Какво е извличане на данни?
Преди да разберем, концепции и техники за извличане на данни първо ще проучим извличането на данни. Извличането на данни е характеристика на преобразуването на данни в някаква знаеща информация. Това се отнася до процеса на получаване на нова информация, като се разгледа голямо количество налични данни. Използвайки различни техники и инструменти, човек може да предвиди информацията, която се изисква от данните, само ако следваната процедура е правилна. Това е полезно в различни индустрии за извличане на необходимата информация за бъдещ анализ чрез разпознаване на някои модели в съществуващите данни в бази данни, хранилища на данни и т.н.
Видове данни в Data Mining
Следват видовете данни, по които може да се извърши извличане на данни:
- Релационни бази данни
- Складове за данни
- Разширени DB и информационни хранилища
- Обектно-ориентирани и обектно-релационни бази данни
- Транзакционни и пространствени бази данни
- Хетерогенни и наследени бази данни
- Мултимедия и стрийминг база данни
- Текстови бази данни
- Извличане на текст и уеб майнинг
Процес за извличане на данни
По-долу са точките за процеса на извличане на данни:
1. Бизнес разбиране
Това е първата фаза на процеса на внедряване на данни, където всички нужди и целта на бизнеса на клиента са ясно разбрани. Правилните цели за извличане на данни са поставени, като се имат предвид текущият сценарий в бизнеса и други фактори, като ресурси, предположения, ограничения. Подходящият план за извличане на данни трябва да бъде подробно и трябва да изпълнява нашите бизнес цели и цели за извличане на данни.
2. Разбиране на данни
Тази фаза действа като разумна проверка на данните, които са събрани от различни ресурси за процеси за извличане на данни. Първо всички данни от различните източници се събират, свързани с бизнес сценария на организацията, който може да бъде в различните бази данни, плоски файлове и т.н. . Събраните данни се проверяват дали те съвпадат правилно, тъй като могат да бъдат непоносими.
Понякога също трябва да се проверяват метаданните, за да се намалят грешките в процесите на извличане на данни. За анализа на коректните данни се използват различни заявки за извличане на данни и въз основа на резултатите може да се провери качеството на данните. Също така помага да се анализира дали липсват данни или не.
3. Подготовка на данни
Този процес отнема максималното време на проекта. Това лице включва процес, наречен почистване на данни за почистване на данните, събрани по време на процеса на разбиране на данни. Процесът на почистване на данни се използва за почистване на данните, за да се изключат неправилни шумни данни за данните с липсващи стойности.
4. Преобразуване на данни
В следващото състояние се извършват операции за преобразуване на данни, които се използват за промяна на данните, за да бъдат полезни за процеса на внедряване на данни. Тук трансформация като обобщаване, обобщаване, нормализиране или изграждане на атрибути, за да направи данните готови за процеса на моделиране на данни.
5. Моделиране
Това е фазата в извличането на данни, където правилната техника се използва за определяне на моделите на данните. Различният сценарий трябва да бъде създаден, за да се провери качеството и валидността на този модел и да се определи дали целите, определени в процеса на бизнес разбиране, са изпълнени след прилагането на тези техники. Намереният в този процес модел се допълнително оценява и се изпраща за внедряване на екипа за бизнес операции, така че да помогне за подобряване на бизнес политиката на организациите.
6. Оценка
В тази фаза се прави правилната оценка на откритията за извличане на данни, за да се даде ход или не за внедряване в бизнес процесите. Правилно сравнение се прави с откритията и съществуващият план за бизнес операции за правилна оценка на промяната на намерената информация трябва да бъде добавен към текущите бизнес операции.
7. Разгръщане
В тази фаза информацията, която е сключена с помощта на процеси за извличане на данни, се трансформира в разбираема форма за нетехнически заинтересовани страни. За този процес се създава подходящ план за внедряване, който включва доставка, поддръжка и мониторинг на намерената информация. По този начин се създава подходящ отчет за проекта, заедно с опита и изводите, научени по време на процеса за предаване на нашите открития за извличане на данни на екипа за бизнес операции.
Следователно този процес помага за подобряване на бизнес политиката на дадена организация.
Техники за извличане на данни
По-долу техники и технологии могат да помогнат за прилагането на функцията за извличане на данни по най-ефективния начин:
1. Проследявайте шаблоните
Разпознаването на моделите във вашия набор от данни е една от основните техники в извличането на данни. Данните се наблюдават на редовни интервали за разпознаване на някаква аберация. Например, може да се види, ако конкретно лице пътува из различни страни, тогава той ще трябва редовно да резервира билети, като по този начин може да бъде предложена специална кредитна карта.
2. Класификация
Това е една от сложните техники за извличане на данни, където трябва да направим различни различими категории, използвайки различни атрибути в съществуващите данни. Тези категории помагат да се стигне до различни заключения за бъдещата ни употреба. Например, докато анализирате данните за трафика в града, трафикът в района може да бъде класифициран под нисък, среден и тежък. Това ще помогне на пътниците да предвидят трафика преди време.
3. Асоциация
Тази техника е подобна на техниката за проследяване на шаблони, но тук тя е свързана с зависимите променливи. Това означава, че е намерен моделът за свързаните данни, който е свързан със съществуващите данни. Проследява се събитието, свързано с другото събитие, и конкретните модели се намират в тези данни. Например, файлове за проследяване на файлове за трафика в определен град могат да проследяват и най-посещаваните места в града. Това също може да помогне за проследяване на известни места, които да се посетят в града.
4. Външно откриване
Тази техника е свързана с извличането на аномалии в модела на данните. Например, продажбата на мол прави добра печалба за 11-те месеца на годината, но през последния месец продажбите намаляват толкова много, че води до загуба. В тези случаи трябва да разберем какъв е факторът, който е намалил продажбите, така че човек да може да го избегне следващия път. Техниката за намиране на такова разсейване в редовния модел е част от техниката за откриване на Outlier.
5. Клъстеризиране
Тази техника е подобна на класификацията, само разликата се състои в това, че подбира групата данни, които имат някои прилики, ги поставя в една група. Например, групиране на различни аудитории на кино въз основа на честотата, че колко често те идват за представления, в кой момент те идват най-често и по кой жанр на филм идват.
6. Регресия
Тази техника помага да се очертае връзката между двете променливи, от които може да зависи анализът. Тук се опитваме да открием модела на промяна в променливата чрез фиксиране на другите зависими променливи. Например, ако трябва да открием модела на продажбите на даден продукт в мола в зависимост от неговата наличност, сезон, търсене и т.н. Това може да накара собственика да определи цената за продажбата му.
7. Прогнозиране
Най-важната характеристика на извличането на данни е да се намалят бъдещите рискове и да се увеличи печалбата на организацията чрез изучаване на съществуващите и исторически модели за продажби и кредитни рискове. Тук този тип технологии ни помага да вземаме бъдещи решения в зависимост от модела, открит в исторически и настоящи данни, и да държим предвид промените на пазара и рисковете. Тази техника е най-полезна за извличане на данни.
Инструменти за добив на данни
Човек не се нуждае от конкретните най-нови технологии за извършване на извличане на данни. Това може да стане и с помощта на най-новите системи от бази данни и прости инструменти, които са лесно достъпни във всяка организация. Също така човек може да създаде свой собствен инструмент, когато подходящият инструмент липсва. Най-популярният инструмент, широко използван в индустрията, са дадени по-долу:
1. R-език
Това е инструмент с отворен код, който се използва за статистически изчисления и графики. Този инструмент помага за ефективното обработване на данни и съоръжението за съхранение на рекламите, всички тези функции са поради следните техники:
- статистически
- Класически статистически тестове
- Анализ на времеви серии
- класификация
- Графични техники
2. Oracle Data Mining
Този инструмент е известен като ODM, той е част от Oracle Advanced Database Database. Този инструмент помага да се анализират данните в хранилищата на данни и се генерира подробна информация, която допълнително помага да се правят прогнози. Тези неща помагат за изучаване на поведението на клиентите, рекламите за търсене на продукти по този начин помагат на увеличение на възможностите за продажба.
Предизвикателства, пред които е изправено прилагането на Data Mine:
- Необходими са квалифицирани експерти, за да направят сложни заявки за извличане на данни.
- Настоящите модели може да не се вписват в базите данни на бъдещата държава. Може да не отговарят на бъдещите състояния.
- Трудности при управлението на големи бази данни.
- Възможно е да възникне нужда от промяна на бизнес практиките, за да се използва непокритата информация.
- Хетерогенните бази данни и информация, идваща в световен мащаб, могат да доведат до сложна интегрирана информация.
- Извличането на данни има предпоставка, че данните трябва да бъдат разнообразни по същество, в противен случай резултатите могат да бъдат неточни.
Заключение-Концепции и техники за извличане на данни
- Извличането на данни е начин за проследяване на миналите данни и извършване на бъдещ анализ, използвайки ги.
- Това е същото като извличане на информацията, необходима за анализ от активите от последната дата, които вече присъстват в базите данни.
- Извличането на данни може да се извърши на различни видове бази данни като базиране на пространствени данни, RDBMS, хранилища на данни, множество и наследени бази данни и т.н.
- Целият процес на добив включва бизнес разбиране, разбиране на данни, подготовка на данни, моделиране, еволюция, внедряване.
- Налични са различни техники за извличане на данни, за да се направи ефективно извличане на данни като класификация, регресионна асоциация и др. Използването зависи от сценария.
- Най-ефективните инструменти за извличане на данни са R-език и Oracle Data.
- Основният недостатък на извличането на данни, който се сблъсква, са трудностите при обучението на експерти за работа с този софтуер за анализи.
- Има различни индустрии, които използват извличане на данни за своите анализи, като банкиране, производство, супермаркети, доставчици на услуги на дребно и др.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за концепции и техники за извличане на данни. Тук обсъждаме процеса, методите и инструментите за извличане на данни в Data Mining. Можете също да разгледате и другите ни свързани статии, за да научите повече-
- Предимства на Data Mining
- Какво представлява извличането на данни?
- Процес за извличане на данни
- Техники на научните данни
- Клъстеризиране в машинно обучение
- Как да генерирате тестови данни?
- Ръководство за модели в извличането на данни