Wat is datamining?

Het staat ook bekend als Kennisdetectie of Gegevensdetectie. Zoals we allemaal weten dat veel grote organisaties op verschillende plaatsen worden geëxploiteerd en elke plaats grote hoeveelheden gegevens genereert (een vorm van tera-petabytes) en het voor de bedrijven noodzakelijk is om vanuit al deze bronnen beslissingen te nemen om een strategische beslissing te nemen. Om te analyseren, beheren en om snelle beslissingen te nemen, moeten we transformeren in alle domeinen. De methode om nuttige informatie uit een gegevensopslag te extraheren, wordt datamining genoemd. Ze richten zich respectievelijk op de datagedreven ontdekking. Deze taken kunnen op twee manieren worden onderverdeeld: voorspellend en beschrijvend. Voor het verwerken van de petabytes aan data mining-gegevens zijn supercomputer- en computerclusters nodig. Typen datamining zijn onder toezicht en zonder toezicht.

Definitie

Het is een krachtige technologie met een groot potentieel om verborgen voorspellende gegevens / patronen te extraheren uit de grote repository (databases, tekst, afbeeldingen) die wetenschappelijke methoden gebruikt, algoritmen om kennis van gegevens te extraheren (een soort gegevens is gestructureerd) in verschillende vormen. Het is een analytisch proces om een grote hoeveelheid gegevens te onderzoeken door detectiepatronen op die gegevens toe te passen om nieuwe subsets van gegevens te krijgen om het bedrijfsproces en de besluitvorming te verbeteren.

Inzicht in datamining

Mijnbouw wordt meestal gedaan in een database met verschillende gegevenssets en wordt opgeslagen in structuurindeling. Tegen die tijd wordt verborgen informatie ontdekt, bijvoorbeeld, online services zoals Google hebben enorme hoeveelheden gegevens nodig om reclame te maken voor hun gebruikers, in dat geval analyseert de mijnbouw het zoeken proces voor zoekopdrachten om relevante rangschikkingsgegevens te verspreiden. De tools en technieken die worden gebruikt in mijnbouwproces zijn classificaties (voorspel het meest waarschijnlijke geval), Associatie (identificerende variabelen die aan elkaar gerelateerd zijn), voorspelling (voorspel de waarde van de ene variabele met de andere). Voor een goede patroonherkenning maakt het gebruik van machine learning. Er is een grote verscheidenheid aan algoritmen geïmplementeerd om relevante informatie uit de vragen te halen.

Hoe maakt datamining het werken zo gemakkelijk?

Ze maken het werk zo eenvoudig door klantgedrag te voorspellen en gebruiken deze tools om datapatronen te doorzoeken. Het zet onbewerkte gegevens om in gestructureerde informatie. De stappen in dit proces zijn:

Ze extraheren en laden gegevens in een gegevensmagazijn (dat vooraf moet worden verwerkt) die worden opgeslagen in de multidimensionale database (die segment-, dobbelstenen-, kubusvormige analyse).
Met behulp van applicatiesoftware bieden ze gegevenstoegang aan bedrijfsanalisten.
Presenteren van deze informatie in een gemakkelijk te begrijpen formaat zoals grafieken.
Noodzaak om het volume en de diversiteit van gegevens te vergroten.

Kortom, we kunnen zeggen dat het in drie eenvoudige stappen werkt. Ze zijn het voorbereiden van gegevens (exploratie), het kiezen van verschillende modellen voor het bouwen en valideren, de implementatiefase (verwachte resultaten genereren). Aan de andere kant is het niet zo eenvoudig om te werken als het essentieel is voor de datamining om te begrijpen wat en hoe het kan worden geïmplementeerd in alle gegevensstromen met respectieve massale productie van gegevens rondom de organisaties. Voorbeelden van datamining zijn e-commerce, klantrelatiebeheer, bankieren, gezondheidszorg, primair essentieel in marketing. In al deze toepassingen worden datamining-algoritmen toegepast om voorspellingen voor te bereiden en gegevenspatronen te extraheren.

Top dataminingbedrijven

Veel toonaangevende Topbedrijven gebruiken dit domein om marktsucces te verzekeren, inkomsten te verhogen en klanten te identificeren om hun bedrijf goed te maken. Zij zijn :

Google - Zoeken naar relevante informatie op basis van de zoekopdrachten.
Cignus Web
Orakel
IBM en SAP
Datum Informatica
IBM Cognos - BI self-service analytics
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institue -Data mining-services.
WizSoft,
Neural Technologies - levert producten en diensten.
Amazon - Productdienst.
Delta - Luchtvaartmaatschappij (monitoring van klantfeedback).
Sun tech -Onderzoeksdienst

De verschillende subsets van Data Mining

Sommige van de mijntechnieken omvatten voorspelling, classificatie, regressie, clustering, associatie, beslissingsbomen, regeldetectie, dichtstbijzijnde buurman. Het verdeelt gegevenssets in twee soorten. Ze zijn een trainingsset en een testset. De andere subsets van datamining met betrekking tot data zijn data science, Data Analytics, Machine Learning, Big Data, Data Visualization. Het grote verschil tussen hen is dat mining nog steeds een analist is en een algoritme bouwt om de structuur van gegevens te achterhalen. Mijnbouw verzamelt eerst gegevens en maakt het inductieve proces, terwijl anderen geen patronen vinden.

Wat kunt u doen met Data Mining?

We moeten datamining als primitief beschouwen omdat het de klantenservice verbetert en de productieservice verhoogt. Hiermee kunnen we de gegevens optimaliseren door de gegevens te analyseren op gebieden zoals gezondheidszorg, telecommunicatie, productie, financiën en verzekeringen. Het is gericht op toepassingen en houdt zich minder bezig met het vinden van relaties met variabelen. Het helpt een organisatie om geld te besparen, winkelpatronen in een supermarkt te identificeren, nieuwe klanten te definiëren, responspercentages van klanten te voorspellen. Het werkt met drie soorten gegevens: metagegevens (gegevens over zichzelf), transactionele en niet-operationele gegevens. De overheid maakt gebruik van datamining om de fraude te volgen, om de spelstrategie en cross-selling te volgen.

Werken met datamining

Het eerste proces omvat het opschonen van de gegevens uit verschillende bronnen, wat een essentieel onderdeel is. Om dat te doen gebruiken ze verschillende technieken die statistische analyse, machine learning, worden genoemd. Een datavisualisatietool is een van de veelzijdige tools voor datamining. De methode die wordt gebruikt om daarmee te werken, wordt voorspellende modellering genoemd. Het proces van datamining bestaat uit exploratie, validatie / verificatie, implementatie. De taak houdt in

Probleemstelling wordt gegenereerd.
Begrijp de gegevens met de achtergrond.
Benaderingen van modellering.
Identificeren van prestatiemeting en interpreteren van de gegevens.
Visualiseren van de gegevens met resultaten.

Het werkt met enkele tools zoals Rapid Miner, Orange, die allemaal open source zijn. Modelleringstechnieken die hier worden gebruikt zijn Bayesiaanse netwerken, neurale netwerken, beslissingsbomen, lineaire en logistieke regressie, genetische algoritmen, fuzzy sets. De primaire taak van datamining zijn:

Classificatie
clustering
regressie
Summarization
Afhankelijkheidsmodellering
Ontdek detectie

Voordelen van datamining

Er zijn veel voordelen, enkele punten worden hieronder gegeven:

Ze verbeteren de planning en beslissingen die het proces maken en maximaliseren kostenbesparingen.
Het is gemakkelijk voor de gebruiker om een enorme hoeveelheid gegevens in een snel proces te analyseren.
Ze zijn nuttig om toekomstige trends te voorspellen door de gebruikte technologie. En een andere populariteit van dataminingtechnologieën zijn grafische interfaces die de programma's eenvoudiger maken.
Ze helpen ons om frauduleuze handelingen in marktanalyse te vinden en bij datamining bij de productie verbeteren ze de bruikbaarheid en het ontwerp. Ze kunnen ook worden gebruikt voor niet-marketingdoeleinden.
De bedrijfsinkomsten verbeteren en de bedrijfskosten verlagen.
Ze worden gebruikt in verschillende domeinen zoals landbouw, geneeskunde, genetica, bio-informatica en sentimentele analyse.
Het helpt marketeers om het koopgedrag van klanten van het product te voorspellen en is gebruikt voor elektrotechnische engineering en een beter begrip van de klant.
Ze helpen ook creditcardtransacties en frauduleuze detectie daarin.
Mijnbouw wordt veel gebruikt in de landbouw om fermentatieproblemen te voorspellen met behulp van de K-Means-aanpak.

Vereiste dataminingvaardigheden

Om een data miner practioner te worden, hebben ze een unieke technologie en interpersoonlijke vaardigheden nodig. De technische vaardigheden omvatten analytische tools zoals MySQL, Hadoop en programmeertalen zoals Python, Perl, Java. En moeten statistische concepten, kennisinductie, gegevensstructuren en algoritmen en praktische kennis van Hadoop en MapReduce begrijpen. Vaardigheden zijn vereist op de volgende gebieden zoals DB2, ETL-tools, Oracle. Als u zich wilt onderscheiden van andere dataminer, is de noodzaak om Machine Learning te leren erg belangrijk. Om patronen van de gegevens te identificeren, is de basis van wiskunde verplicht om getallen, verhoudingen, co-relatie en regressiestappen te achterhalen. Om te onderwijzen moet men een databaseconcept hebben zoals schema's, relaties, Structure Query Language. Een datamining-specialist moet kennis hebben van business intelligence, met name programmeringssoftware en ervaring in het besturingssysteem, vooral Linux, en een sterke achtergrond in data science om sterke stappen in een carrière te zetten.

Waarom zouden we datamining gebruiken?

Het staat aan de top van de belangrijkste technologieën die meer impact hebben in de organisaties in de komende jaren, daarom is mijnbouw belangrijk. Ze helpen bij het verkennen en identificeren van gegevenspatronen. Ze zijn verbonden met het datawarehouse en neurale netwerken die verantwoordelijk zijn voor het extraheren. In marketing segmentatie en clustering volgt het koopgedrag. Voor relevant zoeken in document mining, mijnen de pagina's op het web. Hun verantwoordelijkheid omvat het uitvoeren van onderzoek naar data-analyse en het interpreteren van resultaten. Een belangrijk gebruik van datamining is om fraudedetectie te helpen en modellen te ontwikkelen om kenmerken te begrijpen op basis van de patronen. Mijnbouw wordt gebruikt om te helpen bij het verzamelen van observaties en het vinden van correlaties en relaties tussen de feiten. De functionaliteiten omvatten gegevenskarakterisering, uitbijteranalyse, gegevensdiscriminatie, associatie- en clusteranalyse.

Sleutel tot succes in mijnbouw zijn:

Gegevensbron
Passende algoritmen
Wetenschappelijke mijnbouw
Verhoogde verwerkingssnelheid

Datamining scope

Frequente patroon mining heeft de data-analyse verbreed en scoort diep in mijnbouwmethoden. Mijnbouw heeft een enorm bereik in grote en kleine organisaties met opmerkelijke vooruitzichten. Ze hebben geautomatiseerde voorspellingen van trends, waaronder het vinden van frauduleuze en maximaliseren ROI in de toekomst. Ontdekking van onbekende patronen in het verleden. De technieken die in de mijnbouw worden gebruikt, zijn geavanceerde concepten zoals neurale en fuzzy logic om hun resultaten te verbeteren en om snel middelen uit de zoekopdracht te halen. U kunt toekomstige mogelijkheden vinden in gedistribueerde datamining, sequentiemining, ruimtelijke en geografische datamining, multimedia.

Waarom hebben we datamining nodig?

In de hedendaagse zakenwereld is datamining in verschillende sectoren gebruikt voor analytische doeleinden. Het enige dat de gebruiker nodig heeft, is duidelijke informatie, waardoor het bereik van datamining enorm toeneemt. Met deze techniek kunnen we de gegevens analyseren en omzetten in betekenisvolle gegevens die vervolgens helpen om slimme beslissingen en voorspellingen in een organisatie te maken. In de IT-industrie versnelt mijnbouw het internet en de responstijd van de site is eenvoudig met behulp van de mijnbouwtool. Paramedische bedrijven kunnen datasets minen om agenten te identificeren. Je zult in staat zijn om klantgedrag te onderzoeken, ze vinden patronen en relaties en voorspellen toekomstige bedrijfsstrategie. Het elimineert tijd en mankracht die nodig is om een grote database te sorteren. Ze bieden een duidelijke identificatie van verborgen patronen om risico's in het bedrijfsleven te overwinnen. Datamining identificeert uitbijters in de gegevens. Het helpt de klant te begrijpen en zijn service te verbeteren om het doel van de gebruiker te bereiken.

Wie is de juiste doelgroep om dataminingtechnologieën te leren?

De juiste doelgroep is IT-managers, data-analisten die op zoek zijn naar loopbaangroei en datamanagement, tools voor succesvolle datamining.
Experts die ook bezig zijn met datawarehousing- en rapportagetools en business intelligence.
Het kan worden genomen door beginners met goede logische en analytische vaardigheden.
Softwareprogrammeurs, zes Sigma-consultants.

Hoe deze technologie u helpt bij de groei van uw carrière?

De wereld van data science biedt meer functies in organisaties. De vraag naar mijnspecialisten is van vitaal belang omdat bedrijven op zoek zijn naar experts met uitstekende dataminingvaardigheden en -ervaring. Data miner gebruikt statistische software om gegevens te analyseren en bedrijfsoplossingen te verbeteren. Een data mining-specialist is een essentiële rol in het data science-team en daarom wordt hun potentieel meer gewaardeerd bij bedrijven van elke omvang.

Conclusie

Het is een snelgroeiende technologie in de huidige wereld, omdat iedereen zijn gegevens nodig heeft om in de juiste benadering te worden gebruikt om nauwkeurige informatie te verkrijgen. Sociale netwerken zoals Facebook, Twitter enz. En online winkelen zoals Amazon, het zijn gegevens die beschrijven dat de gegevens zijn verzameld en vastgelegd. We moeten strategische feiten uit die gegevens halen. Voor dit doel evolueert datamining wereldwijd. Ze combineren met big data en machine learning om betere inzichten in de organisatie te zien. Het gaat allemaal om het voorspellen van de toekomst voor analyse. Omdat bedrijven blijven updaten, moeten ze de nieuwste mijnbouwtrends volgen om uitdagende competities te overwinnen, terwijl mijnbouw helpt om op kennis gebaseerde informatie te krijgen. En deze technologie kan worden gebruikt in vele real-life toepassingen zoals telecommunicatie, bio-medische, marketing en financiën, detailhandel.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids geweest voor Wat is datamining. Hier hebben we de verschillende datamining-subsets en top datamining-bedrijven met voordeel en reikwijdte besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -

Datamining Interview vraag met antwoorden
Wat is datavisualisatie?
Wat is big data-analyse?
Inleiding tot big data

Wat is datamining? - Advanatage en werking van datamining

Inhoudsopgave: