Überblick über den Data Mining-Prozess
Das Data Mining ist der Vorgang und eine Möglichkeit, Muster und Möglichkeiten innerhalb der großen Datenmengen zu finden, die typischerweise Methoden wie Schnittpunkte in Statistiken, maschinellem Lernen und Datenbanksystemen umfassen. Es ist eine interdisziplinäre Teilmenge eines Gebiets der Informatik, zusammen mit der Statistik, um Informationen mit intelligenten Methoden zu erfassen, indem ein Datensatz verwendet wird und alle Informationen in eine ganz neue, nachvollziehbare Struktur umgewandelt werden, die weiterentwickelt werden könnte Verwendung. In diesem Thema lernen wir den Data Mining-Prozess kennen.
Eine der wichtigsten Aufgaben des Data Mining besteht in der automatischen und halbautomatischen Analyse großer Mengen von Rohdaten und Informationen, um die bisher unbekannten, sehr interessanten Muster wie Cluster oder eine Gruppe von Datensätzen sowie die Erkennung von Anomalien zu extrahieren (ungewöhnliche Datensätze) und auch im Fall von Abhängigkeiten, die sequentielles Pattern-Mining und Assoziationsregel-Mining verwenden. Dies nutzt räumliche Indizes. Es kann bekannt sein, dass diese Muster zu den Arten in den Eingabedaten gehören, und sie können bei der weiteren Analyse verwendet werden, beispielsweise im Fall einer Vorhersage-Analyse und eines maschinellen Lernens. Genauere Ergebnisse erhalten Sie, sobald Sie Support-Entscheidungssysteme einsetzen.
Wie funktioniert Data Mining?
In der Branche gibt es eine Fülle von Daten in verschiedenen Bereichen, und es ist sehr wichtig, die Daten entsprechend zu behandeln und zu verarbeiten. Kurz gesagt, umfasst es die ETL-Gruppe von Prozessen wie das Extrahieren, Transformieren und Laden der Daten sowie alles andere, was für diese ETL erforderlich ist. Dies beinhaltet die Bereinigung, Umwandlung und Verarbeitung von Daten, die in verschiedenen Systemen und Darstellungen verwendet werden sollen. Die Kunden können diese verarbeiteten Daten zur Analyse der Unternehmen und der Wachstumstrends in ihren Unternehmen nutzen.
Vorteile des Data Mining-Prozesses
Zu den Vorteilen des Data Mining zählen nicht nur geschäftliche, sondern auch medizinische, Wetter-, Gesundheits-, Transport-, Versicherungs- und Regierungsvorteile. Einige der Vorteile sind:
- Marketing / Einzelhandel: Es hilft allen Marketingunternehmen und -firmen, Modelle zu erstellen, die auf historischen Daten und Informationen basieren, um die Reaktionsfähigkeit auf die heute vorherrschenden Marketingkampagnen wie Online-Marketingkampagnen, Direktwerbung usw. vorherzusagen.
- Finanzen / Banking: Das Data Mining beinhaltet Finanzinstitute, die Informationen zu Krediten und auch zur Kreditberichterstattung liefern. Wenn das Modell auf historischen Informationen basiert, können die Finanzinstitute gute oder schlechte Kredite ermitteln. Auch betrügerische und verdächtige Transaktionen werden von den Banken überwacht.
- Herstellung: Die fehlerhafte Ausrüstung und die Qualität der hergestellten Produkte können unter Verwendung der optimalen Parameter für die Steuerung bestimmt werden. Zum Beispiel werden für einige der Halbleiterentwicklungsindustrien die Wasserhärte und -qualität zu einer großen Herausforderung, da sie tendenziell die Produktqualität ihres Produkts beeinträchtigen.
- Regierung: Die Regierungen können von der Überwachung und Bewertung der verdächtigen Aktivitäten profitieren, um Aktivitäten zur Bekämpfung der Geldwäsche zu vermeiden.
Verschiedene Stadien des Data Mining-Prozesses
- Datenbereinigung: Dies ist eine sehr erste Phase beim Data Mining, bei der die Klassifizierung der Daten ein wesentlicher Bestandteil für die endgültige Datenanalyse ist. Dabei werden ungenaue und schwierige Daten aus einer Reihe von Tabellen, Datenbanken und Datensatzgruppen identifiziert und entfernt. Einige Techniken umfassen die Unkenntnis von Tupel, die hauptsächlich dann auftritt, wenn die Klassenbezeichnung nicht vorhanden ist. Bei der nächsten Technik müssen die fehlenden Werte allein gefüllt, fehlende Werte und falsche Werte durch globale Konstanten oder vorhersagbare Werte oder Mittelwerte ersetzt werden.
- Datenintegration: Hierbei handelt es sich um eine Technik, bei der der neue Satz von Informationen mit dem vorhandenen Satz zusammengeführt wird. Die Quelle kann jedoch viele Datensätze, Datenbanken oder Flatfiles enthalten. Die übliche Implementierung für die Datenintegration ist die Erstellung eines EDW (Enterprise Data Warehouse), in dem dann von zwei Konzepten die Rede ist - der engen und der losen Kopplung, aber wir wollen nicht ins Detail gehen.
- Datentransformation: Dies erfordert die Transformation von Daten innerhalb von Formaten im Allgemeinen vom Quellsystem in das erforderliche Zielsystem. Einige Strategien umfassen Glätten, Aggregation, Normalisierung, Generalisierung und Attributkonstruktion.
- Datendiskretisierung: Die Techniken, mit denen die Domäne kontinuierlicher Attribute in Intervalle aufgeteilt werden kann, werden als Datendiskretisierung bezeichnet, bei der die Datensätze in kleinen Blöcken gespeichert werden, wodurch unsere Studie wesentlich effizienter wird. Zwei Strategien umfassen Top-Down-Diskretisierung und Bottom-Up-Diskretisierung.
- Konzepthierarchien: Sie minimieren die Daten, indem sie Konzepte auf niedriger Ebene von Konzepten auf hoher Ebene ersetzen und sammeln. Die mehrdimensionalen Daten mit mehreren Abstraktionsebenen werden durch Konzepthierarchien definiert. Die Methoden sind Binning, Histogrammanalyse, Clusteranalyse usw.
- Musterbewertung und Datenpräsentation: Wenn die Daten effizient präsentiert werden, können sowohl der Kunde als auch der Kunde sie bestmöglich nutzen. Nach Durchlaufen der obigen Stufen werden die Daten in Form von Diagrammen und Diagrammen dargestellt und somit mit minimalem statistischen Wissen verstanden.
Tools und Techniken des Data Mining
Zu den Data-Mining-Tools und -Techniken gehört, wie diese Daten gewonnen und effektiv genutzt werden können. Die folgenden zwei gehören zu den beliebtesten Tools und Techniken des Data Mining:
1. R-Sprache: Es ist ein Open-Source-Tool, das für Grafiken und statistische Berechnungen verwendet wird. Es verfügt über eine Vielzahl klassischer statistischer Tests, Klassifizierungen, grafischer Techniken, Zeitreihenanalysen usw. Es nutzt eine effektive Speichermöglichkeit und Datenverarbeitung.
2. Oracle Data Mining: ODM wird im Volksmund als Teil der Oracle Advanced Analytics-Datenbank bezeichnet. Dabei werden detaillierte Erkenntnisse und Vorhersagen generiert, die speziell für die Erkennung des Kundenverhaltens verwendet werden. Außerdem werden Kundenprofile erstellt und Cross-Selling-Wege und -Chancen ermittelt.
Fazit
Beim Data Mining dreht sich alles um die Erklärung historischer Daten und auch um einen realen Streaming-Datensatz. Dabei werden Vorhersagen und Analysen zusätzlich zu den extrahierten Daten verwendet. Es ist eng mit den Algorithmen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen wie Klassifizierung, Regression, Clustering, XGboosting usw. verwandt, da diese wichtige Data-Mining-Techniken bilden.
Einer der Nachteile kann das Trainieren von Ressourcen auf dem Software-Set sein, was eine komplexe und zeitaufwändige Aufgabe sein kann. Data Mining wird heutzutage zu einer notwendigen Komponente des eigenen Systems, und wenn Unternehmen es effizient einsetzen, können sie wachsen und ihre zukünftigen Umsätze und Einnahmen vorhersagen. Ich hoffe dir hat dieser Artikel gefallen. Bleib bei uns für mehr wie diese.
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