Преглед на процеса на извличане на данни
Извличането на данни е актът и начин за намиране на модели и възможности в големите масиви от данни, което обикновено включва методи като пресичане на точки в статистиката, машинно обучение и системи за бази данни. Това е интердисциплинарен подмножество от областта на компютърните науки, заедно със статистиката за обща цел за вземане на информация с помощта на интелигентни методи чрез използване на набор от данни, а също и чрез преобразуване на цялата информация в съвсем нова разбираема структура, която може да бъде добавена допълнително използване. В тази тема ще научим за процеса на извличане на данни.
Една от най-съществените задачи на извличането на данни е свързана с автоматичния и полуавтоматичен анализ на големи количества необработени данни и информация, за да се извлече неизвестният досега много интересен набор от модели като клъстери или група от записи на данни, откриване на аномалия (необичайни записи), а също и в случай на зависимости, която използва последователно извличане на модели и извличане на правила за асоцииране. Това използва пространствени индекси. Може да се знае, че тези модели са сред видовете във входните данни и могат да бъдат използвани при по-нататъшен анализ, например, в случай на прогнозен анализ и машинно обучение. По-точни набори от резултати могат да бъдат получени, след като започнете да използвате системи за решения за поддръжка.
Как работи извличането на данни?
В отрасъла има изобилие от данни в различни области и става много необходимо да се обработват и обработват данните по този начин. Накратко, накратко, той включва набор от ETL процеси, като извличане, преобразуване и зареждане на данните, заедно с всичко останало, което е необходимо, за да се случи този ETL. Това включва почистване, преобразуване и обработка на данни, които да се използват в различни системи и представи. Клиентите могат да се възползват от тези обработени данни за анализ на бизнеса и тенденциите на растеж в техните компании.
Предимства на процеса за извличане на данни
Предимството на извличането на данни включва не само тези, свързани с бизнеса, но и такива като медицина, прогноза за времето, здравеопазване, транспорт, застраховане, правителство и др. Някои от предимствата включват:
- Маркетинг / Търговия на дребно: Той помага на всички маркетингови компании и фирми да изграждат модели, които се базират на исторически набор от данни и информация, за да се предскаже отзивчивостта към преобладаващите днес маркетингови кампании като онлайн маркетингова кампания, директна поща и др.
- Финанси / Банкиране: Извличането на данни включва финансови институции, предоставящи информация за заеми, както и отчитане на кредити. Когато моделът е изграден върху историческа информация, тогава добрите или лошите заеми могат да бъдат определени от финансовите институции. Също така измамите и подозрителните транзакции се наблюдават и от банките.
- Производство: Дефектното оборудване и качеството на произвежданите продукти могат да бъдат определени чрез използване на оптималните параметри за контрол. Например, за някои от индустриите за развитие на полупроводници, твърдостта и качеството на водата се превръщат в голямо предизвикателство, тъй като има тенденция да влияе върху качеството на продукцията на техния продукт.
- Правителство: Правителствата могат да се възползват от мониторинга и преценката на подозрителните дейности, за да се избегнат дейности срещу изпирането на пари.
Различни етапи на процеса на извличане на данни
- Почистване на данни: Това е много начален етап в случай на извличане на данни, при което класификацията на данните става съществен компонент за получаване на окончателен анализ на данните. Тя включва идентифициране и премахване на неточни и трудни данни от набор от таблици, база данни и набор от записи. Някои техники включват незнанието на кортежа, което се намира главно, когато етикетът на класа не е на разположение, следващата техника изисква попълване на липсващите стойности самостоятелно, замяна на липсващи стойности и неправилни стойности с глобални константи или предвидими или средни стойности.
- Интегриране на данни: Това е техника, която включва сливането на новия набор от информация със съществуващия набор. Източникът обаче може да включва много набори от данни, бази данни или плоски файлове. Обичайното внедряване на интеграцията на данни е създаването на EDW (склад за данни на предприятието), който след това говори за две концепции, както и хлабава връзка, но нека не се задълбочаваме в детайлите.
- Преобразуване на данни: Това изисква преобразуването на данни във формати най-общо от изходната система към необходимата дестинационна система. Някои стратегии включват изглаждане, агрегиране, нормализиране, обобщение и изграждане на атрибути.
- Дискретизация на данните: Техниките, които могат да разделят домейна на непрекъснат атрибут на интервали, се наричат дискретизация на данните, при което наборите от данни се съхраняват на малки парчета и по този начин правят нашето изследване много по-ефективно. Две стратегии включват дискретизация отгоре надолу и дискретност отдолу нагоре.
- Йерархии на концепциите: Те свеждат до минимум данните, като заменят и събират ниско ниво от концепции на високо ниво. Многомерните данни с множество нива на абстракция се определят от йерархиите на концепцията. Методите са Бининг, анализ на хистограмата, клъстер анализ и др.
- Оценка на модел и представяне на данни: Ако данните се представят по ефективен начин, клиентът, както и клиентите, могат да ги използват по най-добрия начин. След преминаване на горния набор от етапи, данните след това се представят под формата на графики и диаграми и по този начин ги разбират с минимални статистически познания.
Инструменти и техники за извличане на данни
Инструментите и техниките за извличане на данни включват начините, по които тези данни могат да се добиват и да се използват за добро и ефективно използване. Следните две са сред най-популярните инструменти и техники за извличане на данни:
1. R-език: Това е инструмент с отворен код, който се използва за графики и статистически изчисления. Той разполага с голямо разнообразие от класически статистически тестове, класификация, графични техники, анализ на времеви серии и др. Използва ефективно устройство за съхранение и обработка на данни.
2. Извличане на данни на Oracle: Известно е като ODM, което става част от разширената база данни за аналитични данни на Oracle, като по този начин генерира подробна информация и прогнози, специално използвани за откриване на поведението на клиентите, разработване на потребителски профили, заедно с идентифициране на начини и възможности за кръстосани продажби.
заключение
Извличането на данни е свързано с обяснението на историческите данни, а също така и от реалния поточен набор от данни и по този начин се използват прогнози и анализи върху извлечените данни. Тя е тясно свързана с алгоритмите за наука за данни и машинно обучение като класификация, регресия, клъстериране, XGboosting и др., Тъй като те са склонни да формират важни техники за извличане на данни.
Един от недостатъците може да включва обучението на ресурси по софтуера, което може да бъде сложна и отнемаща време задача. Извличането на данни се превръща в необходим компонент на нечия система днес и чрез ефективно използване от нея предприятията могат да растат и да прогнозират бъдещите си продажби и приходи. Надявам се тази статия да ви е харесала Останете с нас за повече такива.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за процеса на извличане на данни. Тук обсъждаме различните етапи, предимства, инструменти и техники на процеса на извличане на данни. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е клъстеризиране в Data Mining?
- Какво е Ajax?
- Предимства на HTML
- Как работи HTML
- Концепции и техники за извличане на данни
- Алгоритми и типове модели в обработката на данни