Data mining-opplæringen gir grunnleggende og avanserte konsepter for data mining. Vår data mining-opplæring er designet for elever og eksperter.
Data mining er en av de mest nyttige teknikkene som hjelper gründere, forskere og enkeltpersoner med å trekke ut verdifull informasjon fra enorme sett med data. Data mining kalles også Knowledge Discovery in Database (KDD) . Kunnskapsoppdagelsesprosessen inkluderer datarensing, dataintegrasjon, datavalg, datatransformasjon, datautvinning, mønsterevaluering og kunnskapspresentasjon.
Opplæringen vår for datautvinning inkluderer alle emner innen datautvinning som applikasjoner, datautvinning vs maskinlæring, datautvinningsverktøy, datautvinning i sosiale medier, datautvinningsteknikker, klynging i datautvinning, utfordringer i datautvinning, etc.
Hva er Data Mining?
Prosessen med å trekke ut informasjon for å identifisere mønstre, trender og nyttige data som vil tillate virksomheten å ta den datadrevne beslutningen fra enorme sett med data, kalles Data Mining.
Med andre ord kan vi si at Data Mining er prosessen med å undersøke skjulte mønstre av informasjon til forskjellige perspektiver for kategorisering i nyttige data, som samles inn og settes sammen i bestemte områder som datavarehus, effektiv analyse, datautvinningsalgoritme, hjelpende beslutninger å lage og andre datakrav for å til slutt kostnadskutte og generere inntekter.
Data mining er handlingen med å automatisk søke etter store lagre med informasjon for å finne trender og mønstre som går utover enkle analyseprosedyrer. Data mining bruker komplekse matematiske algoritmer for datasegmenter og evaluerer sannsynligheten for fremtidige hendelser. Datautvinning kalles også Knowledge Discovery of Data (KDD).
Data Mining er en prosess som brukes av organisasjoner for å trekke ut spesifikke data fra enorme databaser for å løse forretningsproblemer. Det gjør først og fremst rådata til nyttig informasjon.
Data Mining ligner på Data Science utført av en person, i en spesifikk situasjon, på et bestemt datasett, med et mål. Denne prosessen inkluderer ulike typer tjenester som tekstgruvedrift, nettgruvedrift, lyd- og videomining, billeddatautvinning og gruvedrift i sosiale medier. Det gjøres gjennom programvare som er enkel eller svært spesifikk. Ved å outsource data mining kan alt arbeidet gjøres raskere med lave driftskostnader. Spesialiserte firmaer kan også bruke ny teknologi for å samle inn data som er umulig å finne manuelt. Det er tonnevis med informasjon tilgjengelig på ulike plattformer, men svært lite kunnskap er tilgjengelig. Den største utfordringen er å analysere dataene for å trekke ut viktig informasjon som kan brukes til å løse et problem eller til bedriftsutvikling. Det er mange kraftige instrumenter og teknikker tilgjengelig for å utvinne data og finne bedre innsikt fra dem.
Typer datautvinning
Data mining kan utføres på følgende typer data:
Relasjonsdatabase:
En relasjonsdatabase er en samling av flere datasett formelt organisert av tabeller, poster og kolonner hvorfra data kan nås på forskjellige måter uten å måtte gjenkjenne databasetabellene. Tabeller formidler og deler informasjon, noe som letter datasøkbarhet, rapportering og organisering.
hvor mange mission umulig-filmer er det
Datavarehus:
Et datavarehus er teknologien som samler inn data fra ulike kilder i organisasjonen for å gi meningsfull forretningsinnsikt. Den enorme mengden data kommer fra flere steder som markedsføring og finans. De utvunnede dataene brukes til analytiske formål og hjelper til med beslutningstaking for en forretningsorganisasjon. Datavarehuset er designet for analyse av data i stedet for transaksjonsbehandling.
Datalagre:
Datalageret refererer vanligvis til en destinasjon for datalagring. Imidlertid bruker mange IT-fagfolk begrepet tydeligere for å referere til en bestemt type oppsett innenfor en IT-struktur. For eksempel en gruppe databaser, hvor en organisasjon har oppbevart ulike typer informasjon.
Objektrelasjonsdatabase:
En kombinasjon av en objektorientert databasemodell og relasjonsdatabasemodell kalles en objektrelasjonell modell. Den støtter klasser, objekter, arv, etc.
Et av hovedmålene med den objektrelasjonelle datamodellen er å lukke gapet mellom den relasjonelle databasen og den objektorienterte modellpraksisen som ofte brukes i mange programmeringsspråk, for eksempel C++, Java, C#, og så videre.
Transaksjonsdatabase:
En transaksjonsdatabase refererer til et databasestyringssystem (DBMS) som har potensial til å angre en databasetransaksjon hvis den ikke utføres på riktig måte. Selv om dette var en unik funksjon for veldig lenge siden, støtter de fleste relasjonsdatabasesystemene i dag transaksjonsdatabaseaktiviteter.
Fordeler med Data Mining
- Data Mining-teknikken gjør det mulig for organisasjoner å skaffe kunnskapsbaserte data.
- Data mining gjør det mulig for organisasjoner å gjøre lukrative modifikasjoner i drift og produksjon.
- Sammenlignet med andre statistiske dataapplikasjoner er datautvinning en kostnadseffektiv.
- Data Mining hjelper beslutningsprosessen til en organisasjon.
- Det letter automatisert oppdagelse av skjulte mønstre samt prediksjon av trender og atferd.
- Det kan induseres i det nye systemet så vel som de eksisterende plattformene.
- Det er en rask prosess som gjør det enkelt for nye brukere å analysere enorme mengder data på kort tid.
Ulemper med Data Mining
- Det er en sannsynlighet for at organisasjonene kan selge nyttige data om kunder til andre organisasjoner for penger. I henhold til rapporten har American Express solgt kredittkortkjøp av sine kunder til andre organisasjoner.
- Mange data mining-analyseprogramvare er vanskelige å betjene og trenger forhåndstrening for å jobbe med.
- Ulike data mining-instrumenter fungerer på forskjellige måter på grunn av de forskjellige algoritmene som brukes i deres design. Derfor er valg av de riktige data mining-verktøyene en svært utfordrende oppgave.
- Data mining-teknikkene er ikke presise, slik at det kan føre til alvorlige konsekvenser under visse forhold.
Data Mining-applikasjoner
Data Mining brukes først og fremst av organisasjoner med intense forbrukerkrav - detaljhandel, kommunikasjon, finans, markedsføringsselskap, bestemme pris, forbrukerpreferanser, produktposisjonering og innvirkning på salg, kundetilfredshet og bedriftens fortjeneste. Data mining gjør det mulig for en forhandler å bruke salgssteder for kundekjøp for å utvikle produkter og kampanjer som hjelper organisasjonen med å tiltrekke seg kunden.
Dette er følgende områder der datautvinning er mye brukt:
Datautvinning i helsevesenet:
Data mining i helsevesenet har et utmerket potensial for å forbedre helsesystemet. Den bruker data og analyser for bedre innsikt og for å identifisere beste praksis som vil forbedre helsetjenester og redusere kostnader. Analytikere bruker datautvinningsmetoder som maskinlæring, flerdimensjonal database, datavisualisering, myk databehandling og statistikk. Data Mining kan brukes til å forutsi pasienter i hver kategori. Prosedyrene sikrer at pasientene får intensivbehandling på rett sted og til rett tid. Data mining gjør det også mulig for helseforsikringsselskaper å gjenkjenne svindel og misbruk.
Datautvinning i markedskurvanalyse:
Markedskurvanalyse er en modelleringsmetode basert på en hypotese. Hvis du kjøper en bestemt gruppe produkter, er det mer sannsynlig at du kjøper en annen produktgruppe. Denne teknikken kan gjøre det mulig for forhandleren å forstå kjøpsatferden til en kjøper. Disse dataene kan hjelpe forhandleren med å forstå kravene til kjøperen og endre butikkens layout tilsvarende. Ved å bruke en annen analytisk sammenligning av resultater mellom ulike butikker, mellom kunder i ulike demografiske grupper kan gjøres.
Data mining i utdanning:
Utdanningsdatamining er et nylig fremvoksende felt, opptatt av å utvikle teknikker som utforsker kunnskap fra data generert fra utdanningsmiljøer. EDM-mål er anerkjent som å bekrefte studentens fremtidige læringsatferd, studere virkningen av pedagogisk støtte og fremme læringsvitenskap. En organisasjon kan bruke data mining for å ta presise beslutninger og også for å forutsi resultatene til studenten. Med resultatene kan institusjonen konsentrere seg om hva man skal undervise og hvordan man skal undervise.
Datautvinning i produksjonsteknikk:
Kunnskap er den beste ressursen et produksjonsselskap besitter. Data mining-verktøy kan være fordelaktige for å finne mønstre i en kompleks produksjonsprosess. Data mining kan brukes i design på systemnivå for å oppnå forholdet mellom produktarkitektur, produktportefølje og databehov til kundene. Den kan også brukes til å forutsi produktutviklingsperioden, kostnadene og forventningene blant de andre oppgavene.
Datautvinning i CRM (Customer Relationship Management):
Customer Relationship Management (CRM) handler om å skaffe og holde på kunder, også å øke kundelojalitet og implementere kundeorienterte strategier. For å få et anstendig forhold til kunden, må en forretningsorganisasjon samle inn data og analysere dataene. Med data mining-teknologier kan de innsamlede dataene brukes til analyser.
Datautvinning i svindeldeteksjon:
Milliarder av dollar går tapt på grunn av svindel. Tradisjonelle metoder for svindeloppdagelse er litt tidkrevende og sofistikerte. Data mining gir meningsfulle mønstre og gjør data til informasjon. Et ideelt svindeldeteksjonssystem bør beskytte dataene til alle brukerne. Overvåkede metoder består av en samling prøveposter, og disse postene er klassifisert som uredelige eller ikke-svindelige. En modell er konstruert ved hjelp av disse dataene, og teknikken er laget for å identifisere om dokumentet er uredelig eller ikke.
Datautvinning i løgnedeteksjon:
dobbel lenket liste
Å pågripe en kriminell er ikke en stor sak, men å få frem sannheten fra ham er en svært utfordrende oppgave. Rettshåndhevelse kan bruke datautvinningsteknikker for å etterforske lovbrudd, overvåke mistenkt terrorkommunikasjon osv. Denne teknikken inkluderer også tekstutvinning, og den søker etter meningsfulle mønstre i data, som vanligvis er ustrukturert tekst. Informasjonen som er samlet inn fra de tidligere undersøkelsene sammenlignes, og det konstrueres en modell for løgndeteksjon.
Data Mining Financial Banking:
Digitaliseringen av banksystemet er ment å generere en enorm mengde data med hver ny transaksjon. Data mining-teknikken kan hjelpe bankfolk ved å løse forretningsrelaterte problemer innen bank og finans ved å identifisere trender, skader og sammenhenger i forretningsinformasjon og markedskostnader som ikke umiddelbart er tydelige for ledere eller ledere fordi datavolumet er for stort eller produseres. for raskt på skjermen av eksperter. Lederen kan finne disse dataene for bedre å kunne målrette, anskaffe, beholde, segmentere og opprettholde en lønnsom kunde.
Utfordringer ved implementering i datautvinning
Selv om datautvinning er veldig kraftig, møter den mange utfordringer under utførelsen. Ulike utfordringer kan være relatert til ytelse, data, metoder og teknikker osv. Datautvinningsprosessen blir effektiv når utfordringene eller problemene er korrekt gjenkjent og tilstrekkelig løst.
Ufullstendige og støyende data:
Prosessen med å trekke ut nyttige data fra store datamengder er datautvinning. Dataene i den virkelige verden er heterogene, ufullstendige og støyende. Data i store mengder vil vanligvis være unøyaktige eller upålitelige. Disse problemene kan oppstå på grunn av datamåleinstrument eller på grunn av menneskelige feil. Anta at en forhandlerkjede samler inn telefonnumre til kunder som bruker mer enn $ 500, og regnskapsansatte legger informasjonen inn i systemet deres. Personen kan gjøre en sifferfeil når han skriver inn telefonnummeret, noe som resulterer i feil data. Selv noen kunder er kanskje ikke villige til å oppgi telefonnumrene sine, noe som resulterer i ufullstendige data. Dataene kan bli endret på grunn av menneskelig eller systemfeil. Alle disse konsekvensene (støyende og ufullstendige data) gjør datautvinning utfordrende.
Datadistribusjon:
Data fra den virkelige verden lagres vanligvis på forskjellige plattformer i et distribuert datamiljø. Det kan være i en database, individuelle systemer eller til og med på internett. Praktisk talt er det en ganske tøff oppgave å gjøre alle dataene til et sentralisert datalager hovedsakelig på grunn av organisatoriske og tekniske bekymringer. For eksempel kan ulike regionale kontorer ha sine servere for å lagre dataene sine. Det er ikke mulig å lagre alle dataene fra alle kontorene på en sentral server. Derfor krever datautvinning utvikling av verktøy og algoritmer som tillater utvinning av distribuerte data.
Komplekse data:
Data fra den virkelige verden er heterogen, og det kan være multimediedata, inkludert lyd og video, bilder, komplekse data, romlige data, tidsserier og så videre. Å administrere disse ulike typer data og trekke ut nyttig informasjon er en tøff oppgave. Mesteparten av tiden vil nye teknologier, nye verktøy og metoder måtte foredles for å få spesifikk informasjon.
Opptreden:
Data mining-systemets ytelse er først og fremst avhengig av effektiviteten til algoritmer og teknikker som brukes. Hvis den utformede algoritmen og teknikkene ikke er opp til målet, vil effektiviteten til datautvinningsprosessen bli påvirket negativt.
Personvern og sikkerhet for data:
Data mining fører vanligvis til alvorlige problemer når det gjelder datasikkerhet, styring og personvern. For eksempel, hvis en forhandler analyserer detaljene til de kjøpte varene, avslører den data om kjøpsvaner og -preferanser til kundene uten deres tillatelse.
Datavisualisering:
I data mining er datavisualisering en svært viktig prosess fordi det er den primære metoden som viser utdataene til brukeren på en presentabel måte. De utvunnede dataene skal formidle den nøyaktige betydningen av det de har til hensikt å uttrykke. Men mange ganger er det vanskelig å representere informasjonen til sluttbrukeren på en presis og enkel måte. Inndataene og utdatainformasjonen er kompliserte, svært effektive og vellykkede datavisualiseringsprosesser må implementeres for å gjøre det vellykket.
lagret programkontroll
Det er mange flere utfordringer innen data mining i tillegg til problemene ovenfor. Flere problemer avsløres etter hvert som selve datautvinningsprosessen begynner, og suksessen til datautvinning er avhengig av å bli kvitt alle disse vanskelighetene.
Forutsetninger
Før du lærer begrepene Data Mining, bør du ha en grunnleggende forståelse av statistikk, databasekunnskap og grunnleggende programmeringsspråk.
Publikum
Vår Data Mining Tutorial er utarbeidet for alle nybegynnere eller informatikkutdannede for å hjelpe dem å lære det grunnleggende om avanserte teknikker relatert til data mining.
Problemer
Vi forsikrer deg om at du ikke vil finne noen problemer mens du lærer vår Data Mining-opplæring. Men hvis det er noen feil i denne opplæringen, vennligst legg inn problemet eller feilen i kontaktskjemaet slik at vi kan forbedre det.