Dataminingstechnieken - Top 7 dataminingtechnieken voor de beste resultaten

Inhoudsopgave:

Anonim

Inleiding tot dataminingstechnieken

In dit onderwerp gaan we meer te weten komen over dataminingtechnieken, aangezien de vooruitgang op het gebied van informatietechnologie moet leiden tot een groot aantal databases op verschillende gebieden. Als gevolg hiervan is het nodig om belangrijke gegevens op te slaan en te manipuleren die later kunnen worden gebruikt voor besluitvorming en het verbeteren van de activiteiten van het bedrijf.

Wat is datamining?

Datamining is het proces waarbij nuttige informatie en patronen uit enorme gegevens worden gehaald. Datamining omvat verzameling, extractie, analyse en statistieken van gegevens. Het staat ook bekend als het kennisontdekkingsproces, Knowledge Mining from Data of data / patroonanalyse. Datamining is een logisch proces om nuttige informatie te vinden om bruikbare gegevens te achterhalen. Zodra de informatie en patronen zijn gevonden, kan deze worden gebruikt om beslissingen te nemen voor de ontwikkeling van het bedrijf. Data mining-tools kunnen antwoorden geven op uw verschillende vragen met betrekking tot uw bedrijf, die te moeilijk op te lossen waren. Ze voorspellen ook de toekomstige trends waardoor de zakenmensen proactieve beslissingen kunnen nemen.

Datamining omvat drie stappen. Zij zijn

  • Verkenning - In deze stap worden de gegevens gewist en geconverteerd naar een andere vorm. De aard van de gegevens wordt ook bepaald
  • Patroonidentificatie - De volgende stap is om het patroon te kiezen dat de beste voorspelling zal doen
  • Implementatie - De geïdentificeerde patronen worden gebruikt om het gewenste resultaat te krijgen.

Voordelen van datamining

  • Geautomatiseerde voorspelling van trends en gedragingen
  • Het kan zowel op nieuwe systemen als op bestaande platforms worden geïmplementeerd
  • Het kan een enorme database in minuten analyseren
  • Geautomatiseerde ontdekking van verborgen patronen
  • Er zijn veel modellen beschikbaar om complexe gegevens gemakkelijk te begrijpen
  • Het is van hoge snelheid, waardoor het voor gebruikers gemakkelijk is om een ​​enorme hoeveelheid gegevens in minder tijd te analyseren
  • Het levert verbeterde voorspellingen op

Lijst van 7 belangrijke technieken voor datamining

Een van de belangrijkste taken in Data Mining is het selecteren van de juiste dataminingtechniek. Dataminingtechniek moet worden gekozen op basis van het type bedrijf en het type probleem waarmee uw bedrijf wordt geconfronteerd. Er moet een algemene aanpak worden gebruikt om de nauwkeurigheid en de kosteneffectiviteit van het gebruik van dataminingtechnieken te verbeteren. Er zijn in principe zeven hoofdtechnieken voor datamining die in dit artikel worden besproken. Er zijn ook veel andere dataminingtechnieken, maar deze zeven worden door zakenmensen vaker gebruikt.

  • Statistieken
  • clustering
  • visualisatie
  • Beslissingsboom
  • Associatieregels
  • Neurale netwerken
  • Classificatie

  1. Statistische technieken

Data mining technieken statistieken is een tak van wiskunde die betrekking heeft op het verzamelen en beschrijven van gegevens. De statistische techniek wordt door veel analisten niet als een dataminingtechniek beschouwd. Maar toch helpt het om de patronen te ontdekken en voorspellende modellen te bouwen. Om deze reden moet data-analist enige kennis hebben over de verschillende statistische technieken. In de wereld van vandaag moeten mensen met een grote hoeveelheid gegevens omgaan en er belangrijke patronen uit afleiden. Statistieken kunnen u in grotere mate helpen om antwoorden te krijgen op vragen over hun gegevens zoals

  • Wat zijn de patronen in hun database?
  • Wat is de kans dat een gebeurtenis plaatsvindt?
  • Welke patronen zijn nuttiger voor het bedrijf?
  • Wat is de samenvatting op hoog niveau die u een gedetailleerd overzicht kan geven van wat er in de database staat?

Statistieken beantwoorden niet alleen deze vragen, ze helpen ook bij het samenvatten en tellen van de gegevens. Het helpt ook bij het gemakkelijk verstrekken van informatie over de gegevens. Via statistische rapporten kunnen mensen slimme beslissingen nemen. Er zijn verschillende vormen van statistieken, maar de belangrijkste en meest bruikbare techniek is het verzamelen en tellen van gegevens. Er zijn veel manieren om gegevens te verzamelen, zoals

  • histogram
  • Gemeen
  • Mediaan
  • mode
  • variance
  • Max
  • min
  • Lineaire regressie

  1. Clusteringstechniek

Clustering is een van de oudste technieken die in Data Mining worden gebruikt. Clusteringanalyse is het identificeren van gegevens die op elkaar lijken. Dit helpt om de verschillen en overeenkomsten tussen de gegevens te begrijpen. Dit wordt soms segmentatie genoemd en helpt de gebruikers om te begrijpen wat er in de database gebeurt. Een verzekeringsmaatschappij kan bijvoorbeeld haar klanten groeperen op basis van hun inkomen, leeftijd, aard van het beleid en soort claims.

Er zijn verschillende soorten clustermethoden. Ze zijn als volgt

  • Partitioneermethoden
  • Hiërarchische Agglomeratieve methoden
  • Op dichtheid gebaseerde methoden
  • Grid-gebaseerde methoden
  • Modelgebaseerde methoden

Het meest populaire cluster-algoritme is de dichtstbijzijnde buur. De techniek van de dichtstbijzijnde buur lijkt sterk op clustering. Het is een voorspellingstechniek waarbij, om te voorspellen wat een geschatte waarde in één record is, naar records met vergelijkbare geschatte waarden in een historische database wordt gezocht en de voorspellingswaarde van het record gebruikt dat zich in de buurt van het niet-geclassificeerde record bevindt. Deze techniek stelt eenvoudig dat de objecten die dichter bij elkaar staan ​​vergelijkbare voorspellingswaarden zullen hebben. Via deze methode kunt u eenvoudig de waarden van de dichtstbijzijnde objecten heel gemakkelijk voorspellen. Naaste buur is het gemakkelijkst om de techniek te gebruiken omdat ze werken volgens de gedachte van de mensen. Ze werken ook erg goed op het gebied van automatisering. Ze voeren complexe ROI-berekeningen met gemak uit. Het nauwkeurigheidsniveau bij deze techniek is even goed als bij de andere dataminingtechnieken.

In het bedrijfsleven wordt de techniek van de dichtstbijzijnde buur het vaakst gebruikt bij het ophalen van tekst. Ze worden gebruikt om de documenten te vinden die de belangrijke kenmerken delen met dat hoofddocument die als interessant zijn gemarkeerd.

  1. visualisatie

Visualisatie is de meest bruikbare techniek die wordt gebruikt om gegevenspatronen te ontdekken. Deze techniek wordt gebruikt aan het begin van het datamining-proces. Veel soorten onderzoek zijn tegenwoordig bezig om een ​​interessante projectie van databases te produceren, die Projection Pursuit wordt genoemd. Er is veel dataminingtechniek die nuttige patronen voor goede data oplevert. Maar visualisatie is een techniek die slechte gegevens omzet in goede gegevens, waardoor verschillende soorten dataminingmethoden kunnen worden gebruikt bij het ontdekken van verborgen patronen.

  1. Inductiebeslissingsboomtechniek

Een beslissingsboom is een voorspellend model en de naam zelf impliceert dat het eruit ziet als een boom. In deze techniek wordt elke tak van de boom beschouwd als een classificatievraag en worden de bladeren van de bomen beschouwd als partities van de dataset met betrekking tot die specifieke classificatie. Deze techniek kan worden gebruikt voor verkenningsanalyse, voorbewerking van gegevens en voorspellingswerk.

De beslissingsboom kan worden beschouwd als een segmentatie van de oorspronkelijke gegevensset waar segmentatie om een ​​bepaalde reden wordt uitgevoerd. Elke gegevens die onder een segment vallen, vertonen enige overeenkomsten in de voorspelde informatie. Beslisbomen bieden resultaten die gemakkelijk door de gebruiker kunnen worden begrepen.

De beslissingsboomtechniek wordt meestal door statistici gebruikt om te achterhalen welke database meer verband houdt met het probleem van het bedrijf. Beslisboomtechniek kan worden gebruikt voor voorspelling en voorverwerking van gegevens.

De eerste en belangrijkste stap in deze techniek is het kweken van de boom. De basis van het laten groeien van de boom hangt af van het vinden van de best mogelijke vraag die aan elke tak van de boom kan worden gesteld. De beslisboom stopt met groeien onder een van de onderstaande omstandigheden

  • Als het segment slechts één record bevat
  • Alle records bevatten identieke functies
  • De groei is niet voldoende om verder gemorst te worden

CART wat staat voor classificatie en regressiebomen is een algoritme voor gegevensverkenning en -voorspelling dat de vragen op een meer complexe manier kiest. Het probeert ze allemaal en selecteert vervolgens een beste vraag die wordt gebruikt om de gegevens in twee of meer segmenten te splitsen. Na het kiezen van de segmenten stelt het opnieuw vragen over elk van het nieuwe segment afzonderlijk.

Een andere populaire beslissingsboomtechnologie is CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). Het is vergelijkbaar met CART, maar het verschilt op één manier. CART helpt bij het kiezen van de beste vragen, terwijl CHAID helpt bij het kiezen van de splitsingen.

  1. Neuraal netwerk

Neuraal netwerk is een andere belangrijke techniek die tegenwoordig door mensen wordt gebruikt. Deze techniek wordt meestal gebruikt in de beginfase van de dataminingtechnologie. Het kunstmatige neurale netwerk werd gevormd uit de gemeenschap van kunstmatige intelligentie.

Neurale netwerken zijn zeer gemakkelijk te gebruiken omdat ze in zekere mate geautomatiseerd zijn en daarom wordt van de gebruiker niet verwacht dat hij veel kennis heeft over het werk of de database. Maar om het neurale netwerk efficiënt te laten werken, moet u het weten

  • Hoe de knooppunten zijn verbonden?
  • Hoeveel verwerkingseenheden worden gebruikt?
  • Wanneer moet het trainingsproces worden gestopt?

Er zijn twee hoofdonderdelen van deze techniek - de knoop en de link

  • De knoop - die vrij overeenkomt met het neuron in het menselijk brein
  • De link - die vrij overeenkomt met de verbindingen tussen de neuronen in het menselijk brein

Een neuraal netwerk is een verzameling onderling verbonden neuronen. die een enkele laag of meerdere lagen zou kunnen vormen. De vorming van neuronen en hun onderlinge verbindingen worden de architectuur van het netwerk genoemd. Er is een breed scala aan neurale netwerkmodellen en elk model heeft zijn eigen voor- en nadelen. Elk neuraal netwerkmodel heeft verschillende architecturen en deze architecturen gebruiken verschillende leerprocedures.

Neurale netwerken zijn een zeer sterke voorspellende modelleringstechniek. Maar het is niet erg gemakkelijk te begrijpen, zelfs door experts. Het creëert zeer complexe modellen die onmogelijk volledig te begrijpen zijn. Om de neurale netwerktechniek te begrijpen, ontdekken bedrijven dus nieuwe oplossingen. Twee oplossingen zijn al voorgesteld

  • De eerste oplossing is dat het neurale netwerk is verpakt in een complete oplossing die het voor een enkele toepassing kan gebruiken
  • De tweede oplossing is dat het is verbonden met deskundige adviesdiensten

Het neurale netwerk is in verschillende soorten toepassingen gebruikt. Dit is in het bedrijf gebruikt om fraude in het bedrijf op te sporen.

  1. Associatieregeltechniek

Deze techniek helpt om de associatie tussen twee of meer items te vinden. Het helpt om de relaties tussen de verschillende variabelen in databases te kennen. Het ontdekt de verborgen patronen in de gegevenssets die worden gebruikt om de variabelen te identificeren en het frequent voorkomen van verschillende variabelen die met de hoogste frequenties verschijnen.

Associatieregel biedt twee belangrijke informatie

  • Ondersteuning - Hoe vaak wordt de regel toegepast?
  • Vertrouwen - Hoe vaak is de regel correct?

Deze techniek volgt een tweestapsproces

  • Vind alle vaak voorkomende gegevenssets
  • Maak sterke associatieregels op basis van de frequente gegevenssets

Er zijn drie soorten associatieregels. Zij zijn

  • Regel op meerdere niveaus
  • Multidimensionale associatieregel
  • Kwantitatieve associatieregel

Deze techniek wordt meestal in de detailhandel gebruikt om patronen in de verkoop te vinden. Dit helpt de conversieratio te verhogen en verhoogt dus de winst.

  1. Classificatie

Classificatie van dataminingtechnieken is de meest gebruikte dataminingtechniek die een reeks vooraf geclassificeerde monsters bevat om een ​​model te maken dat de grote reeks gegevens kan classificeren. Deze techniek helpt bij het afleiden van belangrijke informatie over gegevens en metagegevens (gegevens over gegevens). Deze techniek is nauw verwant aan de clusteranalysetechniek en maakt gebruik van de beslissingsboom of het neurale netwerksysteem. Er zijn twee hoofdprocessen bij deze techniek betrokken

  • Leren - In dit proces worden de gegevens geanalyseerd door het classificatie-algoritme
  • Classificatie - In dit proces worden de gegevens gebruikt om de nauwkeurigheid van de classificatieregels te meten

Er zijn verschillende soorten classificatiemodellen. Ze zijn als volgt

  • Classificatie door middel van beslissingsboominductie
  • Bayesiaanse classificatie
  • Neurale netwerken
  • Ondersteuning vectormachines (SVM)
  • Classificatie op basis van associaties

Een goed voorbeeld van een classificatietechniek is e-mailprovider.

Conclusie:

Uit dit artikel hebben we de belangrijke dataminingtechnieken gekend. En de kenmerken en specificaties van elk van de techniek worden in detail uitgelegd. Datamining is een belangrijk hulpmiddel gebleken in veel bedrijfsgebieden en de technieken kunnen het beste worden gebruikt om een ​​oplossing voor een probleem te vinden. Daarom is het erg belangrijk voor bedrijven om dataminingtechnieken te gebruiken om zakenmensen te helpen slimme beslissingen te nemen. Geen enkele techniek kan worden gebruikt om het probleem in het bedrijfsleven op te lossen. Alle technieken voor datamining moeten hand in hand gaan om een ​​probleem op te lossen.

Aanbevolen artikelen

Dit is een handleiding voor dataminingstechnieken. Hier hebben we het basisconcept en de lijst van 7 belangrijke technieken voor datamining besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen bekijken voor meer informatie -

  1. Wat is Data Analytics
  2. Wat is datavisualisatie
  3. Wat is Data Science
  4. Wat is big data-technologie?
  5. Soorten clustering | Toptypen met voorbeelden