Handledningen för datautvinning ger grundläggande och avancerade koncept för datautvinning. Vår handledning för datautvinning är utformad för elever och experter.
Datautvinning är en av de mest användbara teknikerna som hjälper entreprenörer, forskare och individer att extrahera värdefull information från enorma uppsättningar data. Data mining kallas också Knowledge Discovery in Database (KDD) . Kunskapsupptäcktsprocessen inkluderar datarensning, dataintegration, dataurval, datatransformation, datautvinning, mönsterutvärdering och kunskapspresentation.
Vår handledning för datautvinning inkluderar alla ämnen inom datautvinning såsom applikationer, datautvinning vs maskininlärning, datautvinningsverktyg, datautvinning i sociala medier, datautvinningstekniker, klustring i datautvinning, utmaningar i datautvinning, etc.
Vad är Data Mining?
Processen att extrahera information för att identifiera mönster, trender och användbar data som skulle göra det möjligt för företaget att ta det datadrivna beslutet från enorma uppsättningar data kallas Data Mining.
Med andra ord kan vi säga att Data Mining är processen att undersöka dolda mönster av information till olika perspektiv för kategorisering i användbar data, som samlas in och samlas i särskilda områden som datalager, effektiv analys, datautvinningsalgoritm, hjälpande beslut göra och andra datakrav för att så småningom kostnadssänka och generera intäkter.
Datautvinning är handlingen att automatiskt söka efter stora lager av information för att hitta trender och mönster som går utöver enkla analysprocedurer. Datautvinning använder komplexa matematiska algoritmer för datasegment och utvärderar sannolikheten för framtida händelser. Data Mining kallas även Knowledge Discovery of Data (KDD).
Data Mining är en process som används av organisationer för att extrahera specifik data från enorma databaser för att lösa affärsproblem. Det förvandlar i första hand rådata till användbar information.
Data Mining liknar Data Science som utförs av en person, i en specifik situation, på en viss datamängd, med ett mål. Denna process inkluderar olika typer av tjänster som textutvinning, webbutvinning, ljud- och videoutvinning, bilddatautvinning och utvinning av sociala medier. Det görs genom mjukvara som är enkel eller mycket specifik. Genom att lägga ut data mining på entreprenad kan allt arbete göras snabbare med låga driftskostnader. Specialiserade företag kan också använda ny teknik för att samla in data som är omöjliga att lokalisera manuellt. Det finns massor av information tillgänglig på olika plattformar, men mycket lite kunskap är tillgänglig. Den största utmaningen är att analysera data för att extrahera viktig information som kan användas för att lösa ett problem eller för företagsutveckling. Det finns många kraftfulla instrument och tekniker tillgängliga för att bryta data och få bättre insikt från den.
Typer av datautvinning
Datautvinning kan utföras på följande typer av data:
Relationsdatabas:
En relationsdatabas är en samling av flera datamängder formellt organiserade av tabeller, poster och kolumner från vilka data kan nås på olika sätt utan att behöva känna igen databastabellerna. Tabeller förmedlar och delar information, vilket underlättar datasökning, rapportering och organisation.
aws rödförskjutning
Datalager:
Ett datalager är tekniken som samlar in data från olika källor inom organisationen för att ge meningsfulla affärsinsikter. Den enorma mängden data kommer från flera platser som marknadsföring och finans. Den extraherade informationen används för analytiska ändamål och hjälper till att fatta beslut för en affärsorganisation. Datalagret är designat för analys av data snarare än transaktionsbearbetning.
Dataförråd:
Dataarkivet hänvisar i allmänhet till en destination för datalagring. Men många IT-proffs använder termen tydligare för att referera till en specifik typ av installation inom en IT-struktur. Till exempel en grupp av databaser, där en organisation har lagrat olika typer av information.
Objektrelationell databas:
En kombination av en objektorienterad databasmodell och relationsdatabasmodell kallas en objektrelationell modell. Det stöder klasser, objekt, arv, etc.
Ett av de primära syftena med den objektrelationella datamodellen är att överbrygga gapet mellan den relationella databasen och den objektorienterade modellpraxis som ofta används i många programmeringsspråk, till exempel C++, Java, C#, och så vidare.
Transaktionsdatabas:
En transaktionsdatabas hänvisar till ett databashanteringssystem (DBMS) som har potential att ångra en databastransaktion om den inte utförs på rätt sätt. Även om detta var en unik funktion för mycket länge sedan, stödjer de flesta relationsdatabassystemen idag transaktionsdatabasaktiviteter.
Fördelar med Data Mining
- Data Mining-tekniken gör det möjligt för organisationer att få kunskapsbaserad data.
- Data mining gör det möjligt för organisationer att göra lukrativa modifieringar i drift och produktion.
- Jämfört med andra statistiska dataapplikationer är datautvinning en kostnadseffektiv.
- Data Mining hjälper beslutsprocessen i en organisation.
- Det underlättar den automatiska upptäckten av dolda mönster samt förutsägelse av trender och beteenden.
- Det kan induceras i det nya systemet såväl som de befintliga plattformarna.
- Det är en snabb process som gör det enkelt för nya användare att analysera enorma mängder data på kort tid.
Nackdelar med Data Mining
- Det finns en sannolikhet att organisationerna kan sälja användbar data från kunder till andra organisationer för pengar. Enligt rapporten har American Express sålt kreditkortsköp av sina kunder till andra organisationer.
- Många datautvinningsanalysprogram är svåra att använda och behöver förhandsutbildning för att arbeta med.
- Olika datautvinningsinstrument fungerar på olika sätt på grund av de olika algoritmerna som används i deras design. Därför är valet av rätt datautvinningsverktyg en mycket utmanande uppgift.
- Datautvinningsteknikerna är inte exakta, så det kan leda till allvarliga konsekvenser under vissa förhållanden.
Data Mining-applikationer
Data Mining används främst av organisationer med intensiva konsumentkrav - detaljhandel, kommunikation, finans, marknadsföringsföretag, bestämma pris, konsumentpreferenser, produktpositionering och påverkan på försäljning, kundnöjdhet och företagsvinster. Data mining gör det möjligt för en återförsäljare att använda kassaregister över kundköp för att utveckla produkter och kampanjer som hjälper organisationen att attrahera kunden.
Det här är följande områden där datautvinning används i stor utsträckning:
Datautvinning inom sjukvården:
Datautvinning inom vården har utmärkt potential att förbättra hälsosystemet. Den använder data och analyser för bättre insikter och för att identifiera bästa praxis som kommer att förbättra hälsovårdstjänsterna och minska kostnaderna. Analytiker använder datautvinningsmetoder som maskininlärning, multidimensionell databas, datavisualisering, mjuk beräkning och statistik. Data Mining kan användas för att prognostisera patienter i varje kategori. Rutinerna säkerställer att patienterna får intensivvård på rätt plats och i rätt tid. Datautvinning gör det också möjligt för sjukvårdsförsäkringsbolag att upptäcka bedrägerier och missbruk.
Datautvinning i marknadskorganalys:
Marknadskorgsanalys är en modelleringsmetod baserad på en hypotes. Om du köper en specifik produktgrupp är det mer sannolikt att du köper en annan produktgrupp. Denna teknik kan göra det möjligt för återförsäljaren att förstå köpbeteendet hos en köpare. Dessa uppgifter kan hjälpa återförsäljaren att förstå köparens krav och ändra butikens layout därefter. Genom att använda en olika analytisk jämförelse av resultat mellan olika butiker, mellan kunder i olika demografiska grupper kan göras.
Datautvinning inom utbildning:
Utbildningsdatautvinning är ett nyligen framväxande område, som sysslar med att utveckla tekniker som utforskar kunskap från data som genereras från utbildningsmiljöer. EDM-mål är erkända som att bekräfta elevernas framtida inlärningsbeteende, studera effekterna av pedagogiskt stöd och främja inlärning av vetenskap. En organisation kan använda datautvinning för att fatta exakta beslut och även för att förutsäga studentens resultat. Med resultaten kan institutionen koncentrera sig på vad man ska lära ut och hur man ska undervisa.
Datautvinning inom tillverkningsteknik:
Kunskap är den bästa tillgången som ett tillverkande företag besitter. Datautvinningsverktyg kan vara fördelaktiga för att hitta mönster i en komplex tillverkningsprocess. Datautvinning kan användas vid design på systemnivå för att få fram relationerna mellan produktarkitektur, produktportfölj och kundernas databehov. Det kan också användas för att prognostisera produktutvecklingsperioden, kostnaden och förväntningarna bland de andra uppgifterna.
Datautvinning i CRM (Customer Relationship Management):
Customer Relationship Management (CRM) handlar om att skaffa och behålla kunder, även att öka kundlojalitet och implementera kundorienterade strategier. För att få en anständig relation med kunden behöver en företagsorganisation samla in data och analysera datan. Med datautvinningstekniker kan den insamlade informationen användas för analys.
Datautvinning i bedrägeriupptäckt:
Miljarder dollar går förlorade på grund av bedrägerier. Traditionella metoder för att upptäcka bedrägerier är lite tidskrävande och sofistikerade. Datautvinning ger meningsfulla mönster och förvandlar data till information. Ett idealiskt system för upptäckt av bedrägerier bör skydda alla användares data. Övervakade metoder består av en samling exempelposter, och dessa poster klassificeras som bedrägliga eller icke-bedrägliga. En modell konstrueras med hjälp av dessa data, och tekniken görs för att identifiera om dokumentet är bedrägligt eller inte.
Datautvinning i lögndetektering:
preity zinta
Att gripa en brottsling är ingen stor sak, men att få fram sanningen från honom är en mycket utmanande uppgift. Brottsbekämpande myndigheter kan använda datautvinningstekniker för att utreda brott, övervaka misstänkt terroristkommunikation, etc. Denna teknik inkluderar även textutvinning och den söker meningsfulla mönster i data, som vanligtvis är ostrukturerad text. Den information som samlats in från de tidigare undersökningarna jämförs och en modell för lögndetektion konstrueras.
Data Mining Financial Banking:
Digitaliseringen av banksystemet är tänkt att generera en enorm mängd data vid varje ny transaktion. Datautvinningstekniken kan hjälpa bankirer genom att lösa affärsrelaterade problem inom bank och finans genom att identifiera trender, offer och samband i affärsinformation och marknadskostnader som inte omedelbart är uppenbara för chefer eller chefer eftersom datavolymen är för stor eller produceras för snabbt på skärmen av experter. Chefen kan hitta dessa data för bättre inriktning, förvärv, behålla, segmentering och underhåll av en lönsam kund.
Utmaningar för implementering i datautvinning
Även om datautvinning är mycket kraftfullt, står det inför många utmaningar under dess genomförande. Olika utmaningar kan vara relaterade till prestanda, data, metoder och tekniker, etc. Processen med datautvinning blir effektiv när utmaningarna eller problemen är korrekt erkända och adekvat lösta.
Ofullständiga och bullriga data:
Processen att extrahera användbar data från stora datamängder är datautvinning. Uppgifterna i den verkliga världen är heterogena, ofullständiga och bullriga. Data i enorma mängder kommer vanligtvis att vara felaktiga eller opålitliga. Dessa problem kan uppstå på grund av datamätinstrument eller på grund av mänskliga fel. Anta att en detaljhandelskedja samlar in telefonnummer till kunder som spenderar mer än $ 500, och redovisningsanställda lägger in informationen i deras system. Personen kan göra ett sifferfel när han anger telefonnumret, vilket resulterar i felaktiga uppgifter. Även vissa kunder kanske inte är villiga att avslöja sina telefonnummer, vilket resulterar i ofullständig data. Data kan ändras på grund av mänskliga eller systemfel. Alla dessa konsekvenser (bullrig och ofullständig data) gör datautvinning utmanande.
Datadistribution:
Verkliga data lagras vanligtvis på olika plattformar i en distribuerad datormiljö. Det kan vara i en databas, enskilda system eller till och med på internet. Praktiskt taget är det en ganska tuff uppgift att göra all data till ett centraliserat datalager, främst på grund av organisatoriska och tekniska problem. Till exempel kan olika regionkontor ha sina servrar för att lagra sina data. Det är inte möjligt att lagra all data från alla kontor på en central server. Därför kräver datautvinning utveckling av verktyg och algoritmer som tillåter utvinning av distribuerad data.
Komplexa data:
Verkliga data är heterogena och det kan vara multimediadata, inklusive ljud och video, bilder, komplexa data, rumsliga data, tidsserier och så vidare. Att hantera dessa olika typer av data och extrahera användbar information är en tuff uppgift. För det mesta skulle ny teknik, nya verktyg och metoder behöva förfinas för att få specifik information.
propositionell logik
Prestanda:
Datautvinningssystemets prestanda bygger i första hand på effektiviteten hos algoritmer och tekniker som används. Om den designade algoritmen och teknikerna inte håller måttet, kommer effektiviteten i datautvinningsprocessen att påverkas negativt.
Datasekretess och säkerhet:
Datautvinning leder vanligtvis till allvarliga problem när det gäller datasäkerhet, styrning och integritet. Till exempel, om en återförsäljare analyserar detaljerna för de köpta föremålen, avslöjar den data om köpvanor och kunders preferenser utan deras tillåtelse.
Datavisualisering:
Inom datautvinning är datavisualisering en mycket viktig process eftersom det är den primära metoden som visar resultatet för användaren på ett presentabelt sätt. Den extraherade informationen bör förmedla den exakta innebörden av vad den avser att uttrycka. Men många gånger är det svårt att representera informationen för slutanvändaren på ett exakt och enkelt sätt. Indata och utdata är komplicerade, mycket effektiva och framgångsrika datavisualiseringsprocesser måste implementeras för att göra den framgångsrik.
Det finns många fler utmaningar inom datautvinning utöver de ovan nämnda problemen. Fler problem avslöjas när själva datautvinningsprocessen börjar, och framgången med datautvinning är beroende av att bli av med alla dessa svårigheter.
Förutsättningar
Innan du lär dig begreppen Data Mining bör du ha en grundläggande förståelse för statistik, databaskunskap och grundläggande programmeringsspråk.
Publik
Vår Data Mining Tutorial är förberedd för alla nybörjare eller datavetenskapliga akademiker för att hjälpa dem att lära sig grunderna till avancerade tekniker relaterade till datautvinning.
Problem
Vi försäkrar dig att du inte kommer att hitta några svårigheter när du lär dig vår Data Mining-handledning. Men om det finns något misstag i den här handledningen, vänligen posta problemet eller felet i kontaktformuläret så att vi kan förbättra det.