Какво е извличане на данни?

Известно е още като откриване на знания или откриване на данни. Тъй като всички знаем, че много големи организации работят на различни места и всяко място генерира големи обеми от данни (форма на тера- до петабайти) и е необходимо компаниите да вземат решения от всички такива източници, за да вземат стратегическо решение. За да анализираме, управляваме и да вземаме бързи решения, трябва да се трансформираме във всички области. Методът за извличане на полезна информация от хранилище от данни се нарича извличане на данни. Те се съсредоточават съответно върху откритите данни. Тези задачи могат да бъдат категоризирани по два начина, които са: Предсказуем и описателен. За обработка на петабайтите на извличане на данни са необходими суперкомпютърни и изчислителни клъстери. Видовете извличане на данни включват обучението под надзор и без надзор.

дефиниция

Това е мощна технология с голям потенциал за извличане на скрити прогнозни данни / Шаблони от голямото хранилище (Бази данни, текст, изображения), която използва научни методи, алгоритми за извличане на знания за данни (тип данни са структурирани) под различни форми. Това е аналитичен процес за изследване на голямо количество данни чрез прилагане на детективни модели към тези данни, за да получите нови подмножества от данни за подобряване на бизнес процеса и вземане на решения.

Разбиране на Data Mining

Извличането обикновено се извършва в база данни с различни набори от данни и се съхранява в структурен формат, след това се открива скрита информация, например за онлайн услуги като Google изисква огромно количество данни за рекламиране на своите потребители, в такъв случай майнингът анализира търсенето процес на заявки, за да се предоставят съответните данни за класиране. Инструментите и техниките, използвани в процеса на добив са класификации (прогнозират най-вероятния случай), асоцииране (идентифициране на променливи, свързани помежду си), прогнозиране (прогнозиране стойността на една променлива с другата). За добро разпознаване на образи се използва машинно обучение. Прилага се голямо разнообразие от алгоритми, за да се вземе подходяща информация от заявките.

Как Data Mining прави работата толкова лесна?

Те правят работата толкова лесна, като прогнозират поведението на клиента и използват тези инструменти за търсене на модели на данни. Той превръща суровите данни в структурирана информация. Стъпките, участващи в този процес, са:

Те извличат и зареждат данни в склад на данни (което изисква предварителна обработка), които се съхраняват в многоизмерната база данни (което прави анализ на срезове, зарове, кубичен формат).
Използвайки Приложен софтуер, те осигуряват достъп до данни на бизнес анализатори.
Представяне на тази информация в лесно разбираем формат, като графики.
Необходимост от увеличаване на обема и разнообразието на данни.

Накратко, можем да кажем, че работи в три прости стъпки. Те са подготовка на данни (проучване), избор на различни модели за изграждане и утвърждаване, етап на внедряване (генериране на очаквани резултати). От друга страна, не е толкова лесно да се работи, тъй като за извличането на данни е важно да се разбере какво и как може да бъде приложено във всички потоци от данни, съответно на масовото производство на данни около организациите. Примерите за извличане на данни включват електронна търговия, управление на взаимоотношенията с клиентите, банкиране, здравеопазване, основно значение в маркетинга. Във всички тези приложения Алгоритмите за управление на данни се прилагат за изготвяне на прогнози и за извличане на модели от данни.

Топ компании за добив на данни

Много водещи топ компании използват този домейн, за да гарантират успех на пазара, да увеличат приходите, да идентифицират клиентите, за да направят бизнеса си добър. Те са :

Google - Търсене на подходяща информация спрямо заявките.
Cignus Web
оракул
IBM и SAP
Дата Информатика
IBM Cognos - BI анализи за самообслужване
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institue -Data минни услуги.
WizSoft,
Невронни технологии - предоставя продукти и услуги.
Amazon - Продуктова услуга.
Delta - Авиокомпания (Мониторинг на отзивите на клиентите).
Sun tech -Web изследователска услуга

Различните подмножества на Data Mining

Някои от методите за добив включват прогнозиране, класификация, регресия, групиране, асоцииране, дървета на решения, откриване на правила, най-близкият съсед. Той разделя наборите от данни на два типа. Те са набор за обучение и тест. Другите подмножества от извличане на данни във връзка с данни са науката за данни, анализа на данни, машинно обучение, големи данни, визуализация на данни. Основната разлика между тях е, че майнингът все още е анализатор и изгражда алгоритъм за намиране на структурата на данните. Майнингът събира данни първо и прави индуктивния процес, докато другите не намират модели.

Какво можете да направите с Data Mining?

Трябва да разглеждаме извличането на данни като примитивно, защото подобрява обслужването на клиенти и увеличава производственото обслужване. С това можем да оптимизираме данните, като анализираме данните в области като здравеопазване, телекомуникации, производство, финанси и застраховане. Тя е ориентирана към приложения и по-малко се занимава с намиране на отношения с променливи. Той помага на организацията да спести пари, идентифицира моделите на пазаруване в супермаркет, определя нови клиенти, прогнозира процента на реакция на клиентите. Работи с три типа данни: метаданни (данни за себе си), транзакционни и неоперативни данни. Правителството използва извличането на данни, за да проследи измамите, да проследи стратегията на игрите, крос-продажбите.

Работа с обработка на данни

Първоначалният процес включва почистване на данните от различни източници, което е съществена част. За целта те използват няколко техники, наречени статистически анализ, машинно обучение. Инструментът за визуализация на данни е един от универсалните инструменти за извличане на данни. Методът, който се използва за работа с това, се нарича предиктивно моделиране. Процесът на извличане на данни се състои в проучване, валидиране / проверка, внедряване. Задачата включва

Проблемът се генерира.
Разберете данните с фона.
Въвеждане на подходи за моделиране.
Идентифициране на измерване на ефективността и интерпретиране на данните.
Визуализиране на данните с резултати.

Работи с някои инструменти като Rapid Miner, Orange, които всички са с отворен код. Използваните техники за моделиране са Bayesian Networks, Neural Networks, Trees решения, линейна и логистична регресия, генетични алгоритми, Fuzzy Sets. Основната задача на извличането на данни е:

класификация
Групирането
регресия
Обобщаване
Моделиране на зависимостта
Открийте Откриване

Предимства на Data Mining

Има много предимства, някои точки са дадени по-долу:

Те подобряват планирането и вземането на решения и увеличават максимално разходите.
Лесно е потребителят да анализира огромно количество данни при бърз процес.
Те са полезни за прогнозиране на бъдещите тенденции чрез използваната технология. И още една популярност на технологиите за извличане на данни са графичните интерфейси, които правят програмите по-лесни.
Те ни помагат да открием измамни действия в анализа на пазара и при производството на данни за подобряване на използваемостта, дизайна. Те могат да се използват и за непазарни цели.
Подобрете приходите на компанията и понижава разходите в бизнеса.
Те се използват в различни области като селското стопанство, медицината, генетиката, биоинформатиката и сантименталният анализ.
Той помага на маркетолозите да предвидят поведението на клиентите при покупка на продукта и са били използвани за електроенергетика и за по-добро разбиране на клиента.
Те също така подпомагат транзакциите с кредитни карти и разкриването на измама в нея.
Добивът се използва широко в селското стопанство за прогнозиране на проблеми с ферментацията с помощта на подхода K-Means.

Необходими умения за обработка на данни

За да станат практикуващ миньор за данни, те се нуждаят от уникална технология и междуличностни умения. Техническите умения включват аналитични инструменти като MySQL, Hadoop и езици за програмиране като Python, Perl, Java. И трябва да се разберат статистическите понятия, въвеждането на знания, структурите и алгоритмите на данни и работните познания на Hadoop и MapReduce. Изискват се умения в следните области като DB2, ETL инструменти, Oracle. Ако искате да се откроите от други миньори на данни, необходимостта от обучение за машинно обучение е много важна. За да се идентифицират моделите на данните, тогава основите на математиката е задължително да се определят числа, съотношения, етапи на взаимовръзка и регресия. За да преподава човек трябва да има концепция на базата данни като схеми, връзки, език за заявка на структура. Специалистът по извличане на данни трябва да притежава знания в областта на бизнес разузнаването, особено софтуер за програмиране и опит в операционната система, особено Linux, както и силен опит в науката за данни, за да направи силни стъпки в кариерата.

Защо трябва да използваме Data Mining?

Той се нарежда на върха на ключовите технологии, които имат по-голямо влияние върху организациите през следващите години, затова добивът е важен. Те помагат да се изследват и идентифицират модели на данни. Те са свързани към хранилището на данни и невронните мрежи, които са отговорни за извличането. При маркетинговото сегментиране и групиране проследява поведението на покупките. За подходящо търсене в добив на документи, добиването на мини страниците по мрежата. Тяхната отговорност включва извършване на изследвания в анализа на данни и интерпретиране на резултатите. Важно използване на извличането на данни е да се подпомогне откриването на измами и да се разработят модели за разбиране на характеристиките въз основа на моделите. Добивът се използва за подпомагане на събирането на наблюдения и намиране на корелации и връзки между фактите. Функционалностите включват характеризиране на данни, външен анализ, дискриминация на данни, асоцииране и анализ на клъстеризация.

Ключови за успеха в минното дело са:

Източник на данните
Подходящи алгоритми
Научен добив
Повишена скорост на обработка

Обхват на извличане на данни

Честото извличане на модели разширява анализа на данните и има дълбок резултат в методологиите за добив. Добивът има огромен обхват в големи и малки организации със забележителни перспективи. Те са автоматизирали прогнозите за тенденциите, включително да намерят измамни и да увеличат ROI в бъдеще. Откриване на минали неизвестни модели. Техниките, използвани в минното дело, са усъвършенствани понятия като неврална и размита логика за подобряване на долната им линия и бързо получаване на ресурси от търсенето. Можете да намерите бъдещ обхват в разпределеното Datamining, Sequence Data Mining, пространствено и географско извличане на данни, Мултимедия.

Защо ни е необходим Data Mining?

В днешния бизнес свят извличането на данни се използва в различни сектори с аналитична цел, всичко, от което се нуждае потребителят, е тази ясна информация, което увеличава обхвата на извличането на данни. С тази техника можем да анализираме данните и да ги преобразуваме в значими данни, което след това помага да се вземат интелигентни решения и прогнози в дадена организация. В ИТ индустрията минното дело ускорява интернет и времето за реакция на сайта е лесно с помощта на инструмента за добив. Парамедицинските компании могат да минават набори от данни за идентифициране на агенти. Ще можете да разгледате поведението на клиентите, те намират модели и отношения и да предсказват бъдеща бизнес стратегия. Той елиминира времето и работната сила, необходими за сортиране на голяма база данни. Те осигуряват ясна идентификация на скритите модели за преодоляване на рисковете в бизнеса. Извличането на данни идентифицира остатъците в данните. Той помага да се разбере клиентът и да се подобри тяхната услуга, за да се постигне целта на потребителя.

Коя е подходящата аудитория за изучаване на технологии за обработка на данни?

Правилната аудитория са ИТ мениджърите, анализаторите на данни, които търсят кариерно израстване и подобряват управлението на данни, инструменти за успешно извличане на данни.
Експерти, работещи и върху инструменти за съхранение на данни и отчитане и бизнес разузнаване.
Може да се приема от начинаещи с добри логически и аналитични умения.
Софтуерни програмисти, шест сигма консултанти.

Как тази технология ще ви помогне в кариерния растеж?

Светът на науката за данни предлага повече позиции в организациите. Търсенето на миньорски специалисти е жизненоважно, тъй като компаниите търсят експерти с изключителни умения и опит за извличане на данни. Data Miner използва статистически софтуер за анализ на данни и подобряване на бизнес решенията. Специалистът по извличане на данни е съществена роля в екипа за научни данни и следователно техният потенциал се оценява повече в компании от всякакви размери.

заключение

Бързо разрастващата се технология в съвременния свят, тъй като всеки има нужда от своите данни, за да бъдат използвани при правилния подход, за да получат точна информация. Социални мрежи като Facebook, Twitter и т.н. и онлайн пазаруване като Amazon, това е информация, която описва данните са събрани и заснети, ние трябва да извлечем стратегически факти от тези данни. За тази цел извличането на данни се развива в световен мащаб. Те се комбинират с големи данни и машинно обучение, за да се види по-добра представа с организацията. Всичко е за прогнозиране на бъдещето за анализ. Тъй като компаниите продължават да се актуализират, те трябва да проследяват най-новите тенденции в минното дело, за да преодолеят предизвикателните конкуренции, като в същото време минното дело помага за получаване на информация, базирана на знания. И тази технология може да се използва в много приложения в реалния живот като телекомуникациите, биомедицината, маркетинга и финансите, търговията на дребно.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за това какво е извличане на данни. Тук обсъдихме различните подмножества за извличане на данни и топ компаниите за извличане на данни с предимство и обхват. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -

Въпрос за интервю за обработка на данни с отговори
Какво е визуализация на данни?
Какво представлява анализа на големи данни?
Въведение в големите данни

Какво е извличане на данни? - Предимство и работа на извличането на данни

Съдържание: