Einführung in Modelle im Data Mining
Beim Data Mining werden Rohdaten verwendet, um Informationen zu extrahieren oder die erforderlichen Informationen aus Daten zu extrahieren. Data Mining wird in den unterschiedlichsten Anwendungen eingesetzt, einschließlich der Vorhersage politischer Modelle, der Vorhersage von Wettermustern, der Vorhersage des Website-Rankings usw. Darüber hinaus wird Data Mining auch in Organisationen eingesetzt, die Big Data als Rohdatenquelle für die Gewinnung der erforderlichen Daten verwenden Daten, die den Komplex zu einem Zeitpunkt ruhig sein können.
Im Data Mining verwendete Techniken
Der Data Mining-Modus wird durch Anwenden des Algorithmus auf die Rohdaten erstellt. Das Miningmodell ist mehr als der Algorithmus oder der Metadatenhandler. Hierbei handelt es sich um eine Reihe von Daten, Mustern und Statistiken, die für neue Daten verwendet werden können, aus denen die Vorhersagen erstellt werden und aus denen Rückschlüsse auf die Beziehungen gezogen werden. Im Folgenden sind einige der Techniken aufgeführt, die beim Data Mining verwendet werden.
1. Beschreibende Data Mining-Technik
Diese Technik wird im Allgemeinen bevorzugt, um Kreuztabellen, Korrelationen, Häufigkeiten usw. zu generieren. Diese beschreibenden Data-Mining-Techniken werden verwendet, um Informationen über die Regelmäßigkeit der Daten zu erhalten, indem Rohdaten als Eingabe verwendet und wichtige Muster entdeckt werden. Die andere Anwendung dieser Analyse ist es, die faszinierenden Gruppen im weiteren Bereich der Rohdaten zu verstehen.
2. Predictive Data Mining-Technik
Das Hauptziel der prädiktiven Bergbautechnik besteht darin, futuristische Ergebnisse anstelle der aktuellen Tendenz zu identifizieren. Es gibt viele Funktionen, die zur Vorhersage des Zielwertes verwendet werden. Die Techniken, die unter diese Kategorie fallen, sind die Klassifizierung, die Regression und die Zeitreihenanalyse. Die Datenmodellierung ist ein Zwang für diese prädiktive Analyse, bei der einige Variablen verwendet werden, um die unsicheren futuristischen Daten für andere Variablen vorherzusagen.
Modelltypen in Data Mining
Einige der Data Mining-Modelle werden im Folgenden zusammen mit ihrer Beschreibung aufgeführt:
1. Fraud Claiming Models
Betrug ist die Herausforderung für viele Branchen und insbesondere für die Versicherungsbranche. Diese Branchen müssen die Verwendung der Rohdaten ständig vorhersagen, damit die Betrugsfälle verstanden und bearbeitet werden können. Wir können die eingehenden Forderungen in Form von Rohdaten nachverfolgen und die Wahrscheinlichkeit von Betrug ermitteln, der zu erheblichen Einsparungen für das Versicherungsunternehmen führen kann.
2. Kundenklonmodelle
Das Kundenklonmodell kann anhand der Merkmale der „besten Kunden“ des Unternehmens vorhersagen, welche potenziellen Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit reagieren.
3. Reaktionsmodelle
Predictive Data Mining-Reaktionsmodelle helfen den Organisationen, die Verwendungsmuster zu identifizieren, die ihren Kundenstamm trennen, damit die Organisation Kontakt mit diesen Kunden aufnehmen kann. Dieses Reaktionsmodell ist die beste Methode zur Vorhersage und Identifizierung der Kundenbasis oder der potenziellen Kunden für ein bestimmtes Produkt, für das das Angebot gemäß einem entwickelten Modell entwickelt wurde. Diese Arten von Modellen werden bei der Identifizierung der Kunden angewendet, die höchstwahrscheinlich die Eigenschaft haben, gezielt angesprochen zu werden.
4. Modelle zur Ertrags- und Gewinnvorhersage
Umsatz- und Gewinnprognosemodelle kombinieren die Antwort- oder Nichtantwortmerkmale mit einer bestimmten Umsatzschätzung, insbesondere wenn die bestellten Größen, Margen oder monatlichen Abrechnungen stark voneinander abweichen. Da wir wissen, dass nicht alle Antworten den gleichen oder den gleichen Wert haben und das Modell, das die Antworten erhöhen kann, uns nicht unbedingt Gewinn bringt. Die Ertrags- und Gewinnprognosetechnik weist darauf hin, dass die Befragten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die Umsatz- oder Gewinndeltamarge steigern, mit ihrer Reaktion besser abschneiden als die anderen Befragten. Dies sind einige der Modelltypen, und es gibt viele weitere, die bei der Ermittlung der erforderlichen Daten aus dem Rohdatensatz hilfreich sind.
Data Mining-Algorithmen
Es sind viele Data Mining-Algorithmen vorhanden. Wir werden hier einige davon erörtern. Mal sehen, warum wir den Algorithmus benötigen, um die Daten abzubauen. In der heutigen Welt, in der die Datengenerierung sehr umfangreich und Big Data weit verbreitet ist, benötigen wir eine Art Algorithmus, der auf sie angewendet werden muss, um das Muster und die Analyse vorherzusagen. Wir haben verschiedene Algorithmen, die auf dem Modell des Bergbaus basieren, das wir auf unsere Daten anwenden möchten. Einige von ihnen sind unten gezeigt:
1. Naive-Bayes-Algorithmus
Der Naive Bayes-Algorithmus basiert auf dem Bayes'schen Theorem und dieser Algorithmus wird verwendet, wenn die Dimensionen der Daten höher sind. Der Bayes'sche Klassifikator ist in der Lage, die mögliche Ausgabe durch Eingabe der Rohdaten bereitzustellen. Hier besteht auch die Möglichkeit, die neuen Rohdaten zur Laufzeit hinzuzufügen und die Vorhersagen zu erhalten. Ein naiver Bayes-Klassifikator berücksichtigt alle Wahrscheinlichkeiten, bevor er sich auf die Ausgabe einlässt.
2. ANN-Algorithmus
Dieser ANN-Algorithmus ist von biologischen neuronalen Netzen inspiriert und ähnelt einer typischen Computerarchitektur. Dieser Algorithmus verwendet Approximationsfunktionen für unsichere große Datenmengen, um ein Muster zu erhalten. Sie werden im Allgemeinen als ein System miteinander verbundener Neuronen dargestellt, die Eingaben entgegennehmen und die Berechnung durchführen können, um die Ausgabe bereitzustellen.
3. SVM-Algorithmus
Dieser SVM-Algorithmus hat in den letzten zehn Jahren viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen und wird für die unterschiedlichsten Anwendungen eingesetzt. Dieser Algorithmus basiert auf der statistischen Lerntheorie und dem Prinzip der strukturellen Risikobewertung und -minimierung. Es hat die Fähigkeit, die Entscheidungsgrenzen zu identifizieren und wird auch als Hyperebene bezeichnet, die eine optimale Trennung von Klassen erzeugen und dadurch den größtmöglichen Abstand zwischen der segregierenden Hyperebene erzeugen kann. SVM ist die robusteste und genaueste Klassifizierungstechnik, hat jedoch den Nachteil eines höheren Kosten- und Zeitaufwands.
Vorteile von Data Mining-Modellen
Die Data Mining-Modelle bieten viele Vorteile, von denen einige nachstehend aufgeführt sind:
- Diese Modelle helfen dem Unternehmen, das Einkaufsverhalten des Kunden zu ermitteln, und schlagen dann die geeigneten Schritte vor, um den Umsatz zu steigern.
- Diese Modelle können uns dabei helfen, die Website-Optimierung zu verbessern, sodass der Kunde die erforderlichen Informationen leicht finden kann.
- Diese Modelle helfen uns bei Marketingkampagnen, die den günstigen Bereich und die Methoden identifizieren.
- Es wird uns helfen, den Kundenblock und dessen Bedürfnisse zu identifizieren, damit die erforderlichen Produkte geliefert werden können
- Es hilft, die Markentreue zu erhöhen.
- Es hilft, die Rentabilität von umsatzsteigernden Faktoren zu messen.
Fazit
Wir haben die Definition von Data Mining gesehen und verstanden, warum dies erforderlich ist, und den Unterschied zwischen deskriptiven und prädiktiven Datenming-Modellen. Wir haben auch einige Modelle der Datenerfassung und einige Algorithmen gesehen, die dem Unternehmen helfen, einen besseren Einblick in die Rohdaten zu erhalten. Im letzten haben wir einige Vorteile mit den Data Mining-Modellen gesehen.
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