Data Mining-Techniken - Top 7 Data Mining-Techniken für beste Ergebnisse

Inhaltsverzeichnis:

Anonim

Einführung in Data Mining-Techniken

In diesem Thema lernen wir die Data-Mining-Techniken kennen, da der Fortschritt auf dem Gebiet der Informationstechnologie zu einer großen Anzahl von Datenbanken in verschiedenen Bereichen führen muss. Infolgedessen müssen wichtige Daten gespeichert und bearbeitet werden, die später zur Entscheidungsfindung und Verbesserung der Geschäftsaktivitäten verwendet werden können.

Was ist Data Mining?

Beim Data Mining werden nützliche Informationen und Muster aus enormen Datenmengen extrahiert. Data Mining umfasst die Erfassung, Extraktion, Analyse und Statistik von Daten. Es wird auch als Knowledge Discovery-Prozess, Knowledge Mining aus Daten oder Daten- / Musteranalyse bezeichnet. Data Mining ist ein logischer Prozess zum Auffinden nützlicher Informationen zum Auffinden nützlicher Daten. Sobald die Informationen und Muster gefunden sind, können sie verwendet werden, um Entscheidungen für die Geschäftsentwicklung zu treffen. Mit Data Mining-Tools können Sie Antworten auf verschiedene Fragen zu Ihrem Unternehmen geben, die zu schwierig zu lösen waren. Sie prognostizieren auch die zukünftigen Trends, die es den Geschäftsleuten ermöglichen, proaktive Entscheidungen zu treffen.

Data Mining umfasst drei Schritte. Sie sind

  • Exploration - In diesem Schritt werden die Daten gelöscht und in eine andere Form umgewandelt. Die Art der Daten wird ebenfalls bestimmt
  • Musteridentifikation - Der nächste Schritt ist die Auswahl des Musters, das die beste Vorhersage liefert
  • Bereitstellung - Die identifizierten Muster werden verwendet, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Vorteile von Data Mining

  • Automatisierte Vorhersage von Trends und Verhaltensweisen
  • Es kann sowohl auf neuen Systemen als auch auf bestehenden Plattformen implementiert werden
  • Es kann riesige Datenbanken in Minuten analysieren
  • Automatisierte Entdeckung von versteckten Mustern
  • Es gibt viele Modelle, um komplexe Daten einfach zu verstehen
  • Die hohe Geschwindigkeit macht es den Benutzern leicht, eine große Datenmenge in kürzerer Zeit zu analysieren
  • Es liefert verbesserte Vorhersagen

Liste von 7 wichtigen Data Mining-Techniken

Eine der wichtigsten Aufgaben in Data Mining ist die Auswahl der richtigen Data Mining-Technik. Die Data Mining-Technik muss basierend auf der Art des Geschäfts und der Art des Problems, mit dem Ihr Geschäft konfrontiert ist, ausgewählt werden. Es muss ein verallgemeinerter Ansatz verwendet werden, um die Genauigkeit und die Kosteneffizienz des Einsatzes von Data-Mining-Techniken zu verbessern. Grundsätzlich gibt es sieben Data Mining-Haupttechniken, die in diesem Artikel behandelt werden. Es gibt auch viele andere Data Mining-Techniken, aber diese sieben werden von Geschäftsleuten als häufiger eingesetzt.

  • Statistiken
  • Clustering
  • Visualisierung
  • Entscheidungsbaum
  • Assoziationsregeln
  • Neuronale Netze
  • Einstufung

  1. Statistische Methoden

Die Statistik der Data Mining-Techniken ist ein Zweig der Mathematik, der sich auf die Erfassung und Beschreibung von Daten bezieht. Die statistische Technik wird von vielen Analysten nicht als Data-Mining-Technik angesehen. Dennoch hilft es, die Muster zu entdecken und Vorhersagemodelle zu erstellen. Aus diesem Grund sollte der Datenanalyst einige Kenntnisse über die verschiedenen statistischen Techniken besitzen. In der heutigen Welt müssen Menschen mit einer großen Datenmenge umgehen und daraus wichtige Muster ableiten. Statistiken können Ihnen in größerem Umfang helfen, Antworten auf Fragen zu ihren Daten wie zu erhalten

  • Was sind die Muster in ihrer Datenbank?
  • Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt?
  • Welche Muster sind für das Geschäft nützlicher?
  • Wie lautet die allgemeine Zusammenfassung, mit der Sie einen detaillierten Überblick über die Inhalte der Datenbank erhalten?

Statistiken beantworten nicht nur diese Fragen, sondern helfen auch bei der Zusammenfassung und Zählung der Daten. Es hilft auch bei der Bereitstellung von Informationen zu den Daten mit Leichtigkeit. Durch statistische Berichte können Menschen kluge Entscheidungen treffen. Es gibt verschiedene Arten von Statistiken, aber die wichtigste und nützlichste Technik ist das Sammeln und Zählen von Daten. Es gibt viele Möglichkeiten, wie Daten zu sammeln

  • Histogramm
  • Bedeuten
  • Median
  • Modus
  • Varianz
  • Max
  • Mindest
  • Lineare Regression

  1. Clustering-Technik

Clustering ist eine der ältesten in Data Mining verwendeten Techniken. Bei der Clusteranalyse werden Daten identifiziert, die einander ähnlich sind. Dies hilft, die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen den Daten zu verstehen. Dies wird manchmal als Segmentierung bezeichnet und hilft den Benutzern zu verstehen, was in der Datenbank vor sich geht. Beispielsweise kann eine Versicherungsgesellschaft ihre Kunden nach Einkommen, Alter, Art der Police und Art der Schadensfälle gruppieren.

Es gibt verschiedene Arten von Clustering-Methoden. Sie sind wie folgt

  • Partitionierungsmethoden
  • Hierarchische agglomerative Methoden
  • Dichtebasierte Methoden
  • Gitterbasierte Methoden
  • Modellbasierte Methoden

Der beliebteste Clustering-Algorithmus ist der Nearest Neighbor. Die Technik des nächsten Nachbarn ist dem Clustering sehr ähnlich. Es ist eine Vorhersage-Technik, bei der zur Vorhersage des geschätzten Werts in einem Datensatz nach Datensätzen mit ähnlichen geschätzten Werten in einer historischen Datenbank gesucht und der Vorhersage-Wert aus dem Datensatz verwendet wird, der sich in der Nähe des nicht klassifizierten Datensatzes befindet. Diese Technik besagt einfach, dass die Objekte, die näher beieinander liegen, ähnliche Vorhersagewerte haben. Mit dieser Methode können Sie die Werte der nächsten Objekte sehr einfach vorhersagen. Nearest Neighbour ist die einfachste Technik, weil sie nach dem Gedanken der Menschen funktioniert. Sie arbeiten auch sehr gut in Bezug auf die Automatisierung. Sie führen mühelos komplexe ROI-Berechnungen durch. Das Genauigkeitsniveau bei dieser Technik ist so gut wie bei den anderen Data Mining-Techniken.

In der Geschäftswelt wird die Nearest Neighbor-Technik am häufigsten beim Abrufen von Text verwendet. Sie werden verwendet, um die Dokumente zu finden, die die wichtigen Eigenschaften mit dem als interessant gekennzeichneten Hauptdokument teilen.

  1. Visualisierung

Visualisierung ist die nützlichste Technik, um Datenmuster zu erkennen. Diese Technik wird zu Beginn des Data Mining-Prozesses verwendet. Viele Arten von Forschung werden heutzutage betrieben, um eine interessante Projektion von Datenbanken zu erstellen, die als Projektionsverfolgung bezeichnet wird. Es gibt viele Data Mining-Techniken, die nützliche Muster für gute Daten erzeugen. Visualisierung ist jedoch eine Technik, die schlechte Daten in gute Daten umwandelt, sodass verschiedene Arten von Data Mining-Methoden zum Auffinden versteckter Muster verwendet werden können.

  1. Induktionsentscheidungsbaum-Technik

Ein Entscheidungsbaum ist ein Vorhersagemodell und der Name selbst impliziert, dass er wie ein Baum aussieht. Bei dieser Technik wird jeder Zweig des Baums als eine Klassifizierungsfrage betrachtet und die Blätter der Bäume werden als Partitionen des Datensatzes betrachtet, die sich auf diese bestimmte Klassifizierung beziehen. Diese Technik kann für Explorationsanalysen, Datenvorverarbeitung und Vorhersagearbeiten verwendet werden.

Der Entscheidungsbaum kann als Segmentierung des ursprünglichen Datensatzes betrachtet werden, wobei die Segmentierung aus einem bestimmten Grund erfolgt. Alle Daten, die unter ein Segment fallen, weisen einige Ähnlichkeiten in den vorhergesagten Informationen auf. Entscheidungsbäume liefern Ergebnisse, die für den Benutzer leicht verständlich sind.

Die Technik des Entscheidungsbaums wird hauptsächlich von Statistikern verwendet, um herauszufinden, welche Datenbank eher mit dem Problem des Unternehmens zusammenhängt. Die Entscheidungsbaumtechnik kann zur Vorhersage und Datenvorverarbeitung verwendet werden.

Der erste und wichtigste Schritt bei dieser Technik ist das Wachsen des Baumes. Die Grundvoraussetzung für das Wachsen eines Baumes ist, an jedem Ast des Baumes die bestmögliche Frage zu finden. Der Entscheidungsbaum hört unter den folgenden Umständen auf zu wachsen

  • Wenn das Segment nur einen Datensatz enthält
  • Alle Datensätze enthalten identische Funktionen
  • Das Wachstum reicht nicht aus, um weiter zu verschütten

CART steht für Classification and Regression Trees und ist ein Algorithmus zur Datenexploration und -vorhersage, der die Fragen auf komplexere Weise auswählt. Es werden alle ausprobiert und dann eine beste Frage ausgewählt, mit der die Daten in zwei oder mehr Segmente aufgeteilt werden. Nach der Entscheidung über die Segmente werden erneut Fragen zu jedem neuen Segment einzeln gestellt.

Eine weitere beliebte Technologie für Entscheidungsbäume ist CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Es ähnelt CART, unterscheidet sich jedoch in einer Hinsicht. CART hilft bei der Auswahl der besten Fragen, während CHAID bei der Auswahl der Teilungen hilft.

  1. Neurales Netzwerk

Neuronales Netz ist eine weitere wichtige Technik, die heutzutage von Menschen angewendet wird. Diese Technik wird am häufigsten in der Anfangsphase der Data Mining-Technologie verwendet. Das künstliche neuronale Netzwerk wurde aus der Gemeinschaft der Künstlichen Intelligenz gebildet.

Neuronale Netze sind sehr einfach zu bedienen, da sie in besonderem Maße automatisiert sind. Aus diesem Grund wird vom Benutzer nicht erwartet, dass er viel Wissen über die Arbeit oder die Datenbank hat. Damit das neuronale Netzwerk jedoch effizient funktioniert, müssen Sie es wissen

  • Wie sind die Knoten verbunden?
  • Wie viele Verarbeitungseinheiten sollen verwendet werden?
  • Wann sollte der Trainingsprozess abgebrochen werden?

Es gibt zwei Hauptteile dieser Technik - den Knoten und die Verbindung

  • Der Knoten - der sich frei dem Neuron im menschlichen Gehirn anpasst
  • Die Verknüpfung - die frei zu den Verbindungen zwischen den Neuronen im menschlichen Gehirn passt

Ein neuronales Netzwerk ist eine Sammlung miteinander verbundener Neuronen. die eine einzelne Schicht oder mehrere Schichten bilden könnten. Die Bildung von Neuronen und ihre Verbindungen werden als Architektur des Netzwerks bezeichnet. Es gibt eine Vielzahl von neuronalen Netzwerkmodellen und jedes Modell hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Jedes neuronale Netzwerkmodell hat unterschiedliche Architekturen und diese Architekturen verwenden unterschiedliche Lernverfahren.

Neuronale Netze sind sehr starke Vorhersagemodelle. Aber es ist selbst für Experten nicht leicht zu verstehen. Es entstehen sehr komplexe Modelle, die nicht vollständig zu verstehen sind. Um die neuronale Netzwerktechnik zu verstehen, suchen Unternehmen nach neuen Lösungen. Zwei Lösungen wurden bereits vorgeschlagen

  • Die erste Lösung ist, dass das neuronale Netzwerk in eine vollständige Lösung verpackt ist, die es für eine einzelne Anwendung verwendet
  • Die zweite Lösung ist die Verknüpfung mit kompetenten Beratungsleistungen

Das neuronale Netzwerk wurde in verschiedenen Arten von Anwendungen verwendet. Dies wurde im Unternehmen verwendet, um Betrugsfälle im Unternehmen zu erkennen.

  1. Assoziationsregel Technik

Diese Technik hilft, die Zuordnung zwischen zwei oder mehr Elementen zu finden. Es hilft, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Variablen in Datenbanken zu kennen. Es werden die verborgenen Muster in den Datensätzen entdeckt, mit denen die Variablen identifiziert werden und das häufige Auftreten verschiedener Variablen, die mit den höchsten Häufigkeiten auftreten.

Die Zuordnungsregel bietet zwei wichtige Informationen

  • Support - Wie oft wird die Regel angewendet?
  • Vertrauen - Wie oft ist die Regel korrekt?

Diese Technik folgt einem zweistufigen Prozess

  • Finden Sie alle häufig vorkommenden Datensätze
  • Erstellen Sie starke Zuordnungsregeln aus den häufigen Datensätzen

Es gibt drei Arten von Zuordnungsregeln. Sie sind

  • Mehrebenen-Assoziationsregel
  • Mehrdimensionale Assoziationsregel
  • Quantitative Assoziationsregel

Diese Technik wird im Einzelhandel am häufigsten verwendet, um Verkaufsmuster zu ermitteln. Dies wird dazu beitragen, die Conversion-Rate zu erhöhen und damit den Gewinn zu steigern.

  1. Einstufung

Die Klassifizierung von Data Mining-Techniken ist die am häufigsten verwendete Data Mining-Technik, die eine Reihe von vorklassifizierten Beispielen enthält, um ein Modell zu erstellen, mit dem die große Datenmenge klassifiziert werden kann. Diese Technik hilft beim Ableiten wichtiger Informationen zu Daten und Metadaten (Daten zu Daten). Diese Technik ist eng mit der Clusteranalysetechnik verwandt und verwendet den Entscheidungsbaum oder das neuronale Netzwerksystem. Es gibt zwei Hauptprozesse, die an dieser Technik beteiligt sind

  • Lernen - In diesem Prozess werden die Daten durch den Klassifizierungsalgorithmus analysiert
  • Klassifizierung - In diesem Prozess werden die Daten verwendet, um die Genauigkeit der Klassifizierungsregeln zu messen

Es gibt verschiedene Arten von Klassifizierungsmodellen. Sie sind wie folgt

  • Klassifizierung nach Entscheidungsbauminduktion
  • Bayesianische Klassifikation
  • Neuronale Netze
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Klassifizierung nach Assoziationen

Ein gutes Beispiel für eine Klassifizierungstechnik ist der E-Mail-Anbieter.

Fazit:

Aus diesem Artikel kennen wir die wichtigen Data Mining-Techniken. Die Eigenschaften und Spezifikationen der einzelnen Techniken werden ausführlich erläutert. Data Mining hat sich in vielen Geschäftsbereichen als wichtiges Instrument erwiesen, und die Techniken eignen sich am besten, um eine Lösung für ein Problem abzuleiten. Daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, Data Mining-Techniken einzusetzen, um den Geschäftsleuten bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Keine einzige Technik kann zur Lösung des geschäftlichen Problems eingesetzt werden. Alle Data Mining-Techniken sollten Hand in Hand gehen, um ein Problem zu lösen.

Empfohlene Artikel

Dies war ein Leitfaden für Data Mining-Techniken. Hier haben wir das Basiskonzept und die Liste der 7 wichtigen Data Mining-Techniken besprochen. Sie können auch unsere anderen vorgeschlagenen Artikel durchgehen, um mehr zu erfahren.

  1. Was ist Datenanalyse?
  2. Was ist Datenvisualisierung?
  3. Was ist Data Science?
  4. Was ist Big Data-Technologie?
  5. Arten von Clustering | Top Typen mit Beispielen