Was ist Data Mining?

Es wird auch als Knowledge Discovery oder Data Discovery bezeichnet. Wie wir alle wissen, werden viele große Organisationen an verschiedenen Orten betrieben und jeder Ort erzeugt große Datenmengen (eine Form von Tera-to-Petabyte). Die Unternehmen müssen aus all diesen Quellen Entscheidungen treffen, um eine strategische Entscheidung treffen zu können. Um zu analysieren, zu verwalten und schnelle Entscheidungen zu treffen, müssen wir uns in allen Bereichen verändern. Die Methode zum Extrahieren nützlicher Informationen aus einem Datenrepository wird als Data Mining bezeichnet. Sie konzentrieren sich jeweils auf die datengetriebene Entdeckung. Diese Aufgaben können auf zwei Arten kategorisiert werden: prädiktiv und beschreibend. Zur Verarbeitung der Petabytes von Data Mining-Daten sind Supercomputer und Computercluster erforderlich. Zu den Arten des Data Mining gehören überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen.

Definition

Es handelt sich um eine leistungsstarke Technologie mit großem Potenzial zum Extrahieren von versteckten Vorhersagedaten / Mustern aus dem großen Repository (Datenbanken, Text, Bilder), bei der wissenschaftliche Methoden und Algorithmen zum Extrahieren von Datenwissen (eine Art von Daten ist strukturiert) in verschiedenen Formen verwendet werden. Es ist ein analytischer Prozess, eine große Datenmenge zu untersuchen, indem Detektivmuster auf diese Daten angewendet werden, um neue Untergruppen von Daten zu erhalten und die Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Grundlegendes zu Data Mining

Das Mining wird in der Regel in einer Datenbank mit unterschiedlichen Datensätzen durchgeführt und im Strukturformat gespeichert. Dann werden ausgeblendete Informationen entdeckt. Beispielsweise benötigen Onlinedienste wie Google große Datenmengen, um ihre Benutzer zu bewerben. In diesem Fall analysiert das Mining die Suche Prozess für Abfragen, um relevante Rangdaten auszugeben. Die Werkzeuge und Techniken, die im Mining-Prozess verwendet werden, sind Klassifizierungen (wahrscheinlichster Fall vorhersagen), Assoziierungen (Identifizieren von miteinander in Beziehung stehenden Variablen), Vorhersagen (Vorhersagen des Werts einer Variablen mit der anderen). Für eine gute Mustererkennung wird maschinelles Lernen verwendet. Eine Vielzahl von Algorithmen wird implementiert, um relevante Informationen aus den Abfragen zu entnehmen.

Wie macht Data Mining die Arbeit so einfach?

Sie machen die Arbeit so einfach, indem sie das Kundenverhalten vorhersagen und diese Tools zum Durchsuchen von Datenmustern verwenden. Es wandelt Rohdaten in strukturierte Informationen um. Die an diesem Prozess beteiligten Schritte sind:

Sie extrahieren und laden Daten in ein Data Warehouse (für das eine Vorverarbeitung erforderlich ist), das in der mehrdimensionalen Datenbank gespeichert ist (für die Analyse von Schnitten, Würfeln und kubischen Formaten).
Mithilfe von Anwendungssoftware bieten sie einem Geschäftsanalysten Datenzugriff.
Präsentieren Sie diese Informationen in einem leicht verständlichen Format, z. B. in Form von Diagrammen.
Notwendigkeit, das Datenvolumen und die Datenvielfalt zu erhöhen.

Kurz gesagt, wir können sagen, dass es in drei einfachen Schritten funktioniert. Sie sind Datenaufbereitung (Exploration), Auswahl verschiedener Modelle für die Erstellung und Validierung, Bereitstellungsphase (Generierung erwarteter Ergebnisse). Auf der anderen Seite ist es nicht so einfach zu arbeiten, wie es für das Data Mining wesentlich ist, zu verstehen, was und wie es in allen Datenströmen mit jeweils massiver Datenproduktion in den Organisationen implementiert werden kann. Beispiele für Data Mining sind E-Commerce, Kundenbeziehungsmanagement, Bankwesen, Gesundheitswesen und Grundversorgung im Marketing. In all diesen Anwendungen werden Datenerfassungsalgorithmen angewendet, um Vorhersagen zu erstellen und Datenmuster zu extrahieren.

Top Data Mining Unternehmen

Viele führende Top-Unternehmen nutzen diese Domain, um den Markterfolg sicherzustellen, den Umsatz zu steigern und Kunden zu identifizieren, die ihr Geschäft erfolgreicher machen. Sie sind :

Google - Durchsuchen relevanter Informationen anhand der Suchanfragen.
Cignus Web
Orakel
IBM und SAP
Datum Informatics
IBM Cognos - BI-Self-Service-Analyse
Hewlett Packard Enterprise
SAS-Institut - Data-Mining-Dienste.
WizSoft,
Neural Technologies - bietet Produkte und Dienstleistungen.
Amazon - Produktservice.
Delta - Airline Service (Überwachung des Kundenfeedbacks).
Sun Tech-Web-Recherchedienst

Die verschiedenen Teilmengen von Data Mining

Einige der Mining-Techniken umfassen Vorhersage, Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziation, Entscheidungsbäume, Regelerkennung und Nächster Nachbar. Es unterteilt Datensätze in zwei Typen. Sie sind ein Trainingsset und ein Testset. Die anderen Teilmengen des Data Mining in Bezug auf Daten sind Data Science, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Big Data und Datenvisualisierung. Der Hauptunterschied zwischen ihnen ist, dass Mining immer noch ein Analyst ist und einen Algorithmus entwickelt, um die Struktur der Daten herauszufinden. Beim Mining werden zuerst Daten gesammelt und der induktive Prozess ausgeführt, während andere keine Muster finden.

Was können Sie mit Data Mining tun?

Wir müssen Data Mining als primitiv betrachten, da es den Kundenservice verbessert und den Produktionsservice erhöht. Auf diese Weise können wir die Daten optimieren, indem wir sie in Bereichen wie Gesundheitswesen, Telekommunikation, Fertigung, Finanzen und Versicherung analysieren. Es orientiert sich an Anwendungen und befasst sich weniger mit dem Finden von Beziehungen zu Variablen. Es hilft einer Organisation, Geld zu sparen, Einkaufsmuster in einem Supermarkt zu identifizieren, neue Kunden zu definieren und die Rücklaufquoten der Kunden vorherzusagen. Es funktioniert mit drei Arten von Daten: Metadaten (Daten über sich selbst), Transaktionsdaten und nicht operative Daten. Die Regierung nutzt Data Mining, um Betrug, Spielstrategie und Cross-Selling zu verfolgen.

Arbeiten mit Data Mining

Der anfängliche Prozess umfasst die Bereinigung der Daten aus verschiedenen Quellen, was ein wesentlicher Bestandteil ist. Dazu verwenden sie verschiedene Techniken, die als statistische Analyse und maschinelles Lernen bezeichnet werden. Ein Datenvisualisierungstool ist eines der vielseitigsten Tools für Data Mining. Die Methode, die verwendet wird, um damit zu arbeiten, heißt Predictive Modeling. Der Prozess des Data Mining besteht aus Exploration, Validierung / Verifizierung und Bereitstellung. Die Aufgabe beinhaltet

Problem Statement wird generiert.
Verstehen Sie die Daten mit dem Hintergrund.
Modellierungsansätze implementieren.
Identifizieren der Leistungsmessung und Interpretieren der Daten.
Visualisierung der Daten mit Ergebnissen.

Das funktioniert mit einigen Tools wie Rapid Miner, Orange, die alle Open Source sind. Die hier verwendeten Modellierungstechniken sind Bayes'sche Netze, Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, lineare und logistische Regression, genetische Algorithmen und Fuzzy-Mengen. Die Hauptaufgabe des Data Mining sind:

Einstufung
Clustering
Regression
Zusammenfassung
Abhängigkeitsmodellierung
Erkennung entdecken

Vorteile von Data Mining

Es gibt viele Vorteile, einige Punkte sind unten aufgeführt:

Sie verbessern die Planung und Entscheidungsfindung und maximieren die Kostenreduzierung.
Es ist für den Benutzer einfach, eine große Datenmenge in einem schnellen Prozess zu analysieren.
Sie sind nützlich, um zukünftige Trends anhand der verwendeten Technologie vorherzusagen. Eine weitere Popularität der Data Mining-Technologien sind grafische Oberflächen, die die Programme vereinfachen.
Sie helfen uns bei der Aufdeckung betrügerischer Handlungen in der Marktanalyse und bei der Herstellung von Data Mining. Sie verbessern die Benutzerfreundlichkeit und das Design. Sie können auch für nicht-Marketing-Zwecke verwendet werden.
Verbessern Sie die Einnahmen Ihres Unternehmens und senken Sie die Kosten im Geschäft.
Sie werden in verschiedenen Bereichen wie Landwirtschaft, Medizin, Genetik, Bioinformatik und Sentimentalanalyse eingesetzt.
Es hilft Marketingfachleuten, das Kaufverhalten der Kunden für das Produkt vorherzusagen und wurde für die elektrische Energietechnik und ein besseres Verständnis des Kunden verwendet.
Sie unterstützen auch Kreditkartentransaktionen und die Aufdeckung betrügerischer Handlungen.
Bergbau ist in der Landwirtschaft weit verbreitet, um Fermentationsprobleme mithilfe des K-Means-Ansatzes vorherzusagen.

Erforderliche Data Mining-Kenntnisse

Um Data Miner zu werden, benötigen sie eine einzigartige Technologie und zwischenmenschliche Fähigkeiten. Die technischen Fähigkeiten umfassen Analyse-Tools wie MySQL, Hadoop und Programmiersprachen wie Python, Perl, Java. Und müssen statistische Konzepte, Wissensinduktion, Datenstrukturen und Algorithmen und Arbeitskenntnisse von Hadoop und MapReduce verstehen. In den folgenden Bereichen wie DB2, ETL-Tools und Oracle sind Kenntnisse erforderlich. Wenn Sie sich von anderen Data Minern abheben möchten, ist das Erlernen des maschinellen Lernens sehr wichtig. Um Muster der Daten zu identifizieren, müssen die Grundlagen der Mathematik Zahlen, Verhältnisse, Ko-Relationen und Regressionsschritte herausfinden. Um zu unterrichten, muss man ein Datenbankkonzept wie Schemata, Beziehungen, Structure Query Language haben. Ein Data-Mining-Spezialist muss über Kenntnisse in Business Intelligence, insbesondere in der Programmierung von Software, sowie über Erfahrung im Betriebssystem, insbesondere Linux, verfügen und über einen starken datentechnischen Hintergrund verfügen, um wichtige berufliche Schritte unternehmen zu können.

Warum sollten wir Data Mining verwenden?

Es steht an der Spitze der Schlüsseltechnologien, die in den nächsten Jahren einen größeren Einfluss auf die Unternehmen haben, weshalb der Bergbau wichtig ist. Sie helfen dabei, Datenmuster zu untersuchen und zu identifizieren. Sie sind mit dem Data Warehouse und den neuronalen Netzen verbunden, die für das Extrahieren verantwortlich sind. In Marketing Segmentierung und Clustering wird das Einkaufsverhalten verfolgt. Für die relevante Suche im Document Mining werden die Seiten im Web durch Mining durchsucht. Zu ihren Aufgaben gehört die Erforschung der Datenanalyse und die Interpretation der Ergebnisse. Eine wichtige Anwendung von Data Mining besteht darin, die Betrugserkennung zu unterstützen und Modelle zu entwickeln, um die auf den Mustern basierenden Merkmale zu verstehen. Bergbau wird verwendet, um die Sammlung von Beobachtungen zu unterstützen und Zusammenhänge und Beziehungen zwischen den Fakten zu finden. Die Funktionen umfassen Datencharakterisierung, Ausreißeranalyse, Datenunterscheidung, Assoziations- und Clusteranalyse.

Schlüssel zum Erfolg im Bergbau sind:

Datenquelle
Geeignete Algorithmen
Wissenschaftlicher Bergbau
Erhöhte Verarbeitungsgeschwindigkeit

Data Mining-Bereich

Durch häufiges Pattern-Mining wurde die Datenanalyse erweitert, und die Mining-Methoden haben einen hohen Stellenwert. Der Bergbau hat in großen und kleinen Unternehmen mit bemerkenswerten Perspektiven einen enormen Anwendungsbereich. Sie haben automatisierte Vorhersagen von Trends, einschließlich Betrugsfällen, und maximieren den ROI in der Zukunft. Entdeckung bisher unbekannter Muster. Bei den im Mining verwendeten Techniken handelt es sich um fortschrittliche Konzepte wie neuronale und Fuzzy-Logik, mit denen das Endergebnis verbessert und Ressourcen schnell aus der Suche abgerufen werden können. Zukünftige Anwendungsbereiche könnten verteiltes Datamining, Sequence Data Mining, räumliches und geografisches Data Mining und Multimedia sein.

Warum brauchen wir Data Mining?

In der heutigen Geschäftswelt wurde Data Mining in verschiedenen Sektoren zu Analysezwecken eingesetzt. Der Benutzer benötigt lediglich diese klaren Informationen, wodurch der Umfang von Data Mining zunimmt. Mit dieser Technik können wir die Daten analysieren und in aussagekräftige Daten umwandeln, die dann helfen, kluge Entscheidungen und Vorhersagen in einer Organisation zu treffen. In der IT-Branche beschleunigt das Mining das Internet und die Reaktionszeit der Site ist mithilfe des Mining-Tools einfach. Sanitäterfirmen können Datensätze durchsuchen, um Agenten zu identifizieren. Sie können das Kundenverhalten untersuchen, indem sie Muster und Beziehungen finden und zukünftige Geschäftsstrategien vorhersagen. Zeit und Arbeitskräfte für das Sortieren großer Datenbanken werden eingespart. Sie bieten eine eindeutige Identifizierung von verborgenen Mustern zur Überwindung von Geschäftsrisiken. Data Mining identifiziert Ausreißer in den Daten. Es hilft, Kunden zu verstehen und ihren Service zu verbessern, um das Ziel des Benutzers zu erreichen.

Wer ist die richtige Zielgruppe für das Erlernen von Data Mining-Technologien?

Die richtige Zielgruppe sind IT-Manager, Datenanalysten, die Karriere machen und das Datenmanagement verbessern möchten, Tools für erfolgreiches Data Mining.
Experten, die an Data Warehousing- und Berichterstellungstools sowie an Business Intelligence arbeiten.
Es kann von Anfängern mit guten logischen und analytischen Fähigkeiten genommen werden.
Software-Programmierer, sechs Sigma-Berater.

Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?

Die Welt der Datenwissenschaft bietet mehr Positionen in Organisationen. Die Nachfrage nach Bergmannspezialisten ist von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen Experten mit herausragenden Fähigkeiten und Erfahrungen im Bereich Data Mining suchen. Data Miner verwendet statistische Software, um Daten zu analysieren und Geschäftslösungen zu verbessern. Ein Data-Mining-Spezialist spielt eine wesentliche Rolle im Data-Science-Team, und daher wird sein Potenzial bei Unternehmen jeder Größe mehr gewürdigt.

Fazit

Es ist eine schnell wachsende Technologie in der heutigen Welt, da jeder seine Daten für den richtigen Ansatz benötigt, um genaue Informationen zu erhalten. Soziale Netzwerke wie Facebook, Twitter usw. und Online-Shopping wie Amazon beschreiben, dass Daten gesammelt und erfasst wurden. Wir müssen strategische Fakten aus diesen Daten extrahieren. Zu diesem Zweck wird das Data Mining weltweit weiterentwickelt. Sie werden mit Big Data und maschinellem Lernen kombiniert, um bessere Einblicke in die Organisation zu erhalten. Es geht darum, die Zukunft für die Analyse vorherzusagen. Da die Unternehmen ständig auf dem neuesten Stand sind, müssen sie die neuesten Bergbautrends verfolgen, um herausfordernde Wettbewerbe zu meistern, und Bergbau hilft dabei, wissensbasierte Informationen zu erhalten. Und diese Technologie kann in vielen realen Anwendungen wie Telekommunikation, Biomedizin, Marketing und Finanzen sowie im Einzelhandel eingesetzt werden.

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