrétnych oblastiach, ako sú dátové sklady, efektívna analýza, algoritmus dolovania údajov, pomoc pri rozhodovaní. vytváranie a ďalšie požiadavky na údaje s cieľom prípadne znížiť náklady a vytvárať príjmy.
Data mining je akt automatického vyhľadávania veľkých zásob informácií s cieľom nájsť trendy a vzory, ktoré presahujú jednoduché analytické postupy. Data mining využíva zložité matematické algoritmy pre dátové segmenty a vyhodnocuje pravdepodobnosť budúcich udalostí. Data mining sa nazýva aj Knowledge Discovery of Data (KDD).
Data Mining je proces, ktorý používajú organizácie na extrakciu konkrétnych údajov z obrovských databáz na riešenie obchodných problémov. Primárne premieňa nespracované údaje na užitočné informácie.
Data Mining je podobná Data Science, ktorú vykonáva osoba v konkrétnej situácii na konkrétnom súbore údajov s cieľom. Tento proces zahŕňa rôzne typy služieb, ako je ťažba textu, ťažba z webu, ťažba zvuku a videa, ťažba obrazových údajov a ťažba sociálnych médií. Vykonáva sa pomocou softvéru, ktorý je jednoduchý alebo vysoko špecifický. Outsourcingom dolovania údajov možno všetku prácu vykonať rýchlejšie s nízkymi prevádzkovými nákladmi. Špecializované firmy môžu tiež využívať nové technológie na zber údajov, ktoré nie je možné nájsť manuálne. Na rôznych platformách sú k dispozícii tony informácií, ale dostupných je len veľmi málo poznatkov. Najväčšou výzvou je analyzovať dáta, aby sme získali dôležité informácie, ktoré môžu byť použité pri riešení problému alebo pri rozvoji spoločnosti. Existuje mnoho výkonných nástrojov a techník, ktoré sú k dispozícii na ťažbu údajov a získanie lepšieho prehľadu z nich.
Typy dolovania údajov
Data mining je možné vykonávať na nasledujúcich typoch údajov:
Relačná databáza:
Relačná databáza je kolekcia viacerých dátových množín formálne usporiadaných podľa tabuliek, záznamov a stĺpcov, z ktorých je možné pristupovať k dátam rôznymi spôsobmi bez toho, aby bolo potrebné rozpoznať databázové tabuľky. Tabuľky prenášajú a zdieľajú informácie, čo uľahčuje vyhľadávanie údajov, vytváranie prehľadov a organizáciu.
java trim string
Dátové sklady:
Dátový sklad je technológia, ktorá zhromažďuje údaje z rôznych zdrojov v rámci organizácie s cieľom poskytnúť zmysluplné obchodné informácie. Obrovské množstvo údajov pochádza z viacerých miest, ako sú marketing a financie. Získané údaje sa používajú na analytické účely a pomáhajú pri rozhodovaní obchodnej organizácie. Dátový sklad je určený skôr na analýzu údajov než na spracovanie transakcií.
Dátové úložiská:
Úložisko údajov sa vo všeobecnosti vzťahuje na miesto určenia na ukladanie údajov. Mnohí odborníci v oblasti IT však tento výraz používajú jasnejšie na označenie špecifického typu nastavenia v rámci štruktúry IT. Napríklad skupina databáz, kde organizácia uchováva rôzne druhy informácií.
Objektovo-relačná databáza:
Kombinácia objektovo-orientovaného databázového modelu a relačného databázového modelu sa nazýva objektovo-relačný model. Podporuje triedy, objekty, dedičnosť atď.
Jedným z primárnych cieľov objektovo-relačného dátového modelu je vyplniť medzeru medzi relačnou databázou a postupmi objektovo orientovaného modelu často využívanými v mnohých programovacích jazykoch, napríklad C++, Java, C# atď.
Transakčná databáza:
Transakčná databáza označuje systém správy databáz (DBMS), ktorý má potenciál zrušiť databázovú transakciu, ak nie je vykonaná správne. Aj keď to bola veľmi dávno jedinečná schopnosť, dnes väčšina relačných databázových systémov podporuje transakčné databázové aktivity.
Výhody dolovania dát
- Technika dolovania údajov umožňuje organizáciám získavať údaje založené na znalostiach.
- Data mining umožňuje organizáciám lukratívne úpravy prevádzky a výroby.
- V porovnaní s inými štatistickými dátovými aplikáciami je dolovanie dát nákladovo efektívne.
- Data Mining pomáha pri rozhodovacom procese organizácie.
- Uľahčuje automatické objavovanie skrytých vzorcov, ako aj predpovedanie trendov a správania.
- Dá sa vyvolať v novom systéme, ako aj v existujúcich platformách.
- Ide o rýchly proces, ktorý novým používateľom uľahčuje analýzu obrovského množstva údajov v krátkom čase.
Nevýhody dolovania dát
- Existuje pravdepodobnosť, že organizácie môžu predávať užitočné údaje o zákazníkoch iným organizáciám za peniaze. Podľa správy spoločnosť American Express predala nákupy kreditných kariet svojich zákazníkov iným organizáciám.
- Mnoho analytických softvérov na dolovanie údajov je náročné na obsluhu a na prácu s nimi je potrebné vopred zaškoliť.
- Rôzne nástroje na dolovanie údajov fungujú odlišným spôsobom v dôsledku rôznych algoritmov použitých pri ich návrhu. Preto je výber správnych nástrojov na dolovanie údajov veľmi náročná úloha.
- Techniky dolovania údajov nie sú presné, takže za určitých podmienok môžu viesť k vážnym následkom.
Aplikácie na dolovanie údajov
Data Mining využívajú predovšetkým organizácie s intenzívnymi spotrebiteľskými požiadavkami – maloobchod, komunikácia, financie, marketingové spoločnosti, určovanie ceny, preferencie spotrebiteľov, umiestnenie produktu a vplyv na predaj, spokojnosť zákazníkov a zisky spoločností. Data mining umožňuje maloobchodníkovi používať záznamy o nákupoch zákazníkov na mieste predaja na vývoj produktov a propagačných akcií, ktoré pomáhajú organizácii prilákať zákazníkov.
Toto sú nasledujúce oblasti, v ktorých je dolovanie údajov široko používané:
Data mining v zdravotníctve:
Data mining v zdravotníctve má výborný potenciál na zlepšenie zdravotného systému. Používa údaje a analýzy na lepšie porozumenie a na identifikáciu osvedčených postupov, ktoré zlepšia služby zdravotnej starostlivosti a znížia náklady. Analytici využívajú prístupy dolovania údajov, ako je strojové učenie, viacrozmerná databáza, vizualizácia údajov, soft computing a štatistiky. Data Mining možno použiť na predpovedanie pacientov v každej kategórii. Postupy zabezpečujú, že pacienti dostanú intenzívnu starostlivosť na správnom mieste a v správnom čase. Data mining tiež umožňuje zdravotným poisťovniam rozpoznať podvody a zneužívanie.
Dolovanie údajov v analýze trhového koša:
Analýza trhového koša je metóda modelovania založená na hypotéze. Ak si kúpite špecifickú skupinu produktov, potom je pravdepodobnejšie, že si kúpite inú skupinu produktov. Táto technika môže maloobchodníkovi umožniť pochopiť nákupné správanie kupujúceho. Tieto údaje môžu maloobchodníkovi pomôcť pochopiť požiadavky kupujúceho a podľa toho zmeniť usporiadanie obchodu. Pomocou rôzneho analytického porovnania výsledkov medzi rôznymi obchodmi, medzi zákazníkmi v rôznych demografických skupinách je možné vykonať.
Data mining vo vzdelávaní:
Data mining pre vzdelávanie je novovznikajúca oblasť, ktorá sa zaoberá vývojom techník, ktoré skúmajú poznatky z údajov generovaných zo vzdelávacích prostredí. Ciele EDM sú uznávané ako potvrdenie budúceho správania študentov pri učení, štúdium vplyvu podpory vzdelávania a podpora učenia sa. Organizácia môže využívať data mining na presné rozhodnutia a tiež na predpovedanie výsledkov študenta. Vďaka výsledkom sa môže inštitúcia sústrediť na to, čo učiť a ako učiť.
Data mining vo výrobnom inžinierstve:
nulová kontrola v jave
Vedomosti sú najlepším aktívom, ktoré má výrobná spoločnosť. Nástroje na dolovanie údajov môžu byť prospešné pri hľadaní vzorov v zložitom výrobnom procese. Data mining môže byť použitý pri projektovaní na systémovej úrovni na získanie vzťahov medzi produktovou architektúrou, produktovým portfóliom a dátovými potrebami zákazníkov. Okrem iných úloh sa môže použiť aj na predpovedanie obdobia vývoja produktu, nákladov a očakávaní.
Data mining v CRM (riadenie vzťahov so zákazníkmi):
Riadenie vzťahov so zákazníkmi (CRM) je o získavaní a udržiavaní zákazníkov, ako aj o zvyšovaní lojality zákazníkov a implementácii stratégií orientovaných na zákazníka. Na získanie slušného vzťahu so zákazníkom musí obchodná organizácia zbierať údaje a analyzovať ich. Vďaka technológiám dolovania údajov možno zhromaždené údaje použiť na analýzu.
Data mining pri detekcii podvodov:
V dôsledku podvodov sa strácajú miliardy dolárov. Tradičné metódy odhaľovania podvodov sú trochu časovo náročné a sofistikované. Data mining poskytuje zmysluplné vzory a premieňa dáta na informácie. Ideálny systém na detekciu podvodov by mal chrániť údaje všetkých používateľov. Metódy pod dohľadom pozostávajú zo súboru vzorových záznamov a tieto záznamy sú klasifikované ako podvodné alebo nepodvodné. Pomocou týchto údajov sa vytvorí model a použije sa technika na identifikáciu toho, či je dokument podvodný alebo nie.
Dolovanie údajov pri detekcii lži:
Zatknúť zločinca nie je veľký problém, ale vytiahnuť z neho pravdu je veľmi náročná úloha. Orgány činné v trestnom konaní môžu použiť techniky dolovania údajov na vyšetrovanie trestných činov, monitorovanie podozrivej teroristickej komunikácie atď. Táto technika zahŕňa aj dolovanie textu a hľadá zmysluplné vzory v údajoch, ktoré sú zvyčajne neštruktúrovaným textom. Informácie získané z predchádzajúcich vyšetrovaní sa porovnajú a vytvorí sa model na odhaľovanie lži.
Finančné bankovníctvo na dolovanie údajov:
Digitalizácia bankového systému má generovať enormné množstvo dát pri každej novej transakcii. Technika dolovania údajov môže bankárom pomôcť pri riešení problémov súvisiacich s podnikaním v bankovníctve a financiách identifikáciou trendov, obetí a korelácií v obchodných informáciách a trhových nákladoch, ktoré nie sú okamžite zrejmé manažérom alebo vedúcim pracovníkom, pretože objem údajov je príliš veľký alebo sa vytvára. príliš rýchlo na obrazovke odborníkmi. Manažér môže nájsť tieto údaje na lepšie zacielenie, získanie, udržanie, segmentáciu a udržanie ziskového zákazníka.
Výzvy implementácie v dolovaní údajov
Hoci je dolovanie údajov veľmi výkonné, počas svojej realizácie čelí mnohým výzvam. Rôzne výzvy môžu súvisieť s výkonom, údajmi, metódami a technikami atď. Proces získavania údajov sa stáva efektívnym, keď sú výzvy alebo problémy správne rozpoznané a primerane vyriešené.
Neúplné a zašumené údaje:
Proces získavania užitočných údajov z veľkých objemov údajov je dolovanie údajov. Údaje v reálnom svete sú heterogénne, neúplné a zašumené. Údaje vo veľkých množstvách budú zvyčajne nepresné alebo nespoľahlivé. Tieto problémy sa môžu vyskytnúť v dôsledku prístroja na meranie údajov alebo v dôsledku ľudských chýb. Predpokladajme, že maloobchodný reťazec zhromažďuje telefónne čísla zákazníkov, ktorí minú viac ako 500 dolárov, a účtovníci vložia informácie do svojho systému. Osoba sa môže pri zadávaní telefónneho čísla pomýliť v číslici, čo má za následok nesprávne údaje. Dokonca niektorí zákazníci nemusia byť ochotní zverejniť svoje telefónne čísla, čo má za následok neúplné údaje. Údaje sa môžu zmeniť v dôsledku ľudskej alebo systémovej chyby. Všetky tieto dôsledky (hlučné a neúplné údaje) sťažujú získavanie údajov.
Distribúcia údajov:
Údaje z reálneho sveta sú zvyčajne uložené na rôznych platformách v distribuovanom výpočtovom prostredí. Môže to byť v databáze, jednotlivých systémoch alebo dokonca na internete. Prakticky je to dosť náročná úloha preniesť všetky dáta do centralizovaného dátového úložiska hlavne kvôli organizačným a technickým problémom. Napríklad rôzne regionálne kancelárie môžu mať svoje servery na ukladanie svojich údajov. Nie je možné ukladať všetky dáta zo všetkých kancelárií na centrálny server. Preto dolovanie údajov vyžaduje vývoj nástrojov a algoritmov, ktoré umožňujú dolovanie distribuovaných údajov.
prevod reťazca na objekt json
Komplexné údaje:
Údaje v reálnom svete sú heterogénne a môžu to byť multimediálne údaje vrátane zvuku a videa, obrázkov, komplexných údajov, priestorových údajov, časových radov atď. Správa týchto rôznych typov údajov a získavanie užitočných informácií je náročná úloha. Na získanie konkrétnych informácií by sa väčšinou museli zdokonaliť nové technológie, nové nástroje a metodológie.
Výkon:
Výkon systému dolovania údajov závisí predovšetkým od účinnosti použitých algoritmov a techník. Ak navrhnutý algoritmus a techniky nevyhovujú, efektivita procesu dolovania údajov bude nepriaznivo ovplyvnená.
Ochrana osobných údajov a bezpečnosť:
Ťažba údajov zvyčajne vedie k vážnym problémom z hľadiska bezpečnosti údajov, správy a súkromia. Napríklad, ak maloobchodník analyzuje podrobnosti o kúpených položkách, potom odhalí údaje o nákupných zvyklostiach a preferenciách zákazníkov bez ich súhlasu.
Vizualizácia dát:
Pri dolovaní údajov je vizualizácia údajov veľmi dôležitým procesom, pretože ide o primárnu metódu, ktorá zobrazuje výstup používateľovi prezentovateľným spôsobom. Extrahované údaje by mali vyjadrovať presný význam toho, čo majú v úmysle vyjadriť. Ale mnohokrát je ťažké prezentovať informácie koncovému používateľovi presným a jednoduchým spôsobom. Vstupné dáta a výstupné informácie sú komplikované, veľmi efektívne a úspešné procesy vizualizácie dát, aby bola úspešná.
Okrem vyššie uvedených problémov existuje v oblasti dolovania údajov oveľa viac výziev. So začiatkom skutočného procesu dolovania údajov sa odhaľujú ďalšie problémy a úspech dolovania údajov závisí od zbavenia sa všetkých týchto ťažkostí.
Predpoklady
Predtým, ako sa naučíte koncepty dolovania údajov, mali by ste mať základné znalosti o štatistike, znalostiach databázy a základnom programovacom jazyku.
publikum
Náš návod na dolovanie dát je pripravený pre všetkých začiatočníkov alebo absolventov informatiky, aby im pomohol naučiť sa základy až po pokročilé techniky súvisiace s dolovaním dát.
Problémy
Uisťujeme vás, že pri učení sa nášho tutoriálu Data Mining nenájdete žiadne ťažkosti. Ale ak je v tomto návode nejaká chyba, láskavo napíšte problém alebo chybu do kontaktného formulára, aby sme to mohli vylepšiť.