Εξόρυξη δεδομένων: Διαδικασία, τεχνικές και σημαντικά ζητήματα στην ανάλυση δεδομένων

data mining process

Αυτός ο σε βάθος οδηγός εξόρυξης δεδομένων εξηγεί τι είναι η εξόρυξη δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών και των τεχνικών που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση δεδομένων:

Ας καταλάβουμε την έννοια του όρου εξόρυξη λαμβάνοντας το παράδειγμα της εξόρυξης χρυσού από βράχους, που ονομάζεται εξόρυξη χρυσού. Εδώ το χρήσιμο πράγμα είναι «χρυσός», ως εκ τούτου ονομάζεται εξόρυξη χρυσού.

Παρομοίως, η λήψη χρήσιμων πληροφοριών από μια τεράστια ποσότητα δεδομένων ονομάζεται εξόρυξη γνώσης και είναι ευρέως γνωστή ως εξόρυξη δεδομένων. Με τον όρο χρήσιμες πληροφορίες, δηλώνουμε τα δεδομένα που μπορούν να μας βοηθήσουν στην πρόβλεψη μιας εξόδου.

Για παράδειγμα, η εύρεση των τάσεων της αγοράς ενός συγκεκριμένου αντικειμένου (ας πούμε σιδήρου) από μια συγκεκριμένη ηλικιακή ομάδα ( Παράδειγμα: 40-70 χρόνια).

=>ΜΕΤΑΚΙΝΗΘΕΙΤΕ ΠΡΟΣ ΤΑ ΚΑΤΩγια να δείτε ολόκληρη τη λίστα των 7 Εκμάθησης Εξόρυξης Δεδομένων σε Βάθος για Αρχάριους

Τι θα μάθετε:

καλύτερες εφαρμογές κατασκοπείας για τηλέφωνα Android

• Λίστα μαθημάτων εξόρυξης δεδομένων
• Επισκόπηση των εκπαιδευτικών σε αυτήν τη σειρά εξόρυξης δεδομένων
• Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;
  • Διαδικασία ανάλυσης δεδομένων
• Ποια είδη δεδομένων μπορούν να εξορυχθούν;
• Ποιες τεχνικές χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων;
  • Στατιστική
  • Μηχανική εκμάθηση
  • Ανάκτηση πληροφοριών (IR)
• Κύρια ζητήματα στην ανάλυση δεδομένων
  • Μεθοδολογία εξόρυξης
  • Αλληλεπίδραση χρήστη
  • Αποδοτικότητα και επεκτασιμότητα
  • Ποικιλομορφία των τύπων βάσεων δεδομένων
  • Κοινωνικές επιπτώσεις
• συμπέρασμα
  • Συνιστώμενη ανάγνωση

Λίστα μαθημάτων εξόρυξης δεδομένων

Εκμάθηση # 1: Εξόρυξη δεδομένων: Διαδικασία, τεχνικές και σημαντικά ζητήματα στην ανάλυση δεδομένων (Αυτό το σεμινάριο)
Εκμάθηση # 2: Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων: Αλγόριθμος, Μέθοδοι & Κορυφαία Εργαλεία Εξόρυξης Δεδομένων
Εκμάθηση # 3: Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων: Συμπεριλαμβάνονται μοντέλα, βήματα διαδικασίας και προκλήσεις
Εκμάθηση # 4: Παραδείγματα εξόρυξης δεδομένων: Οι πιο κοινές εφαρμογές της εξόρυξης δεδομένων 2019
Εκμάθηση # 5: Παραδείγματα αλγορίθμου δέντρου απόφασης στην εξόρυξη δεδομένων
Εκμάθηση # 6: Αλγόριθμος Apriori στην Εξόρυξη Δεδομένων: Υλοποίηση με Παραδείγματα
Εκμάθηση # 7: Αλγόριθμος αύξησης συχνών προτύπων (FP) στην εξόρυξη δεδομένων

Επισκόπηση των εκπαιδευτικών σε αυτήν τη σειρά εξόρυξης δεδομένων

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Η Εξόρυξη Δεδομένων έχει μεγάλη ζήτηση σήμερα, καθώς βοηθά τις επιχειρήσεις να μελετήσουν πώς μπορούν να αυξηθούν οι πωλήσεις των προϊόντων τους. Μπορούμε να το καταλάβουμε με ένα παράδειγμα ενός καταστήματος μόδας, το οποίο θα εγγράψει κάθε πελάτη του που αγοράζει ένα αντικείμενο από το κατάστημά του.

Με βάση τα δεδομένα που δίνονται από τον πελάτη, όπως ηλικία, φύλο, ομάδα εισοδήματος, επάγγελμα κ.λπ., το κατάστημα θα μπορεί να ανακαλύψει ποιος τύπος πελατών αγοράζει διαφορετικά προϊόντα. Εδώ, μπορούμε να δούμε ότι το όνομα του πελάτη δεν είναι χρήσιμο, καθώς δεν μπορούμε να προβλέψουμε την τάση της αγοράς με βάση το όνομα για το αν το άτομο θα αγοράσει ένα συγκεκριμένο προϊόν ή όχι.

Έτσι, οι χρήσιμες πληροφορίες μπορούν να βρεθούν χρησιμοποιώντας την ηλικιακή ομάδα, το φύλο, την ομάδα εισοδήματος, το επάγγελμα, κ.λπ. Η αναζήτηση γνώσης ή ενδιαφέρον μοτίβο στα δεδομένα είναι «Εξόρυξη Δεδομένων». Άλλοι όροι που μπορούν να χρησιμοποιηθούν είναι η εξόρυξη γνώσης από δεδομένα, η εξαγωγή γνώσεων, η ανάλυση δεδομένων, η ανάλυση μοτίβων κ.λπ.

Ένας άλλος όρος που χρησιμοποιείται ευρέως στην εξόρυξη δεδομένων είναι το Knowledge Discovery from Data ή το KDD.

Διαδικασία ανάλυσης δεδομένων

Η διαδικασία ανακάλυψης γνώσης είναι μια ακολουθία των παρακάτω βημάτων:

1. Καθαρισμός δεδομένων: Αυτό το βήμα αφαιρεί θόρυβο και ασυνεπή δεδομένα από τα δεδομένα εισόδου.
2. Ενσωμάτωση δεδομένων: Αυτό το βήμα συνδυάζει πολλές πηγές δεδομένων. Ο καθαρισμός των δεδομένων και η ολοκλήρωση των δεδομένων ενωθούν για να σχηματίσουν την προεπεξεργασία των δεδομένων. Τα προεπεξεργασμένα δεδομένα αποθηκεύονται στη συνέχεια στην αποθήκη δεδομένων.
3. Επιλογή δεδομένων: Αυτά τα βήματα επιλέγουν τα δεδομένα στην εργασία ανάλυσης από τη βάση δεδομένων.
4. Μετασχηματισμός δεδομένων: Σε αυτό το βήμα, εφαρμόζονται διάφορες τεχνικές συγκέντρωσης δεδομένων και περίληψης δεδομένων για τη μετατροπή των δεδομένων σε χρήσιμη μορφή εξόρυξης.
5. Εξόρυξη δεδομένων: Σε αυτό το βήμα, τα μοτίβα δεδομένων εξάγονται εφαρμόζοντας έξυπνες μεθόδους.
6. Αξιολόγηση προτύπων: Τα εξαγόμενα πρότυπα δεδομένων αξιολογούνται και αναγνωρίζονται σύμφωνα με τα μέτρα ενδιαφέροντος.
7. Αναπαράσταση γνώσης: Οι τεχνικές οπτικοποίησης και αναπαράστασης της γνώσης χρησιμοποιούνται για την παρουσίαση της εξορυκτικής γνώσης στους χρήστες.

Τα βήματα 1 έως 4 εμπίπτουν στο στάδιο προεπεξεργασίας δεδομένων. Εδώ, η εξόρυξη δεδομένων παρουσιάζεται ως ένα μόνο βήμα, αλλά αναφέρεται σε ολόκληρη τη διαδικασία ανακάλυψης γνώσεων.

Έτσι, μπορούμε να πούμε, ότι η ανάλυση δεδομένων είναι η διαδικασία ανακάλυψης ενδιαφέροντων προτύπων και γνώσεων από μεγάλο αριθμό δεδομένων. Οι πηγές δεδομένων μπορούν να περιλαμβάνουν βάσεις δεδομένων, αποθήκες δεδομένων, World Wide Web, επίπεδα αρχεία και άλλα πληροφοριακά αρχεία.

Ποια είδη δεδομένων μπορούν να εξορυχθούν;

Οι πιο βασικές μορφές δεδομένων για εξόρυξη είναι δεδομένα βάσης δεδομένων, δεδομένα αποθήκης δεδομένων και δεδομένα συναλλαγών. Οι τεχνικές εξόρυξης δεδομένων μπορούν επίσης να εφαρμοστούν σε άλλες μορφές όπως ροές δεδομένων, διαδοχικά δεδομένα, δεδομένα κειμένου και χωρικά δεδομένα.

# 1) Δεδομένα βάσης δεδομένων: Το σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων είναι ένα σύνολο αλληλένδετων δεδομένων και ένα σύνολο προγραμμάτων λογισμικού για τη διαχείριση και πρόσβαση στα δεδομένα. Το σχεσιακό σύστημα βάσης δεδομένων είναι μια συλλογή πινάκων και κάθε πίνακας αποτελείται από ένα σύνολο χαρακτηριστικών και πλειάδων.

Εξόρυξη σχεσιακών βάσεων δεδομένων αναζήτηση των τάσεων και των προτύπων δεδομένων Π.χ . πιστωτικός κίνδυνος πελατών βάσει ηλικίας, εισοδήματος και προηγούμενου πιστωτικού κινδύνου. Επίσης, η εξόρυξη μπορεί να ανακαλύψει αποκλίσεις από το αναμενόμενο Π.χ. σημαντική αύξηση της τιμής ενός αντικειμένου.

# 2) Δεδομένα αποθήκης δεδομένων: Η αποθήκη δεδομένων είναι μια συλλογή πληροφοριών που συλλέγονται από πολλές πηγές δεδομένων, αποθηκευμένες σε ένα ενοποιημένο σχήμα σε μία μόνο τοποθεσία. Το DW είναι μοντελοποιημένο ως μια πολυδιάστατη δομή δεδομένων που ονομάζεται κύβος δεδομένων που έχει κελιά και διαστάσεις που παρέχουν προ-υπολογισμό και ταχύτερη πρόσβαση στα δεδομένα.

Η εξόρυξη δεδομένων πραγματοποιείται σε στυλ OLAP συνδυάζοντας τις διαστάσεις σε διάφορα επίπεδα ευαισθησίας.

# 3) Δεδομένα συναλλαγών: Τα δεδομένα συναλλαγών καταγράφουν μια συναλλαγή. Έχει ένα αναγνωριστικό συναλλαγής και μια λίστα αντικειμένων που χρησιμοποιούνται στη συναλλαγή.

παράδειγμα εξόρυξης δεδομένων στην επιχείρηση

# 4) Άλλα είδη δεδομένων: Άλλα δεδομένα μπορεί να περιλαμβάνουν: δεδομένα που σχετίζονται με το χρόνο, χωρικά δεδομένα, δεδομένα υπερκειμένου και δεδομένα πολυμέσων.

Ποιες τεχνικές χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων;

Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένας τομέας με υψηλή εφαρμογή. Πολλές τεχνικές όπως στατιστικές, μηχανική μάθηση, αναγνώριση προτύπων, ανάκτηση πληροφοριών, οπτικοποίηση κ.λπ. επηρεάζουν την ανάπτυξη μεθόδων ανάλυσης δεδομένων.

Ας συζητήσουμε μερικά από αυτά εδώ !!

Στατιστική

Η μελέτη συλλογής, ανάλυσης, ερμηνείας και παρουσίασης δεδομένων μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας Στατιστικά Μοντέλα. Για παράδειγμα , τα στατιστικά στοιχεία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη μοντελοποίηση δεδομένων θορύβου και ελλείψεων, και στη συνέχεια αυτό το μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε μεγάλο σύνολο δεδομένων για τον προσδιορισμό του θορύβου και των τιμών που λείπουν στα δεδομένα.

Μηχανική εκμάθηση

Το ML χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της απόδοσης βάσει δεδομένων. Ο κύριος τομέας της έρευνας είναι τα προγράμματα υπολογιστών να μαθαίνουν αυτόματα να αναγνωρίζουν πολύπλοκα μοτίβα και να λαμβάνουν έξυπνες αποφάσεις με βάση τα δεδομένα.

Η Μηχανική Μάθηση επικεντρώνεται στην ακρίβεια και η εξόρυξη δεδομένων επικεντρώνεται στην αποτελεσματικότητα και την επεκτασιμότητα των μεθόδων εξόρυξης στο μεγάλο σύνολο δεδομένων, σύνθετα δεδομένα κ.λπ.

Η μηχανική μάθηση είναι τριών τύπων:

1. Εποπτευόμενη μάθηση: Το σύνολο δεδομένων στόχων είναι γνωστό και το μηχάνημα εκπαιδεύεται σύμφωνα με τις τιμές-στόχους.
2. Μη επιτηρούμενη μάθηση: Οι τιμές-στόχοι δεν είναι γνωστές και οι μηχανές μαθαίνουν από μόνες τους.
3. Ημι-εποπτευόμενη μάθηση: Χρησιμοποιεί τόσο τις τεχνικές της εποπτευόμενης όσο και της μη εποπτευόμενης μάθησης.

Ανάκτηση πληροφοριών (IR)

Είναι η επιστήμη της αναζήτησης εγγράφων ή πληροφοριών σε έγγραφα.

Χρησιμοποιεί δύο αρχές:

• Τα δεδομένα που πρέπει να αναζητηθούν δεν είναι δομημένα.
• Τα ερωτήματα σχηματίζονται κυρίως από λέξεις-κλειδιά.

Χρησιμοποιώντας την ανάλυση δεδομένων και το IR, μπορούμε να βρούμε σημαντικά θέματα στη συλλογή εγγράφων και επίσης τα κύρια θέματα που εμπλέκονται σε κάθε έγγραφο.

Κύρια ζητήματα στην ανάλυση δεδομένων

Η Εξόρυξη Δεδομένων έχει ορισμένα ζητήματα που σχετίζονται με αυτό όπως αναφέρεται παρακάτω:

Μεθοδολογία εξόρυξης

• Δεδομένου ότι υπάρχουν διαφορετικές εφαρμογές, εξακολουθούν να εμφανίζονται νέες εργασίες εξόρυξης. Αυτές οι εργασίες μπορούν να χρησιμοποιούν την ίδια βάση δεδομένων με διαφορετικούς τρόπους και απαιτούν την ανάπτυξη νέων τεχνικών εξόρυξης δεδομένων.
• Κατά την αναζήτηση γνώσης σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, πρέπει να εξερευνήσουμε τον πολυδιάστατο χώρο. Για να βρείτε ενδιαφέροντα μοτίβα, πρέπει να εφαρμόσετε διάφορους συνδυασμούς διαστάσεων.
• Αβέβαια, θορυβώδη και ελλιπή δεδομένα μπορεί μερικές φορές να οδηγήσουν σε εσφαλμένη παραγωγή.

Αλληλεπίδραση χρήστη

• Η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων πρέπει να είναι εξαιρετικά διαδραστική. Είναι σημαντικό για τη διευκόλυνση της διαδικασίας εξόρυξης να είναι διαδραστική από τον χρήστη.
• Η γνώση του τομέα, η γνώση ιστορικού, οι περιορισμοί κ.λπ., θα πρέπει να ενσωματωθούν στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων.
• Η γνώση που ανακαλύπτεται με την εξόρυξη των δεδομένων πρέπει να είναι χρήσιμη για τον άνθρωπο. Το σύστημα πρέπει να υιοθετήσει μια εκφραστική αναπαράσταση γνώσεων, φιλικές προς τον χρήστη τεχνικές οπτικοποίησης κ.λπ.

Αποδοτικότητα και επεκτασιμότητα

• Οι αλγόριθμοι εξόρυξης δεδομένων πρέπει να είναι αποτελεσματικοί και επεκτάσιμοι για να εξαγάγουν αποτελεσματικά ενδιαφέροντα δεδομένα από ένα τεράστιο όγκο δεδομένων στα αποθετήρια δεδομένων.
• Η ευρεία διανομή δεδομένων, η πολυπλοκότητα στον υπολογισμό παρακινεί την ανάπτυξη παράλληλων και κατανεμημένων αλγορίθμων υψηλής έντασης δεδομένων.

Ποικιλομορφία των τύπων βάσεων δεδομένων

• Η κατασκευή αποτελεσματικών και αποδοτικών εργαλείων ανάλυσης δεδομένων για ποικίλες εφαρμογές, ευρύ φάσμα τύπων δεδομένων από μη δομημένα δεδομένα, χρονικά δεδομένα, υπερκείμενο, δεδομένα πολυμέσων και κώδικα προγράμματος λογισμικού παραμένει ένας απαιτητικός και ενεργός τομέας έρευνας.

Κοινωνικές επιπτώσεις

• Η αποκάλυψη για τη χρήση των δεδομένων και η πιθανή παραβίαση του ατομικού απορρήτου και η προστασία των δικαιωμάτων είναι οι τομείς ανησυχίας που πρέπει να αντιμετωπιστούν.

συμπέρασμα

Η Εξόρυξη Δεδομένων βοηθά στη λήψη αποφάσεων και στην ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων. Σήμερα είναι η πιο κοινή επιχειρηματική τεχνική. Επιτρέπει την αυτόματη ανάλυση δεδομένων και προσδιορίζει τις δημοφιλείς τάσεις και συμπεριφορές.

Η Ανάλυση Δεδομένων μπορεί να συνδυαστεί με μηχανική μάθηση, στατιστικά στοιχεία, τεχνητή νοημοσύνη κ.λπ., για προηγμένη ανάλυση δεδομένων και μελέτη συμπεριφοράς.

Η εξόρυξη δεδομένων πρέπει να εφαρμόζεται λαμβάνοντας υπόψη διάφορους παράγοντες, όπως το κόστος εξαγωγής πληροφοριών και μοτίβων από βάσεις δεδομένων (σύνθετοι αλγόριθμοι που απαιτούν ειδικούς πόρους πρέπει να εφαρμοστούν), τύπος πληροφοριών (καθώς τα ιστορικά δεδομένα ενδέχεται να μην είναι τα ίδια με αυτά στο παρόν, οπότε η ανάλυση δεν θα είναι χρήσιμη).

Ελπίζουμε αυτό το σεμινάριο εμπλουτίσατε τις γνώσεις σας για την έννοια της Εξόρυξης Δεδομένων !!

ΕΠΟΜΕΝΟ Φροντιστήριο

Συνιστώμενη ανάγνωση

• 10 καλύτερα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων για τέλεια διαχείριση δεδομένων (2021 LIST)
• Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
• 10 καλύτερα εργαλεία χαρτογράφησης δεδομένων χρήσιμα στη διαδικασία ETL (2021 LIST)
• Τι είναι τα δεδομένα δοκιμής; Τεχνικές προετοιμασίας δεδομένων δοκιμής με παράδειγμα
• Παράμετρος δεδομένων JMeter με χρήση μεταβλητών καθορισμένων από τον χρήστη
• Κορυφαία 15 καλύτερα δωρεάν εργαλεία εξόρυξης δεδομένων: Η πιο περιεκτική λίστα
• 10+ καλύτερα εργαλεία συλλογής δεδομένων με στρατηγικές συλλογής δεδομένων
• Δυνατότητα συγκέντρωσης δεδομένων στο IBM Rational Quality Manager για δοκιμή διαχείρισης δεδομένων