Въведение в методите за извличане на данни
В тази тема ще научим повече за техниките за извличане на данни, тъй като напредъкът в областта на информационните технологии трябва да доведе до голям брой бази данни в различни области. В резултат на това има нужда от съхраняване и манипулиране на важни данни, които могат да бъдат използвани по-късно за вземане на решения и подобряване на дейностите на бизнеса.
Какво е извличане на данни?
Data Mining е процесът на извличане на полезна информация и модели от огромни данни. Data Mining включва събиране, извличане, анализ и статистика на данните. Известен е още като процес на откриване на знания, извличане на знания от анализ на данни или анализ на данни / модели. Data Mining е логичен процес за намиране на полезна информация, за да разберете полезна информация. След като се намерят информация и модели, тя може да се използва за вземане на решения за развитие на бизнеса. Инструментите за обработка на данни могат да дадат отговори на различни въпроси, свързани с вашия бизнес, които бяха твърде трудни за разрешаване. Те също така прогнозират бъдещите тенденции, които позволяват на бизнесмените да вземат проактивни решения.
Извличането на данни включва три стъпки. Те са
- Проучване - В тази стъпка данните се изчистват и преобразуват в друга форма. Определя се и естеството на данните
- Идентификация на модел - Следващата стъпка е да изберете модела, който ще направи най-доброто прогнозиране
- Разгръщане - идентифицираните модели се използват за постигане на желания резултат.
Предимства на извличането на данни
- Автоматично прогнозиране на тенденциите и поведението
- Може да се прилага на нови системи, както и на съществуващи платформи
- Той може да анализира огромна база данни за минути
- Автоматично откриване на скрити модели
- Има много модели, които могат лесно да разберат сложни данни
- Той е с висока скорост, което улеснява потребителите да анализират огромно количество данни за по-малко време
- Дава подобрени прогнози
Списък на 7 важни техники за извличане на данни
Една от най-важните задачи в Data Mining е да изберете правилната техника за извличане на данни. Техниката за извличане на данни трябва да бъде избрана въз основа на вида бизнес и вида на проблема, с който се сблъсква вашият бизнес. Трябва да се използва обобщен подход за подобряване на точността и рентабилността на използването на техники за извличане на данни. Основно има седем основни техники за извличане на данни, които са разгледани в тази статия. Има и много други техники за извличане на данни, но тези седем се считат за по-често използвани от бизнесмени.
- Статистика
- Групирането
- Визуализацията
- Дърво на решения
- Правила за асоцииране
- Невронни мрежи
- класификация
-
Статистически техники
Статистическите техники за извличане на данни са отрасъл на математиката, който се отнася до събирането и описанието на данни. Много анализатори статистическата техника не се счита за техника за извличане на данни. Но все пак това помага да се открият моделите и да се изграждат прогнозни модели. Поради тази причина анализаторът на данни трябва да притежава известни познания за различните статистически техники. В днешния свят хората трябва да се справят с голямо количество данни и да извличат важни модели от тях. Статистиката може да ви помогне в по-голяма степен да получите отговори на въпроси, свързани с техните данни
- Какви са моделите в тяхната база данни?
- Каква е вероятността да се случи събитие?
- Кои модели са по-полезни за бизнеса?
- Какво представлява резюмето на високо ниво, което може да ви даде подробен поглед върху това, което има в базата данни?
Статистиката не само отговаря на тези въпроси, които помагат при обобщаването на данните и преброяването им. Също така помага в предоставянето на информация за данните лесно. Чрез статистически отчети хората могат да вземат интелигентни решения. Съществуват различни форми на статистика, но най-важната и полезна техника е събирането и броенето на данни. Има много начини за събиране на данни като
- Хистограма
- Означава
- Медиана
- вид
- вариране
- Max
- Min
- Линейна регресия
-
Техника на клъстеризиране
Клъстерирането е една от най-старите техники, използвани в Data Mining. Анализът на клъстеринг е процесът на идентифициране на данни, които са сходни помежду си. Това ще помогне да се разберат разликите и приликите между данните. Това понякога се нарича сегментиране и помага на потребителите да разберат какво се случва в базата данни. Например, застрахователна компания може да групира клиентите си въз основа на техните доходи, възраст, характер на полицата и вид претенции.
Има различни видове методи за групиране. Те са както следва
- Методи за разделяне
- Йерархични агломеративни методи
- Методи, основани на плътност
- Методи, базирани на решетки
- Методи, основани на модела
Най-популярният алгоритъм за клъстериране е Най-близкият съсед. Техниката на най-близкия съсед е много подобна на групирането. Това е техника на прогнозиране, при която за да се предскаже каква е прогнозната стойност в един запис, потърсете записи с подобни прогнозни стойности в историческа база данни и използвайте стойността на прогнозата от записа, който е близо до некласифицирания запис. Тази техника просто заявява, че обектите, които са по-близо един до друг, ще имат подобни стойности на прогнозиране. Чрез този метод можете много лесно да прогнозирате стойностите на най-близките обекти. Най-близкият съсед е най-лесният за използване на техниката, защото те работят според мисълта на хората. Те също така работят много добре по отношение на автоматизацията. Те извършват сложни изчисления на ROI с лекота. Нивото на точност в тази техника е толкова добро, колкото и другите техники за извличане на данни.
В бизнеса най-често се използва техниката на най-близкия съсед в процеса на извличане на текст. Те се използват за намиране на документите, които споделят важните характеристики с този основен документ, които са маркирани като интересни.
-
Визуализацията
Визуализацията е най-полезната техника, която се използва за откриване на модели на данни. Тази техника се използва в началото на процеса на обработка на данни. Много видове изследвания се провеждат в наши дни, за да създадат интересна проекция на бази данни, която се нарича Projection Pursuit. Има много техника за извличане на данни, която ще създаде полезни модели за добри данни. Но визуализацията е техника, която превръща лошите данни в добри данни, позволявайки да се използват различни видове методи за обработка на данни при откриване на скрити модели.
-
Техника на дърво за индукционно решение
Дървото за решения е предсказуем модел, а самото име предполага, че изглежда като дърво. При тази техника всеки клон на дървото се разглежда като въпрос за класификация и листата на дърветата се разглеждат като дялове на набора от данни, свързани с тази конкретна класификация. Тази техника може да се използва за анализ на проучвания, предварителна обработка на данни и прогнозиране.
Дървото на решенията може да се разглежда като сегментиране на оригиналния набор от данни, където сегментирането се извършва по конкретна причина. Всяка информация, която попада под сегмент, има някои сходства в предвижданата им информация. Дърветата с решения предоставят резултати, които лесно могат да бъдат разбрани от потребителя.
Техниката за вземане на решения се използва най-вече от статистиците, за да разберат коя база данни е по-свързана с проблема на бизнеса. Техниката за вземане на решение може да се използва за предварителна обработка на прогнозите и данните.
Първата и най-важна стъпка в тази техника е отглеждането на дървото. Основното отглеждане на дървото зависи от намирането на най-добрия възможен въпрос, който трябва да бъде зададен във всеки клон на дървото. Дървото на решения спира да расте при някое от следните обстоятелства
- Ако сегментът съдържа само един запис
- Всички записи съдържат идентични характеристики
- Растежът не е достатъчен, за да направи по-нататъшно разливане
CART, което означава Дървета за класификация и регресия, е алгоритъм за проучване и прогнозиране на данни, който подбира въпросите по по-сложен начин. Опитва ги всички и след това избира един най-добър въпрос, който се използва за разделяне на данните в два или повече сегмента. След като вземе решение за сегментите, той отново задава въпроси за всеки от новия сегмент поотделно.
Друга популярна технология на дървото за решения е CHAID (Chi-Square автоматичен детектор за взаимодействие). Той е подобен на CART, но се различава по един начин. CART помага при избора на най-добрите въпроси, докато CHAID помага при избора на разделянето.
-
Невронна мрежа
Невронната мрежа е друга важна техника, използвана от хората в наши дни. Тази техника се използва най-често в началните етапи на технологията за извличане на данни. Изкуствената невронна мрежа се формира от общността на изкуствения интелект.
Невронните мрежи са много лесни за използване, тъй като те са автоматизирани до определена степен и поради това не се очаква от потребителя да има много познания за работата или базата данни. Но за да може нервната мрежа да работи ефективно, трябва да знаете
- Как са свързани възлите?
- Колко процесорни единици да се използват?
- Кога трябва да се спре процеса на обучение?
Има две основни части на тази техника - възелът и връзката
- Възелът - който свободно съвпада с неврона в човешкия мозък
- Връзката - която свободно съвпада с връзките между невроните в човешкия мозък
Невронната мрежа е съвкупност от взаимосвързани неврони. които биха могли да образуват един или няколко слоя. Образуването на неврони и техните взаимовръзки се наричат архитектурата на мрежата. Има голямо разнообразие от модели на невронни мрежи и всеки модел има своите предимства и недостатъци. Всеки модел на невронната мрежа има различни архитектури и тези архитектури използват различни процедури на обучение.
Невронните мрежи са много силна техника на прогнозиращо моделиране. Но не е много лесно да се разбере дори от експерти. Той създава много сложни модели, които е невъзможно да се разберат напълно. По този начин, за да разберат техниката на Neural network, компаниите намират нови решения. Вече са предложени две решения
- Първото решение е Невронната мрежа е пакетирана в цялостно решение, което ще позволи да се използва за едно приложение
- Второто решение е свързано с експертни консултантски услуги
Невронната мрежа се използва в различни видове приложения. Това се използва в бизнеса за откриване на измами, които се случват в бизнеса.
-
Техника на правила за асоциация
Тази техника помага да се намери връзката между два или повече елемента. Помага да се познаят връзките между различните променливи в базите данни. Той открива скритите модели в наборите от данни, който се използва за идентифициране на променливите и честото възникване на различни променливи, които се появяват с най-високи честоти.
Правилото за асоцииране предлага две основни информации
- Поддръжка - Често се прилага правилото?
- Увереност - Колко често правилото е правилно?
Тази техника следва процес в две стъпки
- Намерете всички често срещани набори от данни
- Създайте силни правила за асоцииране от честите набори от данни
Има три типа правило за асоцииране. Те са
- Правило за асоцииране на много нива
- Правило за многоизмерна асоциация
- Количествено правило за асоцииране
Тази техника се използва най-често в индустрията на дребно, за да се намерят модели в продажбите. Това ще помогне за увеличаване на процента на конверсия и по този начин увеличава печалбата.
-
класификация
Класификацията на техники за извличане на данни е най-често използваната техника за извличане на данни, която съдържа набор от предварително класифицирани проби за създаване на модел, който може да класифицира големия набор от данни. Тази техника помага за получаване на важна информация за данни и метаданни (данни за данни). Тази техника е тясно свързана с техниката за анализ на клъстерите и използва дървото на решенията или системата от невронната мрежа. Има два основни процеса, участващи в тази техника
- Учене - В този процес данните се анализират чрез алгоритъма за класификация
- Класификация - В този процес данните се използват за измерване на точността на правилата за класификация
Има различни видове модели за класификация. Те са както следва
- Класификация по индукция на дървото на решенията
- Байесова класификация
- Невронни мрежи
- Поддържащи векторни машини (SVM)
- Класификация въз основа на асоциации
Един добър пример за техника на класификация е доставчикът на имейл.
Заключение:
От тази статия сме познали важните техники за извличане на данни. И характеристиките и спецификациите на всяка от техниката са обяснени подробно. Извличането на данни е доказано като важен инструмент в много области на бизнеса и техниките са най-добре използвани за намиране на решение на даден проблем. Поради това е много важно компаниите да използват техники за извличане на данни, за да помогнат на бизнесмените да вземат интелигентни решения. Нито една техника не може да се използва за решаване на проблема в бизнеса. Всички техники за извличане на данни трябва да вървят ръка за ръка, за да се реши проблем.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за техниките за извличане на данни. Тук обсъдихме основната концепция и списъка на 7 важни техники за извличане на данни. Можете също да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е Анализ на данни
- Какво е визуализация на данни
- Какво е Science Science
- Какво е Big Data Technology?
- Видове клъстериране | Топ типове с примери