Въведение в моделите за обработка на данни

Data Mining използва сурови данни за извличане на информация или всъщност извличане на необходимата информация от данни. Data Mining се използва в най-разнообразния набор от приложения, включително прогнозиране на политически модели, прогнозиране на модела на прогнозата за времето, прогнозиране на класирането на уебсайтове и др. Освен тези извличане на данни се използва и в организации, които използват големи данни като необработен източник на данни, за да изкопаят необходимите данни, които могат да успокоят комплекса в даден момент.

Техники, използвани в извличането на данни

Режимът за обработка на данни се създава чрез прилагане на алгоритъма върху необработените данни. Моделът за добив е повече от обработващия алгоритъм или метаданни. Това е набор от данни, модели, статистически данни, които могат да бъдат полезни за нови данни, които се снабдяват с цел генериране на прогнози и получаване на някои заключения за връзките. По-долу са някои от техниките, които се използват при извличане на данни.

1. Описателна техника за извличане на данни

Тази техника обикновено се предпочита да генерира кръстосано табулиране, корелация, честота и т.н. Тези описателни техники за извличане на данни се използват за получаване на информация за редовността на данните, като се използват сурови данни като вход и за откриване на важни модели. Другите приложения на това, анализът е да се разберат завладяващите групи в по-широката област на суровите данни.

2. Техника за прогнозиране на данни

Основната цел на техниката на прогнозиране на добив е да се идентифицират футуристични резултати вместо настоящата тенденция. Има много функции, които се използват за прогнозиране на целевата стойност. Техниките, които попадат в тази категория, са анализът на класификацията, регресията и времевите серии. Моделирането на данни е принуда за този прогнозен анализ, който използва някои променливи, за да прогнозира несигурните футуристични данни за други променливи.

Видове модели в обработката на данни

Малко от моделите за извличане на данни са споменати по-долу, заедно с тяхното описание:

1. Модели за претенции за измама

Измамата е предизвикателството, пред което са изправени много индустрии и особено застрахователната индустрия. Тези отрасли трябва непрекъснато да прогнозират, използвайки суровите данни, така че твърденията за измама да могат да бъдат разбрани и действащи. Можем да проследим претенциите, които пристигат под формата на необработени данни и да идентифицираме вероятността те да бъдат измамни, което може да доведе до големи спестявания за застрахователната компания.

2. Модели за клониране на клиенти

Моделът за клониране на клиенти може да предвиди на кои перспективи има голяма вероятност да се отговори въз основа на характеристиките на „най-добрите клиенти“ на организацията.

3. Модели за реагиране

Моделите за реагиране на прогнозни данни помагат на организациите да идентифицират моделите на използване, които разделят клиентската им база, така че организацията да може да установи контакт с тези клиенти. Този модел на отговор е най-добрият метод за прогнозиране и идентифициране на клиентската база или перспективи към целта за определен продукт, предлагането е в съответствие с използването на разработен модел. Този тип модели се прилагат при идентифицирането на клиентите, за които има голяма вероятност да притежават характеристиката да са насочени.

4. Модели за прогнозиране на приходите и печалбите

Моделите за прогнозиране на приходите и печалбите комбинират характеристиките на отговора или неотговорите с дадена оценка на приходите, особено ако поръчаните размери, маржовете се различават широко или месечно фактуриране. Както знаем, че не всички отговори имат еднаква или равна стойност и моделът, който може да увеличи отговорите, не е задължително да ни печели. Техниката за прогнозиране на приходите и печалбата показва, че тези респонденти, с голяма вероятност да увеличат приходите или делтата на печалбата с отговора си, отколкото останалите отговорили. Това са някои от типовете модели и има много други, които могат да помогнат при смесването на необходимите данни от набора от необработени данни.

Алгоритми за извличане на данни

Съществуват много алгоритми за извличане на данни, които ще обсъдим няколко от тях тук. Нека да видим защо се нуждаем от алгоритъма за извличане на данните. В днешния свят, където генерирането на данни е огромно, а големите данни са доста често срещани, трябва да имаме някакъв алгоритъм, който трябва да се приложи към тях, за да прогнозираме модела и анализа. Имаме различни алгоритми, основаващи се на модела на добив, който искаме да приложим към нашите данни. Някои от тях са показани по-долу:

1. Алгоритъм на наивния Байес

Алгоритъмът на наивните байеси се основава на теорията на Байесов и този алгоритъм се използва, когато имаме размерите на данните да са по-високи. Байесовският класификатор е в състояние да осигури възможния изход чрез въвеждане на необработени данни. Тук също има възможност да добавите новите сурови данни по време на изпълнение и да получите прогнозите. Наивен класификатор на Байес ще вземе предвид всички вероятности, преди да се ангажира с изхода.

2. ANN Алгоритъм

Този алгоритъм на ANN е вдъхновен от биологичните невронни мрежи и е като типична компютърна архитектура. Този алгоритъм използва апроксимационни функции при несигурен голям брой данни, за да получи някакъв модел. Те обикновено са представени като система от взаимосвързани неврони, които могат да поемат вход и да извършат изчисленията, за да осигурят изхода.

3. SVM алгоритъм

Този SVM алгоритъм спечели много внимание през последното десетилетие и се прилага за най-широк спектър от приложения. Този алгоритъм се основава на статистическата теория на обучението и структурната оценка на риска и принципа на минимизиране. Той има способността да идентифицира границите на решението и се нарича още хиперплан, който може да произведе оптимално разделяне на класовете и по този начин създава възможно най-голямо разстояние между сегрегиращия хиперплан. SVM е най-здравата и точна класификационна техника, но има недостатъка на по-високата цена и отнема време.

Предимства на моделите за обработка на данни

Има много предимства на моделите за извличане на данни и някои от тях са изброени по-долу:

  • Тези модели помагат на организацията да идентифицира модела на пазаруване на клиента и след това предлага подходящи стъпки, които могат да бъдат предприети за увеличаване на приходите.
  • Тези модели могат да ни помогнат да увеличим оптимизацията на уебсайтове, така че клиентът да може лесно да открие необходимите неща.
  • Тези модели ни помагат с маркетингови кампании, идентифициращи благоприятната област и методи.
  • Това ще ни помогне да идентифицираме парчето на клиентите и техните нужди, така че да могат да бъдат доставени необходимите продукти
  • Той помага да се увеличи лоялността на марката.
  • Той помага да се измери рентабилността на факторите за увеличаване на приходите.

заключение

Така че видяхме дефиницията на извличането на данни и защо се изисква и разбрахме разликата между описателните и прогнозните модели за минг на данни. Също така видяхме някои модели данни ming и няколко алгоритми, които помагат на организацията да придобие по-добър поглед върху суровите данни. В последното видяхме няколко предимства при моделите за извличане на данни.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Модели в Data Mining. Тук обсъждаме най-важните видове модели в извличането на данни, заедно с предимствата и алгоритмите. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -

  1. Какви са видовете обработка на данни?
  2. Списък с най-добрите приложения за извличане на данни
  3. Компоненти на архитектурата за обработка на данни
  4. Въпрос за интервю за обработка на данни

Категория:

Голяма информация