Inleiding tot modellen in datamining
Datamining maakt gebruik van onbewerkte gegevens om informatie te extraheren of in feite om de vereiste informatie uit gegevens te minen. Datamining wordt gebruikt in de meest uiteenlopende toepassingen, waaronder politieke modelvoorspelling, voorspelling van weerpatronen, website-ranking voorspelling, etc. Afgezien van deze datamining wordt ook gebruikt in organisaties die big data gebruiken als hun ruwe gegevensbron om de vereiste mijnen te delven gegevens die het complex tegelijkertijd stil kunnen maken.
Technieken die worden gebruikt bij datamining
De modus Datamining wordt gemaakt door het algoritme bovenop de onbewerkte gegevens toe te passen. Het mining-model is meer dan het algoritme of de metadata-handler. Het is een set gegevens, patronen, statistieken die kunnen worden gebruikt voor nieuwe gegevens die worden gebruikt om de voorspellingen te genereren en enige conclusie te trekken over de relaties. Hier volgen enkele van de technieken die worden gebruikt bij datamining.
1. Beschrijvende dataminingtechniek
Deze techniek heeft in het algemeen de voorkeur om kruistabel, correlatie, frequentie, enz. Te genereren. Deze beschrijvende dataminingtechnieken worden gebruikt om informatie over de regelmatigheid van de gegevens te verkrijgen door ruwe gegevens als invoer te gebruiken en om belangrijke patronen te ontdekken. De andere toepassingen hiervan, de analyse is om de boeiende groepen in het bredere gebied van de onbewerkte gegevens te begrijpen.
2. Voorspellende dataminingtechniek
Het hoofddoel van de voorspellende mijntechniek is om futuristische resultaten te identificeren in plaats van de huidige trend. Er zijn veel functies die worden gebruikt voor het voorspellen van de doelwaarde. De technieken die onder deze categorie vallen zijn de classificatie, regressie en tijdreeksanalyse. Gegevensmodellering is een dwang voor deze voorspellende analyse, die enkele variabelen gebruikt om de onzekere futuristische gegevens voor andere variabelen te voorspellen.
Typen modellen in datamining
Enkele van de datamining-modellen worden hieronder vermeld, samen met hun beschrijving:
1. Modellen voor fraudeclaims
Fraude is de uitdaging waarmee veel industrieën en vooral de verzekeringssector worden geconfronteerd. Deze industrieën moeten voortdurend voorspellen hoe de onbewerkte gegevens worden gebruikt, zodat de fraudeclaims kunnen worden begrepen en opgevolgd. We kunnen de claims die binnenkomen in de vorm van onbewerkte gegevens volgen en de waarschijnlijkheid vaststellen dat deze frauduleus zijn, wat kan leiden tot grote besparingen voor de verzekeringsmaatschappij.
2. Klantkloonmodellen
Het klantkloonmodel kan voorspellen welke prospects zeer waarschijnlijk zullen reageren op basis van de kenmerken van de "beste klanten" van de organisatie.
3. Reactiemodellen
Voorspellende responsmodellen voor datamining helpen organisaties om de gebruikspatronen te identificeren die hun klantenbestand scheiden, zodat de organisatie contact kan leggen met die klanten. Dit responsmodel is de beste methode voor het voorspellen en identificeren van het klantenbestand of de prospects voor het doelwit voor een bepaald product dat in overeenstemming is met het gebruik van een ontwikkeld model. Dit soort modellen wordt toegepast bij de identificatie van de klanten die zeer waarschijnlijk het kenmerk van gericht zijn bezitten.
4. Omzet- en winstvoorspellingsmodellen
Inkomsten- en winstvoorspellingsmodellen combineren de respons- of non-responskenmerken met een gegeven omzetraming, vooral als de bestelde maten, marges sterk verschillen of maandelijkse facturen. Zoals we weten, hebben niet alle antwoorden dezelfde of dezelfde waarde en levert het model dat de antwoorden kan verhogen niet noodzakelijk winst op. Inkomsten- en winstvoorspellingstechnieken geven aan dat die respondenten die zeer waarschijnlijk hun omzet of winstdelta-marge zullen verhogen met hun reactie dan de andere respondenten. Dit zijn enkele van de modeltypen en er zijn er nog veel meer die kunnen helpen bij het koppelen van de vereiste gegevens uit de set onbewerkte gegevens.
Datamining-algoritmen
Er zijn veel datamining-algoritmen die we hier zullen bespreken. Laten we eens kijken waarom we het algoritme nodig hebben om de gegevens te minen. In de wereld van vandaag, waar het genereren van gegevens enorm is en big data vrij gebruikelijk is, hebben we een soort algoritme nodig dat op hen moet worden toegepast om het patroon en de analyse te voorspellen. We hebben verschillende algoritmen die zijn gebaseerd op het mijnbouwmodel dat we op onze gegevens willen toepassen. Sommigen van hen worden hieronder weergegeven:
1. Naïef Bayes-algoritme
Het Naive Bayes-algoritme is gebaseerd op de Bayesiaanse stelling en dit algoritme wordt gebruikt wanneer we hebben dat de afmetingen van de gegevens hoger zijn. De Bayesian Classifier kan de mogelijke uitvoer leveren door de onbewerkte gegevens in te voeren. Hier is er ook de mogelijkheid om de nieuwe onbewerkte gegevens toe te voegen tijdens de uitvoering en de voorspellingen te krijgen. Een naïeve Bayes-classificator zal alle waarschijnlijkheden overwegen voordat hij zich tot de output verbindt.
2. ANN Algoritme
Dit ANN-algoritme is geïnspireerd op biologische neurale netwerken en lijkt op een typische computerarchitectuur. Dit algoritme gebruikt benaderingsfuncties op onzekere grote aantallen gegevens om een patroon te krijgen. Ze worden over het algemeen weergegeven als een systeem van onderling verbonden neuronen die input kunnen nemen en de berekening kunnen uitvoeren om de output te leveren.
3. SVM-algoritme
Dit SVM-algoritme heeft de afgelopen tien jaar veel aandacht gekregen en wordt toegepast op de meest uiteenlopende toepassingen. Dit algoritme is gebaseerd op statistische leertheorie en het principe van structurele risicobeoordeling en minimalisatie. Het heeft het vermogen om de beslissingsgrenzen te identificeren en wordt ook een hyperplane genoemd dat een optimale scheiding van klassen kan produceren en daarmee de grootst mogelijke afstand tussen het segregerende hyperplane creëert. SVM is de meest robuuste en nauwkeurige classificatietechniek maar heeft het nadeel van hogere kosten en tijdrovend.
Voordelen van dataminingmodellen
Er zijn veel voordelen van de dataminingmodellen en sommige worden hieronder opgesomd:
- Deze modellen helpen de organisatie om het winkelpatroon van de klant te identificeren en suggereren vervolgens de juiste stappen die kunnen worden genomen om de omzet te verhogen.
- Deze modellen kunnen ons helpen om de website-optimalisatie te verbeteren, zodat de klant de benodigde dingen gemakkelijk kan ontdekken.
- Deze modellen helpen ons met marketingcampagnes die het gunstige gebied en de methoden identificeren.
- Het zal ons helpen om het klantenbestand en hun behoeften te identificeren, zodat de vereiste producten kunnen worden geleverd
- Het helpt om merkloyaliteit te vergroten.
- Het helpt om de winstgevendheid van omzetverhogende factoren te meten.
Conclusie
We hebben dus de definitie van datamining gezien en waarom dit nodig is en begrepen het verschil tussen beschrijvende en voorspellende datamodellen. We hebben ook enkele modellen van dataming en een paar algoritmen gezien die de organisatie helpen beter inzicht te krijgen in de onbewerkte gegevens. In de laatste hebben we enkele voordelen gezien met de dataminingmodellen.
Aanbevolen artikel
Dit is een handleiding voor modellen in datamining. Hier bespreken we de belangrijkste soorten modellen in datamining, samen met voordelen en algoritmen. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat zijn de soorten datamining?
- Lijst met topapplicaties voor datamining
- Componenten van datamining-architectuur
- Datamining Interview Vraag