Водич за рударење података пружа основне и напредне концепте рударења података. Наш водич за рударење података је дизајниран за ученике и стручњаке.
Дата мининг је једна од најкориснијих техника која помаже предузетницима, истраживачима и појединцима да извуку вредне информације из огромних скупова података. Дата мининг се такође назива Откривање знања у бази података (КДД) . Процес откривања знања укључује чишћење података, интеграцију података, избор података, трансформацију података, рударење података, евалуацију шаблона и презентацију знања.
Наш водич за рударење података обухвата све теме рударења података као што су апликације, рударење података наспрам машинског учења, алати за рударење података, рударење података на друштвеним мрежама, технике рударења података, груписање у рударењу података, изазови у рударењу података итд.
Шта је Дата Мининг?
Процес издвајања информација за идентификацију образаца, трендова и корисних података који би омогућили предузећу да донесе одлуку засновану на подацима из огромних скупова података назива се Дата Мининг.
Другим речима, можемо рећи да је Дата Мининг процес истраживања скривених образаца информација из различитих перспектива ради категоризације у корисне податке, који се прикупљају и састављају у одређеним областима као што су складишта података, ефикасна анализа, алгоритам за рударење података, помоћ при доношењу одлука. прављење и друге потребе података за евентуално смањење трошкова и генерисање прихода.
Дата мининг је чин аутоматског тражења великих складишта информација како би се пронашли трендови и обрасци који превазилазе једноставне процедуре анализе. Дата мининг користи сложене математичке алгоритме за сегменте података и процењује вероватноћу будућих догађаја. Дата Мининг се такође назива откривањем података (КДД).
Дата Мининг је процес који користе организације за издвајање специфичних података из огромних база података ради решавања пословних проблема. Он пре свега претвара сирове податке у корисне информације.
Дата Мининг је сличан науци података коју спроводи особа, у специфичној ситуацији, на одређеном скупу података, са циљем. Овај процес укључује различите врсте услуга као што су рударење текста, веб рударење, аудио и видео рударење, сликовно рударење података и рударење друштвених медија. То се ради помоћу софтвера који је једноставан или веома специфичан. Уз помоћ екстерног рударења података, сав посао се може обавити брже уз ниске оперативне трошкове. Специјализоване фирме такође могу да користе нове технологије за прикупљање података које је немогуће ручно лоцирати. Постоје тоне информација доступних на различитим платформама, али врло мало знања је доступно. Највећи изазов је анализирати податке како би се издвојиле важне информације које се могу користити за решавање проблема или за развој компаније. Постоји много моћних инструмената и техника доступних за прикупљање података и добијање бољег увида из њих.
Врсте рударења података
Дата мининг се може обавити на следећим типовима података:
Релациона база података:
Релациона база података је збирка вишеструких скупова података формално организованих по табелама, записима и колонама из којих се подацима може приступити на различите начине без потребе да се препознају табеле базе података. Табеле преносе и деле информације, што олакшава претрагу података, извештавање и организацију.
претворити ин у стринг ц++
Складишта података:
Складиште података је технологија која прикупља податке из различитих извора унутар организације како би пружила смислене пословне увиде. Огромна количина података долази са више места као што су маркетинг и финансије. Извучени подаци се користе у аналитичке сврхе и помажу у доношењу одлука за пословну организацију. Складиште података је дизајнирано за анализу података, а не за обраду трансакција.
Складишта података:
Репозиторијум података се генерално односи на одредиште за складиштење података. Међутим, многи ИТ професионалци јасније користе овај термин да упућују на одређену врсту подешавања унутар ИТ структуре. На пример, група база података, где организација чува различите врсте информација.
Објектно-релациона база података:
Комбинација објектно оријентисаног модела базе података и модела релационе базе података назива се објектно-релациони модел. Подржава класе, објекте, наслеђивање итд.
Један од примарних циљева објектно-релационог модела података је да затвори јаз између релационе базе података и пракси објектно оријентисаног модела које се често користе у многим програмским језицима, на пример, Ц++, Јава, Ц#, итд.
Трансакциона база података:
Трансакциона база података се односи на систем за управљање базом података (ДБМС) који има потенцијал да поништи трансакцију базе података ако се не изврши на одговарајући начин. Иако је ово била јединствена могућност веома дуго уназад, данас већина система релационих база података подржава активности трансакцијских база података.
Предности рударења података
- Дата Мининг техника омогућава организацијама да добију податке засноване на знању.
- Дата мининг омогућава организацијама да изврше уносне модификације у раду и производњи.
- У поређењу са другим апликацијама за статистичке податке, рударење података је исплативо.
- Дата Мининг помаже у процесу доношења одлука у организацији.
- Олакшава аутоматизовано откривање скривених образаца, као и предвиђање трендова и понашања.
- Може се индуковати у новом систему као иу постојећим платформама.
- То је брз процес који новим корисницима олакшава анализу огромних количина података за кратко време.
Недостаци рударења података
- Постоји вероватноћа да организације могу продати корисне податке купаца другим организацијама за новац. Према извештају, Америцан Екпресс је продао куповину кредитних картица својих клијената другим организацијама.
- Многим софтверима за аналитику рударења података тешко је управљати и потребна му је претходна обука за рад.
- Различити инструменти за рударење података раде на различите начине због различитих алгоритама који се користе у њиховом дизајну. Стога је избор правих алата за рударење података веома изазован задатак.
- Технике рударења података нису прецизне, тако да у одређеним условима може довести до тешких последица.
Апликације за рударење података
Дата Мининг првенствено користе организације са интензивним захтевима потрошача – малопродаја, комуникација, финансије, маркетиншка компанија, одређују цену, преференције потрошача, позиционирање производа и утицај на продају, задовољство купаца и корпоративни профит. Дата мининг омогућава продавцу да користи евиденцију о куповини купаца на продајном месту за развој производа и промоција које помажу организацији да привуче купца.
Ово су следеће области у којима се рударење података широко користи:
Дата Мининг у здравству:
Дата мининг у здравству има одличан потенцијал за побољшање здравственог система. Користи податке и аналитику за бољи увид и идентификацију најбољих пракси које ће побољшати здравствене услуге и смањити трошкове. Аналитичари користе приступе рударења података као што су машинско учење, вишедимензионална база података, визуелизација података, меко рачунарство и статистика. Дата Мининг се може користити за предвиђање пацијената у свакој категорији. Процедуре обезбеђују да пацијенти добију интензивну негу на правом месту и у право време. Дата мининг такође омогућава здравственим осигураницима да препознају превару и злоупотребу.
Дата Мининг у анализи тржишне корпе:
Анализа тржишне корпе је метода моделирања заснована на хипотези. Ако купите одређену групу производа, већа је вероватноћа да ћете купити другу групу производа. Ова техника може омогућити продавцу да разуме понашање купца при куповини. Ови подаци могу помоћи продавцу да разуме захтеве купца и да у складу са тим промени изглед продавнице. Користећи различито аналитичко поређење резултата између различитих продавница, између купаца у различитим демографским групама може се урадити.
Копање података у образовању:
Образовно рударење података је ново поље у настајању, које се бави развојем техника које истражују знање из података добијених из образовног окружења. Циљеви ЕДМ-а су препознати као афирмисање будућег понашања ученика у учењу, проучавање утицаја образовне подршке и промовисање науке о учењу. Организација може да користи рударење података за доношење прецизних одлука, као и за предвиђање резултата ученика. Са резултатима, институција може да се концентрише на то шта да предаје и како да подучава.
Дата Мининг у производном инжењерству:
динамички низ у Јави
Знање је најбоља имовина коју поседује производна компанија. Алати за рударење података могу бити корисни за проналажење образаца у сложеном производном процесу. Дата мининг се може користити у пројектовању на нивоу система да би се добио однос између архитектуре производа, портфеља производа и потреба купаца за подацима. Такође се може користити за предвиђање периода развоја производа, трошкова и очекивања између осталих задатака.
Дата Мининг у ЦРМ-у (Управљање односима са клијентима):
Управљање односима са купцима (ЦРМ) се односи на прибављање и задржавање купаца, као и на повећање лојалности купаца и имплементацију стратегија оријентисаних на клијенте. Да би стекла пристојан однос са клијентом, пословна организација треба да прикупи податке и анализира податке. Са технологијама рударења података, прикупљени подаци се могу користити за аналитику.
Дата Мининг у откривању превара:
Милијарде долара су изгубљене у акцији превара. Традиционалне методе откривања превара одузимају мало времена и софистициране. Дата мининг пружа смислене обрасце и претвара податке у информације. Идеалан систем за откривање превара треба да заштити податке свих корисника. Надзиране методе се састоје од збирке узорака записа, а ти записи су класификовани као лажни или не-преварни. Модел се конструише коришћењем ових података, а техника је направљена да се идентификује да ли је документ лажан или не.
Копање података у детекцији лажи:
Ухапсити злочинца није велика ствар, али изношење истине од њега је веома изазован задатак. Органи за спровођење закона могу да користе технике рударења података за истрагу кривичних дела, надгледање сумњивих терористичких комуникација, итд. Ова техника такође укључује рударење текста и тражи смислене обрасце у подацима, што је обично неструктурирани текст. Упоређују се подаци прикупљени из претходних истраживања и конструише се модел за детекцију лажи.
Дата Мининг Финансијско банкарство:
Дигитализација банкарског система би требало да генерише огромну количину података са сваком новом трансакцијом. Техника рударења података може помоћи банкарима решавањем пословних проблема у банкарству и финансијама тако што идентификује трендове, жртве и корелације у пословним информацијама и тржишним трошковима који нису одмах евидентни менаџерима или руководиоцима јер је обим података превелик или се производи пребрзо на екрану од стране стручњака. Менаџер може да пронађе ове податке за боље циљање, стицање, задржавање, сегментирање и одржавање профитабилног клијента.
Изазови имплементације у Дата мининг
Иако је рударење података веома моћно, суочава се са многим изазовима током свог извршавања. Различити изазови могу бити повезани са перформансама, подацима, методама и техникама, итд. Процес рударења података постаје ефикасан када су изазови или проблеми исправно препознати и адекватно решени.
Непотпуни и бучни подаци:
Процес издвајања корисних података из великих количина података је рударење података. Подаци у стварном свету су хетерогени, непотпуни и бучни. Подаци у огромним количинама обично ће бити нетачни или непоуздани. Ови проблеми могу настати због инструмента за мерење података или због људских грешака. Претпоставимо да трговачки ланац прикупља бројеве телефона купаца који потроше више од 500 долара, а запослени у рачуноводству стављају информације у свој систем. Особа може погрешити цифру приликом уноса броја телефона, што резултира нетачним подацима. Чак и неки купци можда неће бити вољни да открију своје бројеве телефона, што резултира непотпуним подацима. Подаци се могу променити због људске или системске грешке. Све ове последице (бучни и непотпуни подаци) чине рударење података изазовним.
Дистрибуција података:
Подаци из стварног света се обично чувају на различитим платформама у дистрибуираном рачунарском окружењу. Може бити у бази података, појединачним системима или чак на интернету. Практично, прилично је тежак задатак пребацити све податке у централизовано складиште података углавном због организационих и техничких разлога. На пример, различите регионалне канцеларије могу имати своје сервере за чување својих података. Није изводљиво чувати све податке из свих канцеларија на централном серверу. Стога, дата мининг захтева развој алата и алгоритама који омогућавају рударење дистрибуираних података.
негација дискретна математика
Сложени подаци:
Подаци из стварног света су хетерогени и могу бити мултимедијални подаци, укључујући аудио и видео, слике, сложене податке, просторне податке, временске серије итд. Управљање овим различитим врстама података и извлачење корисних информација је тежак задатак. Већину времена, нове технологије, нови алати и методологије би се морале усавршити да би се добиле специфичне информације.
Перформансе:
Перформансе система за рударење података првенствено се ослањају на ефикасност алгоритама и техника које се користе. Ако дизајнирани алгоритам и технике нису на нивоу, онда ће се негативно утицати на ефикасност процеса рударења података.
Приватност и безбедност података:
Копање података обично доводи до озбиљних проблема у погледу безбедности података, управљања и приватности. На пример, ако продавац анализира детаље купљених артикала, онда открива податке о куповним навикама и преференцијама купаца без њихове дозволе.
Визуелизација података:
У рударењу података, визуелизација података је веома важан процес јер је то примарни метод који кориснику приказује излаз на презентабилан начин. Издвојени подаци треба да пренесу тачно значење онога што намерава да изрази. Али много пута је тешко представити информације крајњем кориснику на прецизан и лак начин. Улазни подаци и излазне информације су компликовани, веома ефикасни и успешни процеси визуелизације података морају бити имплементирани да би били успешни.
Поред горе наведених проблема, постоји много више изазова у рударењу података. Више проблема се открива како стварни процес рударења података почиње, а успех рударења података зависи од отклањања свих ових потешкоћа.
Предуслови
Пре него што научите концепте Дата Мининга, требало би да имате основно разумевање статистике, знања о базама података и основног програмског језика.
Публика
Наш водич за рударење података је припремљен за све почетнике или дипломце информатике како би им помогао да науче основе напредних техника везаних за рударење података.
Проблеми
Уверавамо вас да нећете наићи на потешкоће док научите наш водич за рударење података. Али ако постоји нека грешка у овом водичу, љубазно објавите проблем или грешку у обрасцу за контакт како бисмо могли да је побољшамо.