Tutorialul de data mining oferă concepte de bază și avansate de data mining. Tutorialul nostru de extragere a datelor este conceput pentru cursanți și experți.

Exploatarea datelor este una dintre cele mai utile tehnici care ajută antreprenorii, cercetătorii și persoanele fizice să extragă informații valoroase din seturi uriașe de date. Miningul de date se mai numește Descoperirea cunoștințelor în baza de date (KDD) . Procesul de descoperire a cunoștințelor include curățarea datelor, integrarea datelor, selecția datelor, transformarea datelor, extragerea datelor, evaluarea modelelor și prezentarea cunoștințelor.

Tutorialul nostru de exploatare a datelor include toate subiectele de exploatare a datelor, cum ar fi aplicațiile, exploatarea datelor vs învățarea automată, instrumentele de exploatare a datelor, exploatarea datelor în rețelele sociale, tehnicile de exploatare a datelor, gruparea în miningul de date, provocările în exploatarea datelor etc.

Ce este data mining?

Procesul de extragere a informațiilor pentru a identifica modele, tendințe și date utile care ar permite companiei să ia decizia bazată pe date din seturi uriașe de date se numește Data Mining.

Cu alte cuvinte, putem spune că Data Mining este procesul de investigare a tiparelor ascunse de informații din diferite perspective pentru clasificarea în date utile, care este colectată și asamblată în anumite domenii, cum ar fi depozitele de date, analiza eficientă, algoritmul de extragere a datelor, ajutarea deciziei. realizarea și alte cerințe de date pentru, în cele din urmă, reducerea costurilor și generarea de venituri.

Exploatarea datelor este actul de căutare automată a unor depozite mari de informații pentru a găsi tendințe și modele care depășesc procedurile simple de analiză. Exploatarea datelor utilizează algoritmi matematici complecși pentru segmentele de date și evaluează probabilitatea evenimentelor viitoare. Data Mining se mai numește și Knowledge Discovery of Data (KDD).

Data Mining este un proces folosit de organizații pentru a extrage date specifice din baze de date uriașe pentru a rezolva problemele de afaceri. În primul rând, transformă datele brute în informații utile.

Data Mining este similar cu Data Science realizat de o persoană, într-o situație specifică, pe un anumit set de date, cu un obiectiv. Acest proces include diferite tipuri de servicii, cum ar fi extragerea textului, extragerea web, extragerea audio și video, extragerea datelor picturale și extragerea în rețelele sociale. Se realizează prin intermediul unui software simplu sau foarte specific. Prin externalizarea extragerii datelor, toată munca poate fi realizată mai rapid, cu costuri de operare reduse. Firmele specializate pot folosi, de asemenea, noile tehnologii pentru a colecta date care sunt imposibil de localizat manual. Există tone de informații disponibile pe diverse platforme, dar foarte puține cunoștințe sunt accesibile. Cea mai mare provocare este analiza datelor pentru a extrage informații importante care pot fi folosite pentru a rezolva o problemă sau pentru dezvoltarea companiei. Există multe instrumente și tehnici puternice disponibile pentru a extrage datele și pentru a găsi o perspectivă mai bună din acestea.

Tipuri de data mining

Exploatarea datelor poate fi efectuată pe următoarele tipuri de date:

Baza de date relațională:

O bază de date relațională este o colecție de mai multe seturi de date organizate oficial prin tabele, înregistrări și coloane din care datele pot fi accesate în diferite moduri fără a fi nevoie să recunoască tabelele bazei de date. Tabelele transmit și partajează informații, ceea ce facilitează căutarea datelor, raportarea și organizarea.

regex în java

Depozitele de date:

Un depozit de date este tehnologia care colectează date din diverse surse din cadrul organizației pentru a oferi informații semnificative asupra afacerii. Cantitatea imensă de date provine din mai multe locuri, cum ar fi Marketing și Finanțe. Datele extrase sunt utilizate în scopuri analitice și ajută la luarea deciziilor pentru o organizație de afaceri. Depozitul de date este conceput mai degrabă pentru analiza datelor decât pentru procesarea tranzacțiilor.

Arhivele de date:

Depozitul de date se referă în general la o destinație pentru stocarea datelor. Cu toate acestea, mulți profesioniști IT utilizează termenul mai clar pentru a se referi la un anumit tip de configurare în cadrul unei structuri IT. De exemplu, un grup de baze de date, în care o organizație a păstrat diverse tipuri de informații.

Baza de date obiect-relațională:

O combinație între un model de bază de date orientată pe obiect și un model de bază de date relațională se numește model obiect-relațional. Acceptă clase, obiecte, moștenire etc.

Unul dintre obiectivele principale ale modelului de date obiect-relațional este acela de a reduce decalajul dintre baza de date relațională și practicile model orientate pe obiect utilizate frecvent în multe limbaje de programare, de exemplu, C++, Java, C# și așa mai departe.

Baza de date tranzacțională:

O bază de date tranzacțională se referă la un sistem de management al bazei de date (DBMS) care are potențialul de a anula o tranzacție de bază de date dacă nu este efectuată corespunzător. Chiar dacă aceasta a fost o capacitate unică cu foarte mult timp în urmă, astăzi, majoritatea sistemelor de baze de date relaționale suportă activități de baze de date tranzacționale.

set vs harta

Avantajele Data Mining

• Tehnica Data Mining permite organizațiilor să obțină date bazate pe cunoștințe.
• Exploatarea datelor permite organizațiilor să facă modificări profitabile în funcționare și producție.
• În comparație cu alte aplicații de date statistice, extragerea datelor este eficientă din punct de vedere al costurilor.
• Data Mining ajută procesul de luare a deciziilor unei organizații.
• Facilitează descoperirea automată a tiparelor ascunse, precum și predicția tendințelor și comportamentelor.
• Poate fi indus în noul sistem, precum și în platformele existente.
• Este un proces rapid care facilitează pentru noii utilizatori să analizeze cantități enorme de date într-un timp scurt.

Dezavantajele minării de date

• Există o probabilitate ca organizațiile să vândă date utile ale clienților altor organizații pentru bani. Conform raportului, American Express a vândut altor organizații achizițiile cu cardul de credit ale clienților lor.
• Multe programe de analiză pentru extragerea datelor sunt dificil de operat și au nevoie de pregătire avansată pentru a lucra.
• Diferite instrumente de extragere a datelor funcționează în moduri distincte datorită diferiților algoritmi utilizați în proiectarea lor. Prin urmare, selectarea instrumentelor potrivite de data mining este o sarcină foarte dificilă.
• Tehnicile de data mining nu sunt precise, astfel încât poate duce la consecințe grave în anumite condiții.

Aplicații de extragere a datelor

Data Mining este folosit în principal de organizații cu cerințe intense ale consumatorilor - retail, comunicare, financiar, companie de marketing, determinarea prețului, preferințele consumatorilor, poziționarea produselor și impactul asupra vânzărilor, satisfacției clienților și profiturilor corporative. Exploatarea datelor permite unui comerciant cu amănuntul să folosească înregistrările de la punctul de vânzare ale achizițiilor clienților pentru a dezvolta produse și promoții care ajută organizația să atragă clientul.

Acestea sunt următoarele domenii în care extragerea datelor este utilizată pe scară largă:

Exploatarea datelor în domeniul sănătății:

Exploatarea datelor în domeniul sănătății are un potențial excelent de a îmbunătăți sistemul de sănătate. Folosește date și analize pentru o perspectivă mai bună și pentru a identifica cele mai bune practici care vor îmbunătăți serviciile de îngrijire a sănătății și vor reduce costurile. Analiștii folosesc abordări de extragere a datelor, cum ar fi învățarea automată, baza de date multidimensională, vizualizarea datelor, calculul soft și statisticile. Data Mining poate fi folosit pentru a prognoza pacienții din fiecare categorie. Procedurile asigură că pacienții beneficiază de terapie intensivă la locul potrivit și la momentul potrivit. Exploatarea datelor permite, de asemenea, asigurătorilor de sănătate să recunoască frauda și abuzul.

Exploatarea datelor în analiza coșului de piață:

Analiza coșului de piață este o metodă de modelare bazată pe o ipoteză. Dacă cumpărați un anumit grup de produse, atunci este mai probabil să cumpărați un alt grup de produse. Această tehnică poate permite comerciantului să înțeleagă comportamentul de cumpărare al unui cumpărător. Aceste date pot ajuta comerciantul să înțeleagă cerințele cumpărătorului și să modifice aspectul magazinului în consecință. Folosind o comparație analitică diferită a rezultatelor între diverse magazine, între clienți din diferite grupuri demografice se poate face.

Exploatarea datelor în educație:

Miningul de date educațional este un domeniu nou în curs de dezvoltare, preocupat de dezvoltarea tehnicilor care explorează cunoștințele din datele generate din mediile educaționale. Obiectivele EDM sunt recunoscute ca afirmând viitorul comportament de învățare al elevilor, studiind impactul sprijinului educațional și promovând învățarea științei. O organizație poate folosi data mining pentru a lua decizii precise și, de asemenea, pentru a prezice rezultatele elevului. Cu rezultatele, instituția se poate concentra pe ce să predea și cum să predea.

Exploatarea datelor în ingineria producției:

Cunoștințele sunt cel mai bun activ deținut de o companie de producție. Instrumentele de extragere a datelor pot fi benefice pentru a găsi modele într-un proces de producție complex. Exploatarea datelor poate fi utilizată în proiectarea la nivel de sistem pentru a obține relațiile dintre arhitectura produsului, portofoliul de produse și nevoile de date ale clienților. De asemenea, poate fi folosit pentru a prognoza perioada de dezvoltare a produsului, costul și așteptările printre celelalte sarcini.

Data Mining în CRM (Customer Relationship Management):

Managementul relațiilor cu clienții (CRM) se referă la obținerea și păstrarea clienților, de asemenea, sporind loialitatea clienților și implementând strategii orientate către client. Pentru a obține o relație decentă cu clientul, o organizație comercială trebuie să colecteze date și să analizeze datele. Cu tehnologiile de extragere a datelor, datele colectate pot fi folosite pentru analiză.

Exploatarea datelor în detectarea fraudei:

Se pierd miliarde de dolari din cauza fraudelor. Metodele tradiționale de detectare a fraudelor necesită puțin timp și sunt sofisticate. Exploatarea datelor oferă modele semnificative și transformă datele în informații. Un sistem ideal de detectare a fraudelor ar trebui să protejeze datele tuturor utilizatorilor. Metodele supravegheate constau într-o colecție de eșantion de înregistrări, iar aceste înregistrări sunt clasificate drept frauduloase sau nefrauduloase. Un model este construit folosind aceste date, iar tehnica este realizată pentru a identifica dacă documentul este fraudulos sau nu.

Exploatarea datelor în detectarea minciunilor:

Prinderea unui criminal nu este mare lucru, dar scoaterea la iveală a adevărului de la el este o sarcină foarte dificilă. Oamenii de aplicare a legii pot folosi tehnici de extragere a datelor pentru a investiga infracțiunile, a monitoriza comunicările suspectate de terorism etc. Această tehnică include și extragerea de text și caută modele semnificative în date, care sunt de obicei text nestructurat. Se compară informațiile culese din investigațiile anterioare și se construiește un model pentru detectarea minciunii.

Data Mining Financial Banking:

Digitalizarea sistemului bancar ar trebui să genereze o cantitate enormă de date cu fiecare nouă tranzacție. Tehnica de extragere a datelor poate ajuta bancherii prin rezolvarea problemelor legate de afaceri din domeniul bancar și financiar prin identificarea tendințelor, pierderilor și corelațiilor în informațiile de afaceri și costurile de piață care nu sunt imediat evidente pentru manageri sau directori, deoarece volumul de date este prea mare sau sunt produse. prea rapid pe ecran de către experți. Managerul poate găsi aceste date pentru o mai bună direcționare, achiziție, păstrare, segmentare și menținere a unui client profitabil.

Provocări ale implementării în data mining

Deși data mining-ul este foarte puternic, se confruntă cu multe provocări în timpul execuției sale. Diferite provocări ar putea fi legate de performanță, date, metode și tehnici etc. Procesul de extragere a datelor devine eficient atunci când provocările sau problemele sunt recunoscute corect și rezolvate în mod adecvat.

Date incomplete și zgomotoase:

Procesul de extragere a datelor utile din volume mari de date este data mining. Datele din lumea reală sunt eterogene, incomplete și zgomotoase. Datele în cantități uriașe vor fi de obicei inexacte sau nesigure. Aceste probleme pot apărea din cauza instrumentului de măsurare a datelor sau din cauza erorilor umane. Să presupunem că un lanț de retail colectează numere de telefon ale clienților care cheltuiesc mai mult de 500 USD, iar angajații contabili pun informațiile în sistemul lor. Persoana poate greși o cifră atunci când introduce numărul de telefon, ceea ce duce la date incorecte. Chiar și unii clienți ar putea să nu fie dispuși să-și dezvăluie numerele de telefon, ceea ce duce la date incomplete. Datele pot fi modificate din cauza unei erori umane sau de sistem. Toate aceste consecințe (date zgomotoase și incomplete) fac ca data miningul să fie o provocare.

Distribuția datelor:

Datele din lumea reală sunt de obicei stocate pe diverse platforme într-un mediu de calcul distribuit. Poate fi într-o bază de date, sisteme individuale sau chiar pe internet. Practic, este o sarcină destul de grea să transferați toate datele într-un depozit de date centralizat, în principal din cauza preocupărilor organizatorice și tehnice. De exemplu, diferite birouri regionale pot avea serverele lor pentru a-și stoca datele. Nu este posibilă stocarea tuturor datelor din toate birourile pe un server central. Prin urmare, data mining-ul necesită dezvoltarea unor instrumente și algoritmi care să permită extragerea datelor distribuite.

Date complexe:

Datele din lumea reală sunt eterogene și ar putea fi date multimedia, inclusiv audio și video, imagini, date complexe, date spațiale, serii de timp și așa mai departe. Gestionarea acestor diferite tipuri de date și extragerea de informații utile este o sarcină dificilă. De cele mai multe ori, noile tehnologii, noi instrumente și metodologii ar trebui rafinate pentru a obține informații specifice.

Performanţă:

instanțiere în java

Performanța sistemului de data mining se bazează în primul rând pe eficiența algoritmilor și tehnicilor utilizate. Dacă algoritmul și tehnicile proiectate nu sunt la înălțime, atunci eficiența procesului de extragere a datelor va fi afectată negativ.

Confidențialitatea și securitatea datelor:

Exploatarea datelor duce de obicei la probleme serioase în ceea ce privește securitatea datelor, guvernanța și confidențialitatea. De exemplu, dacă un comerciant cu amănuntul analizează detaliile articolelor achiziționate, atunci dezvăluie date despre obiceiurile de cumpărare și preferințele clienților fără permisiunea acestora.

Vizualizarea datelor:

În data mining, vizualizarea datelor este un proces foarte important, deoarece este metoda principală care arată rezultatul utilizatorului într-un mod prezentabil. Datele extrase ar trebui să transmită semnificația exactă a ceea ce intenționează să exprime. Dar de multe ori, reprezentarea informațiilor către utilizatorul final într-un mod precis și ușor este dificilă. Datele de intrare și informațiile de ieșire fiind complicate, foarte eficiente și procesele de vizualizare a datelor de succes trebuie implementate pentru a avea succes.

Pe lângă problemele menționate mai sus, există multe alte provocări în extragerea datelor. Mai multe probleme sunt dezvăluite pe măsură ce procesul real de extragere a datelor începe, iar succesul extragerii datelor se bazează pe eliminarea tuturor acestor dificultăți.

Cerințe preliminare

Înainte de a învăța conceptele de Data Mining, ar trebui să aveți o înțelegere de bază a statisticilor, cunoștințelor bazei de date și a limbajului de programare de bază.

Public

Tutorialul nostru de data mining este pregătit pentru toți începătorii sau absolvenții de informatică pentru a-i ajuta să învețe elementele de bază ale tehnicilor avansate legate de data mining.

Probleme

Vă asigurăm că nu veți întâmpina nicio dificultate în timp ce învățați tutorialul nostru Data Mining. Dar dacă există vreo greșeală în acest tutorial, vă rugăm să postați problema sau eroarea în formularul de contact, astfel încât să o putem îmbunătăți.