Overzicht van het dataminingproces
Datamining is de handeling en een manier om patronen en mogelijkheden te vinden binnen de grote datasets, waarbij meestal methoden worden gebruikt zoals kruispunten in statistieken, machine learning en databasesystemen. Het is een interdisciplinaire subset van een gebied van informatica samen met statistieken voor een algemeen doel om informatie te nemen met behulp van intelligente methoden door gebruik te maken van een dataset en ook door alle informatie te transformeren in een zeer nieuwe begrijpelijke structuur die verder zou kunnen worden gebracht gebruik. In dit onderwerp gaan we meer te weten komen over het dataminingproces.
Een van de zeer essentiële taken van datamining heeft betrekking op de automatische en semi-automatische analyse van grote hoeveelheden onbewerkte gegevens en informatie om de voorheen onbekende, zeer interessante set patronen te extraheren, zoals clusters of een groep gegevensrecords, anomaliedetectie (ongebruikelijke records) en ook in het geval van afhankelijkheden die gebruik maken van sequentiële patroon mining en associatie rule mining. Dit maakt gebruik van ruimtelijke indices. Het is bekend dat deze patronen behoren tot de soorten in de invoergegevens en kunnen worden gebruikt bij verdere analyse, bijvoorbeeld in het geval van voorspellende analyse en machine learning. Nauwkeuriger sets met resultaten kunnen worden verkregen zodra u gebruik gaat maken van ondersteuningsbeslissingssystemen.
Hoe werkt datamining?
Er is een overvloed aan gegevens in de branche tussen domeinen en het wordt zeer noodzakelijk om de gegevens dienovereenkomstig te behandelen en te verwerken. Kort samengevat gaat het om de ETL-set van processen, zoals de extractie, transformatie en het laden van de gegevens, samen met al het andere dat nodig is om deze ETL te laten gebeuren. Dit omvat het opschonen, transformeren en verwerken van gegevens voor gebruik in verschillende systemen en representaties. De klanten kunnen deze verwerkte gegevens gebruiken voor het analyseren van de bedrijven en de groeitrends in hun bedrijven.
Voordelen van datamining-proces
Het voordeel van datamining omvat niet alleen die gerelateerd aan het bedrijfsleven, maar ook die zoals medicijnen, weersvoorspelling, gezondheidszorg, transport, verzekeringen, overheid, enz. Enkele van de voordelen zijn:
- Marketing / detailhandel: het helpt alle marketingbedrijven en -bedrijven modellen te bouwen die zijn gebaseerd op een historische reeks gegevens en informatie om het reactievermogen op de huidige marketingcampagnes zoals online marketingcampagne, direct mail, etc. te voorspellen.
- Financiën / bankieren: bij de datamining worden financiële instellingen informatie verstrekt over leningen en ook kredietrapportage. Wanneer het model is gebaseerd op historische informatie, kunnen goede of slechte leningen worden bepaald door de financiële instellingen. Ook worden frauduleuze en verdachte transacties door de banken gecontroleerd.
- Productie: de defecte apparatuur en de kwaliteit van de vervaardigde producten kunnen worden bepaald door gebruik te maken van de optimale controleparameters. Voor sommige van de halfgeleiderontwikkelingsindustrieën worden waterhardheid en kwaliteit bijvoorbeeld een grote uitdaging omdat dit de kwaliteit van de producten van hun product beïnvloedt.
- Overheid: de regeringen kunnen profiteren van het monitoren en meten van de verdachte activiteiten om anti-witwasactiviteiten te voorkomen.
Verschillende stadia van datamining-proces
- Gegevens opschonen: dit is een zeer eerste fase in het geval van datamining waarbij de classificatie van de gegevens een essentieel onderdeel wordt om een definitieve gegevensanalyse te verkrijgen. Het omvat het identificeren en verwijderen van onnauwkeurige en lastige gegevens uit een set tabellen, database en recordset. Sommige technieken omvatten de onwetendheid van tuple, die vooral wordt gevonden wanneer het klassenlabel niet aanwezig is, de volgende techniek vereist het vullen van de ontbrekende waarden zelf, vervanging van ontbrekende waarden en onjuiste waarden door globale constanten of voorspelbare of gemiddelde waarden.
- Gegevensintegratie: het is een techniek waarbij de nieuwe set informatie wordt samengevoegd met de bestaande set. De bron kan echter veel datasets, databases of platte bestanden omvatten. De gebruikelijke implementatie voor gegevensintegratie is de oprichting van een EDW (enterprise datawarehouse) dat vervolgens spreekt over twee concepten - strakke en losse koppeling, maar laten we niet ingaan op de details.
- Datatransformatie: dit vereist de transformatie van gegevens binnen formaten, meestal van het bronsysteem naar het vereiste doelsysteem. Sommige strategieën omvatten Smoothing, Aggregation, Normalization, Generalization en attribuutconstructie.
- Gegevensdiscretisatie: de technieken die het domein van continu attribuut langs intervallen kunnen splitsen, worden gegevensdiscretisatie genoemd, waarbij de gegevenssets in kleine stukjes worden opgeslagen en onze studie hierdoor veel efficiënter wordt. Twee strategieën omvatten Top-down discretisatie en bottom-up discretisatie.
- Concepthiërarchieën: ze minimaliseren de gegevens door concepten op laag niveau te vervangen en te verzamelen uit concepten op hoog niveau. De multidimensionale gegevens met meerdere abstractieniveaus worden gedefinieerd door concepthiërarchieën. De methoden zijn Binning, histogramanalyse, clusteranalyse, enz.
- Patroonevaluatie en gegevenspresentatie: als de gegevens op een efficiënte manier worden gepresenteerd, kunnen zowel de klant als de klanten er optimaal gebruik van maken. Na het doorlopen van de bovengenoemde reeks fasen worden de gegevens gepresenteerd in vormen van grafieken en diagrammen en begrijpen deze met minimale statistische kennis.
Tools en technieken voor datamining
Data mining-tools en -technieken betreffen de manieren waarop deze gegevens kunnen worden gedolven en goed en effectief kunnen worden gebruikt. De volgende twee behoren tot de meest populaire set tools en technieken voor datamining:
1. R-taal: het is een open-source tool die wordt gebruikt voor grafische en statistische berekeningen. Het heeft een grote verscheidenheid aan klassieke statistische tests, classificatie, grafische technieken, tijdreeksanalyses, enz. Het maakt gebruik van effectieve opslagfaciliteiten en gegevensverwerking.
2. Oracle-datamining: het wordt in de volksmond ODM genoemd en wordt een onderdeel van de geavanceerde analytics-database van Oracle, waardoor gedetailleerde inzichten en voorspellingen worden gegenereerd die specifiek worden gebruikt voor het detecteren van klantgedrag, klantprofielen ontwikkelen en identificatie van cross-selling manieren en kansen.
Conclusie
Bij datamining draait het allemaal om de verklaring van historische gegevens en ook om een echte reeks gegevens en maakt daarbij gebruik van voorspellingen en analyses bovenop de gedolven gegevens. Het is nauw verwant met data science en machine learning algoritmen zoals classificatie, regressie, clustering, XGboosting, etc. omdat ze de neiging hebben om belangrijke dataminingtechnieken te vormen.
Een van de nadelen kan de training van bronnen op de set software zijn, wat een complexe en tijdrovende taak kan zijn. Datamining wordt tegenwoordig een noodzakelijk onderdeel van iemands systeem en door er efficiënt gebruik van te maken, kunnen bedrijven groeien en hun toekomstige omzet en inkomsten voorspellen. Ik hoop dat je dit artikel leuk vond. Blijf bij ons voor meer zoals deze.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor datamining-proces. Hier bespreken we de verschillende stadia, voordelen, hulpmiddelen en technieken van het gegevensmijnproces. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is clustering in datamining?
- Wat is Ajax?
- Voordelen van HTML
- Hoe HTML werkt
- Datamining concepten en technieken
- Algoritmen en typen modellen in datamining