Мени

Рударство података: процес, технике и главни проблеми у анализи података

  • Главни
  • Остало
  • Рударство података: процес, технике и главни проблеми у анализи података

data mining process

Испробајте Наш Инструмент За Елиминисање Проблема

Овај детаљни водич за рударење података објашњава шта је то рударење података, укључујући процесе и технике које се користе за анализу података:

Да схватимо значење појма рударство узимајући пример вађења злата из стена, које се назива рударство злата. Овде је корисно „злато“, па се зато назива и рударство злата.

Изношење корисних информација из велике количине података назива се рударством знања, а у народу је познато као рударство података. Појмом корисне информације означавамо податке који нам могу помоћи у предвиђању резултата.

На пример, проналажење трендова куповине одређене ствари (рецимо гвожђа) од стране одређене старосне групе ( Пример: 40-70 година).

=>ПОМЕРАЈТЕ ДОЉЕда бисте видели целу листу од 7 детаљних водича за рударење података за почетнике

Претрага података

Шта ћете научити:

животни циклус развоја софтвера 5 фаза

Списак лекција за рударење подацима

Туториал # 1: Рударство података: процес, технике и главни проблеми у анализи података (Овај водич)
Туториал # 2: Технике рударства података: алгоритам, методе и врхунски алати за минирање података
Туториал # 3: Процес рударења података: Укључени модели, кораци процеса и изазови
Туториал # 4: Примери рударства података: Најчешћа примена рударства података 2019
Водич бр. 5: Примери алгоритма стабла одлука у рударству података
Лекција # 6: Априори алгоритам у рударству података: примена са примерима
Туториал # 7: Алгоритам раста учесталог узорка (ФП) у рударству података

Преглед лекција у овој серији за рударење подацима

Приручник #Шта ћете научити
Туториал_ # 7: Алгоритам раста учесталог узорка (ФП) у рударству података
Ово је детаљан водич о алгоритму раста учесталог узорка који представља базу података у облику ФП стабла. Овде је објашњено и поређење ФП раста против априорија.
Туториал_ # 1: Рударство података: процес, технике и главни проблеми у анализи података
Овај детаљни водич за рударење подацима објашњава шта је то Рударство података, укључујући процесе и технике коришћене за анализу података.
Туториал_ # 2: Технике рударства података: алгоритам, методе и врхунски алати за минирање података
Овај водич о техникама рударења података објашњава алгоритме, алате за рударење података и методе за издвајање корисних података.
Туториал_ # 3: Процес рударења података: Укључени модели, кораци процеса и изазови
Ова лекција о процесу рударења података обухвата моделе, кораке и изазове рударења подацима који су укључени у процес вађења података.
Туториал_ # 4: Примери рударства података: Најчешћа примена рударства података 2019
Најпопуларнији примери рударења података у стварном животу обрађени су у овом водичу. Упознаћете више о примени рударства података у финансијама, маркетингу, здравству и ЦРМ-у.
Туториал_ # 5: Примери алгоритма стабла одлука у рударству података
Овај детаљни водич објашњава све о алгоритму стабла одлучивања у рударству података. Научићете о примерима стабла одлучивања, алгоритму и класификацији.
Туториал_ # 6: Априори алгоритам у рударству података: примена са примерима
Ово је једноставна лекција за Априори алгоритам како бисте сазнали честе скупове предмета у рударству података. Такође ћете упознати кораке у Априорију и разумети како то функционише.

Шта је рударење података?

Дата Мининг је данас врло тражен, јер помаже предузећима да проуче како се продаја њихових производа може повећати. То можемо разумети на примеру модне продавнице, која ће регистровати сваког свог купца који купи неки предмет из њихове продавнице.

На основу података које купац даје старост, пол, доходовна група, професија итд., Продавница ће моћи да сазна која врста купаца купује различите производе. Овде можемо видети да име купца не користи, јер не можемо предвидети тренд куповине по имену да ли ће та особа купити одређени производ или не.

Стога се корисне информације могу сазнати помоћу старосне групе, пола, доходовне групе, професије итд. Тражење знања или занимљивог обрасца у подацима је „Рударство података“. Остали појмови који се могу користити на месту су Ископавање знања из података, Издвајање знања, Анализа података, Анализа образаца итд.

Други израз који се популарно користи у рударству података је Откривање знања из података или КДД.

Процес анализе података

Процес откривања знања је низ следећих корака:

  1. Чишћење података: Овај корак уклања улазне податке из шума и нескладних података.
  2. Интеграција података: Овај корак комбинује више извора података. Чишћење података и интеграција података заједно стварају претпрераду података. Претходно обрађени подаци се затим чувају у складишту података.
  3. Избор података: Ови кораци одабиру податке из задатка анализе из базе података.
  4. Трансформација података: У овом кораку примењују се различите технике агрегације података и сажетка података како би се подаци трансформисали у користан облик за рударство.
  5. Претрага података: У овом кораку узорци података се издвајају применом интелигентних метода.
  6. Процена узорка: Издвојени обрасци података процењују се и препознају према мерама занимљивости.
  7. Заступљеност знања: Технике визуализације и представљања знања користе се за представљање минираног знања корисницима.

Модел рударења подацима

Кораци 1 до 4 долазе у фазу предобраде података. Овде је рударење података представљено као један корак, али се односи на читав процес откривања знања.

Дакле, можемо рећи да је анализа података процес откривања занимљивих образаца и знања из велике количине података. Извори података могу укључивати базе података, складишта података, Ворлд Виде Веб, флат датотеке и друге информативне датотеке.

Које се врсте података могу ископати?

Најосновнији облици података за рударство су подаци из базе података, подаци из складишта података и подаци о трансакцијама. Технике рударења података могу се применити и на друге облике као што су токови података, секвенционирани подаци, текстуални подаци и просторни подаци.

# 1) Подаци базе података: Систем управљања базом података је скуп међусобно повезаних података и скуп софтверских програма за управљање и приступ подацима. Систем релационе базе података је колекција табела и свака табела се састоји од скупа атрибута и корпица.

Рударство релационих база података претражује трендове и обрасце података На пример . кредитни ризик купаца на основу старости, прихода и претходног кредитног ризика. Такође, рударство може открити одступања од очекиваних На пример. значајан раст цене предмета.

# 2) Подаци складишта података: Складиште података је збирка података прикупљених из више извора података, ускладиштених у јединственој шеми у једном тренутку. ДВ је моделиран као вишедимензионална структура података која се назива коцка података која има ћелије и димензије које пружају предрачунавање и бржи приступ подацима.

шта је од наведеног тачно за системски тест?

Ископавање података изводи се у ОЛАП стилу комбиновањем димензија на различитим нивоима грануларности.

# 3) Подаци о трансакцијама: Трансакцијски подаци биљеже трансакцију. Има ИД трансакције и листу ставки које се користе у трансакцији.

# 4) Остале врсте података: Остали подаци могу да укључују: временски повезане податке, просторне податке, податке о хипертексту и мултимедијалне податке.

Које технике се користе у рударству података?

Дата Мининг је домен који је веома вођен апликацијама. Многе технике као што су статистика, машинско учење, препознавање образаца, проналажење информација, визуелизација итд. Утичу на развој метода анализе података.

Хајде да разговарамо о некима од њих овде !!

Статистика

Проучавање прикупљања, анализе, тумачења и презентације података може се извршити помоћу статистичких модела. На пример , статистика се може користити за моделирање шума и података који недостају, а затим се овај модел може користити у великом скупу података за идентификовање шума и вредности које недостају у подацима.

Машинско учење

МЛ се користи за побољшање перформанси заснованих на подацима. Главно истраживачко подручје је да рачунарски програми аутоматски науче да препознају сложене обрасце и доносе интелигентне одлуке на основу података.

Машинско учење се фокусира на тачност и рударење подацима фокусира се на ефикасност и скалабилност метода рударства на великом скупу података, сложеним подацима итд.

Машинско учење је три врсте:

  1. Надгледано учење: Циљни скуп података је познат и машина је обучена у складу са циљним вредностима.
  2. Учење без надзора: Циљне вредности нису познате, а машине уче саме.
  3. Полунадгледано учење: Користи и технике учења под надзором и без надзора.

Приступ информацијама (ИР)

То је наука о тражењу докумената или информација у документима.

Користи два принципа:

  • Подаци који се претражују су неструктурирани.
  • Упити се углавном формирају према кључним речима.

Коришћењем анализе података и ИР-а можемо пронаћи главне теме у збирци докумената, као и главне теме укључене у сваки документ.

Главна питања у анализи података

Дата Мининг има низ проблема повезаних с тим, као што је поменуто у наставку:

Методологија рударства

  • Како постоје различите апликације, нови рударски задаци настављају да се појављују. Ови задаци могу користити исту базу података на различите начине и захтевају развој нових техника рударења подацима.
  • Током тражења знања у великим скуповима података, морамо истражити вишедимензионални простор. Да би се пронашли занимљиви обрасци, потребно је применити разне комбинације димензија.
  • Неизвесни, бучни и непотпуни подаци могу понекад довести до погрешног извођења.

Интеракција корисника

  • Процес анализе података треба да буде високо интерактиван. За олакшавање процеса рударства важно је да будете интерактивни са корисницима.
  • Знање из домена, позадинско знање, ограничења итд., Све би требало да буде укључено у процес рударења података.
  • Знање откривено ископавањем података требало би да буде корисно за људе. Систем треба да усвоји експресивно представљање знања, технике визуализације прилагођене кориснику итд.

Ефикасност и скалабилност

  • Алгоритми за рударење подацима требали би бити ефикасни и скалабилни за ефикасно издвајање занимљивих података из огромне количине података у спремиштима података.
  • Широка дистрибуција података, сложеност у рачунању мотивише развој паралелних и дистрибуираних алгоритама интензивних података.

Разноликост типова база података

  • Изградња ефикасних и ефикасних алата за анализу података за различите апликације, широк спектар типова података од неструктурираних података, временских података, хипертекста, мултимедијалних података и софтверског програмског кода остаје изазовно и активно подручје истраживања.

Социјални утицај

  • Откривање ради употребе података и потенцијално кршење приватности и заштите права појединаца су подручја која забрињавају и којима треба обратити пажњу.

Закључак

Дата Мининг помаже у доношењу одлука и анализирању велике количине података. У данашње време то је најчешћа пословна техника. Омогућава аутоматску анализу података и идентификује популарне трендове и понашање.

Анализа података може се комбиновати са машинским учењем, статистиком, вештачком интелигенцијом итд., За напредну анализу података и проучавање понашања.

Рударство података треба применити узимајући у обзир различите факторе као што су трошкови издвајања информација и образаца из база података (потребно је применити сложене алгоритме који захтевају стручне ресурсе), врста информација (јер историјски подаци можда неће бити исти као што јесу у садашњости, тако да анализа неће бити корисна).

Надамо се овом упутству обогатили своје знање о концепту Дата Мининга !!

СЛЕДЕЋА Лекција

Препоручено читање

^