Μενού

Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων: Συμπεριλαμβάνονται μοντέλα, βήματα διαδικασίας και προκλήσεις

  • Κύριος
  • Αλλα
  • Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων: Συμπεριλαμβάνονται μοντέλα, βήματα διαδικασίας και προκλήσεις

data mining process models

Δοκιμάστε Το Όργανο Μας Για Την Εξάλειψη Των Προβλημάτων

Αυτό το σεμινάριο σχετικά με τη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων καλύπτει μοντέλα εξόρυξης δεδομένων, βήματα και προκλήσεις που εμπλέκονται στη διαδικασία εξαγωγής δεδομένων:

Τεχνικές εξόρυξης δεδομένων εξηγήθηκαν λεπτομερώς στο προηγούμενο σεμινάριό μας σε αυτό Πλήρης εκπαίδευση εξόρυξης δεδομένων για όλους . Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένα πολλά υποσχόμενο πεδίο στον κόσμο της επιστήμης και της τεχνολογίας.

Η Εξόρυξη Δεδομένων, η οποία είναι επίσης γνωστή ως Γνώση Ανακάλυψης σε Βάσεις Δεδομένων είναι μια διαδικασία εύρεσης χρήσιμων πληροφοριών από μεγάλους όγκους δεδομένων που είναι αποθηκευμένα σε βάσεις δεδομένων και αποθήκες δεδομένων. Αυτή η ανάλυση γίνεται για διαδικασίες λήψης αποφάσεων στις εταιρείες.

Η Εξόρυξη Δεδομένων πραγματοποιείται χρησιμοποιώντας διάφορες τεχνικές όπως ομαδοποίηση, συσχέτιση και ανάλυση διαδοχικών προτύπων και δέντρο αποφάσεων.

Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων

Τι θα μάθετε:

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Η Εξόρυξη Δεδομένων είναι μια διαδικασία ανακάλυψης ενδιαφέροντων προτύπων και γνώσεων από μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Οι πηγές δεδομένων μπορούν να περιλαμβάνουν βάσεις δεδομένων, αποθήκες δεδομένων, τον Ιστό και άλλα αποθετήρια πληροφοριών ή δεδομένα που μεταδίδονται δυναμικά στο σύστημα.

Γιατί οι επιχειρήσεις χρειάζονται εξαγωγή δεδομένων;

Με την έλευση των Big Data, η εξόρυξη δεδομένων έχει γίνει πιο διαδεδομένη. Τα μεγάλα δεδομένα είναι εξαιρετικά μεγάλα σύνολα δεδομένων που μπορούν να αναλυθούν από υπολογιστές για να αποκαλύψουν συγκεκριμένα μοτίβα, συσχετίσεις και τάσεις που μπορούν να κατανοηθούν από τον άνθρωπο. Τα μεγάλα δεδομένα έχουν εκτεταμένες πληροφορίες σχετικά με ποικίλους τύπους και ποικίλο περιεχόμενο.

Έτσι, με αυτόν τον όγκο δεδομένων, απλές στατιστικές με χειροκίνητη παρέμβαση δεν θα λειτουργούσαν. Αυτή η ανάγκη ικανοποιείται από τη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων. Αυτό οδηγεί σε αλλαγή από απλά στατιστικά δεδομένα σε πολύπλοκους αλγόριθμους εξόρυξης δεδομένων.

Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων θα εξαγάγει σχετικές πληροφορίες από ανεπεξέργαστα δεδομένα, όπως συναλλαγές, φωτογραφίες, βίντεο, επίπεδα αρχεία και θα επεξεργαστεί αυτόματα τις πληροφορίες για τη δημιουργία αναφορών χρήσιμων για τις επιχειρήσεις να αναλάβουν δράση.

Έτσι, η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις ανακαλύπτοντας μοτίβα και τάσεις στα δεδομένα, συνοψίζοντας τα δεδομένα και λαμβάνοντας σχετικές πληροφορίες.

Εξαγωγή δεδομένων ως διαδικασία

Κάθε επιχειρηματικό πρόβλημα θα εξετάσει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα για να δημιουργήσει ένα μοντέλο που θα περιγράφει τις πληροφορίες και θα αναφέρει τις αναφορές που θα χρησιμοποιηθούν από την επιχείρηση. Η δημιουργία ενός μοντέλου από πηγές δεδομένων και μορφές δεδομένων είναι μια επαναληπτική διαδικασία, καθώς τα μη επεξεργασμένα δεδομένα είναι διαθέσιμα σε πολλές διαφορετικές πηγές και πολλές μορφές.

Τα δεδομένα αυξάνονται μέρα με τη μέρα, επομένως όταν βρεθεί μια νέα πηγή δεδομένων, μπορεί να αλλάξει τα αποτελέσματα.

Παρακάτω είναι το περίγραμμα της διαδικασίας.

Περίγραμμα της διαδικασίας εξόρυξης δεδομένων

(εικόνα πηγή )

Μοντέλα εξόρυξης δεδομένων

Πολλές βιομηχανίες όπως η κατασκευή, η εμπορία, η χημική και η αεροδιαστημική εκμεταλλεύονται την εξόρυξη δεδομένων. Έτσι, η ζήτηση για τυποποιημένες και αξιόπιστες διαδικασίες εξόρυξης δεδομένων αυξάνεται δραστικά.

Τα σημαντικά μοντέλα εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνουν:

# 1) Διαδικτυακή τυποποιημένη διαδικασία για την εξόρυξη δεδομένων (CRISP-DM)

Το CRISP-DM είναι ένα αξιόπιστο μοντέλο εξόρυξης δεδομένων που αποτελείται από έξι φάσεις. Πρόκειται για μια κυκλική διαδικασία που παρέχει μια δομημένη προσέγγιση στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων. Οι έξι φάσεις μπορούν να εφαρμοστούν με οποιαδήποτε σειρά, αλλά μερικές φορές θα απαιτούσε την επιστροφή στα προηγούμενα βήματα και την επανάληψη των ενεργειών.

υλοποιήστε την ουρά προτεραιότητας c ++

Οι έξι φάσεις του CRISP-DM περιλαμβάνουν:

# 1) Κατανόηση επιχειρήσεων: Σε αυτό το βήμα, καθορίζονται οι στόχοι των επιχειρήσεων και ανακαλύπτονται οι σημαντικοί παράγοντες που θα βοηθήσουν στην επίτευξη του στόχου.

# 2) Κατανόηση δεδομένων: Αυτό το βήμα θα συλλέξει ολόκληρα τα δεδομένα και θα συμπληρώσει τα δεδομένα στο εργαλείο (εάν χρησιμοποιεί κάποιο εργαλείο). Τα δεδομένα παρατίθενται με την προέλευση των δεδομένων, την τοποθεσία, τον τρόπο απόκτησής τους και εάν προέκυψε κάποιο πρόβλημα. Τα δεδομένα οπτικοποιούνται και υποβάλλονται σε ερώτηση για έλεγχο της πληρότητάς τους.

# 3) Προετοιμασία δεδομένων: Αυτό το βήμα περιλαμβάνει την επιλογή των κατάλληλων δεδομένων, τον καθαρισμό, την κατασκευή χαρακτηριστικών από δεδομένα, την ενσωμάτωση δεδομένων από πολλές βάσεις δεδομένων.

# 4) Μοντελοποίηση: Η επιλογή της τεχνικής εξόρυξης δεδομένων, όπως το δέντρο αποφάσεων, δημιουργεί σχεδιασμό δοκιμών για την αξιολόγηση του επιλεγμένου μοντέλου, τη δημιουργία μοντέλων από το σύνολο δεδομένων και την αξιολόγηση του ενσωματωμένου μοντέλου με ειδικούς για να συζητηθεί το αποτέλεσμα που γίνεται σε αυτό το βήμα.

# 5) Αξιολόγηση: Αυτό το βήμα θα καθορίσει τον βαθμό στον οποίο το προκύπτον μοντέλο πληροί τις επιχειρηματικές απαιτήσεις. Η αξιολόγηση μπορεί να γίνει δοκιμάζοντας το μοντέλο σε πραγματικές εφαρμογές. Το μοντέλο εξετάζεται για τυχόν λάθη ή βήματα που πρέπει να επαναληφθούν.

# 6) Ανάπτυξη: Σε αυτό το βήμα γίνεται ένα σχέδιο ανάπτυξης, η στρατηγική παρακολούθησης και συντήρησης των αποτελεσμάτων του μοντέλου εξόρυξης δεδομένων για τον έλεγχο της χρησιμότητάς του, πραγματοποιούνται τελικές αναφορές και γίνεται έλεγχος της όλης διαδικασίας για να ελεγχθεί οποιοδήποτε λάθος και να δει εάν επαναλαμβάνεται κάποιο βήμα .

CRISP - DM Μοντέλο

(εικόνα πηγή )

τι είναι ένα αρχείο xml και πώς μπορώ να το ανοίξω

# 2) SEMMA (Δείγμα, Εξερεύνηση, Τροποποίηση, Μοντέλο, Αξιολόγηση)

Το SEMMA είναι μια άλλη μεθοδολογία εξόρυξης δεδομένων που αναπτύχθηκε από το Ινστιτούτο SAS. Το αρκτικόλεξο SEMMA σημαίνει δείγμα, εξερεύνηση, τροποποίηση, μοντέλο, αξιολόγηση.

Η SEMMA διευκολύνει την εφαρμογή διερευνητικών τεχνικών στατιστικών και οπτικοποίησης, την επιλογή και τον μετασχηματισμό των σημαντικών προβλεπόμενων μεταβλητών, τη δημιουργία ενός μοντέλου χρησιμοποιώντας τις μεταβλητές για να βγει το αποτέλεσμα και να ελέγξει την ακρίβειά του. Το SEMMA οδηγείται επίσης από έναν εξαιρετικά επαναλαμβανόμενο κύκλο.

SEMMA

Βήματα στο SEMMA

  1. Δείγμα: Σε αυτό το βήμα, εξάγεται ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων και λαμβάνεται ένα δείγμα που αντιπροσωπεύει τα πλήρη δεδομένα. Η δειγματοληψία θα μειώσει το υπολογιστικό κόστος και το χρόνο επεξεργασίας.
  2. Εξερευνώ: Τα δεδομένα διερευνώνται για τυχόν αποκλίσεις και ανωμαλίες για καλύτερη κατανόηση των δεδομένων. Τα δεδομένα ελέγχονται οπτικά για να μάθουν τις τάσεις και τις ομαδοποιήσεις.
  3. Τροποποιώ: Σε αυτό το βήμα, ο χειρισμός δεδομένων όπως ομαδοποίηση και υπο-ομαδοποίηση γίνεται διατηρώντας στο επίκεντρο το μοντέλο που θα κατασκευαστεί.
  4. Μοντέλο: Με βάση τις εξερευνήσεις και τις τροποποιήσεις, κατασκευάζονται τα μοντέλα που εξηγούν τα μοτίβα στα δεδομένα.
  5. Εκτιμώ: Η χρησιμότητα και η αξιοπιστία του κατασκευασμένου μοντέλου αξιολογούνται σε αυτό το βήμα. Ο έλεγχος του μοντέλου έναντι πραγματικών δεδομένων γίνεται εδώ.

Τόσο η προσέγγιση SEMMA όσο και η CRISP λειτουργούν για τη Διαδικασία Ανακάλυψης Γνώσης. Μόλις δημιουργηθούν μοντέλα, αναπτύσσονται για επιχειρήσεις και ερευνητικές εργασίες.

Βήματα στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων

Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων χωρίζεται σε δύο μέρη, δηλαδή Προεπεξεργασία Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων. Η προεπεξεργασία δεδομένων περιλαμβάνει τον καθαρισμό δεδομένων, την ενσωμάτωση δεδομένων, τη μείωση δεδομένων και τον μετασχηματισμό δεδομένων. Το τμήμα εξόρυξης δεδομένων εκτελεί εξόρυξη δεδομένων, αξιολόγηση προτύπων και αναπαράσταση γνώσεων των δεδομένων.

Διαδικασία Εξόρυξης Δεδομένων - Βήματα

Διάφορα βήματα στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων

(εικόνα πηγή )

Γιατί προεπεξεργαζόμαστε τα δεδομένα;

Υπάρχουν πολλοί παράγοντες που καθορίζουν τη χρησιμότητα των δεδομένων, όπως ακρίβεια, πληρότητα, συνέπεια, επικαιρότητα. Τα δεδομένα πρέπει να έχουν ποιότητα εάν ικανοποιούν τον επιδιωκόμενο σκοπό. Έτσι, η προεπεξεργασία είναι κρίσιμη στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων. Τα κύρια βήματα που εμπλέκονται στην προεπεξεργασία δεδομένων εξηγούνται παρακάτω.

# 1) Καθαρισμός δεδομένων

Ο καθαρισμός δεδομένων είναι το πρώτο βήμα στην εξόρυξη δεδομένων. Έχει σημασία καθώς τα βρώμικα δεδομένα εάν χρησιμοποιούνται απευθείας στην εξόρυξη μπορούν να προκαλέσουν σύγχυση στις διαδικασίες και να παράγουν ανακριβή αποτελέσματα.

Βασικά, αυτό το βήμα περιλαμβάνει την αφαίρεση θορυβώδων ή ελλιπών δεδομένων από τη συλλογή. Υπάρχουν πολλές μέθοδοι που γενικά καθαρίζουν τα δεδομένα από μόνες τους, αλλά δεν είναι ισχυρές.

Αυτό το βήμα εκτελεί τις εργασίες ρουτίνας καθαρισμού με:

(i) Συμπληρώστε τα ελλείποντα δεδομένα:

Τα δεδομένα που λείπουν μπορούν να συμπληρωθούν με μεθόδους όπως:

  • Αγνοώντας την πλειάδα.
  • Μη αυτόματη συμπλήρωση της τιμής που λείπει.
  • Χρησιμοποιήστε το μέτρο της κεντρικής τάσης, διάμεσο ή
  • Συμπληρώνοντας την πιο πιθανή τιμή.

(ii) Καταργήστε τα θορυβώδη δεδομένα: Το τυχαίο σφάλμα ονομάζεται θορυβώδη δεδομένα.

Οι μέθοδοι για την αφαίρεση του θορύβου είναι:

Binning: Οι μέθοδοι Binning εφαρμόζονται ταξινομώντας τιμές σε κάδους ή κάδους. Η εξομάλυνση πραγματοποιείται συμβουλεύοντας τις γειτονικές τιμές.

Το Binning γίνεται με εξομάλυνση με bin, δηλαδή κάθε κάδο αντικαθίσταται από το μέσο όρο του κάδου. Εξομάλυνση από διάμεσο, όπου κάθε τιμή κάδου αντικαθίσταται από διάμεσο κάδου. Εξομάλυνση από όρια κάδου, δηλαδή οι ελάχιστες και μέγιστες τιμές στον κάδο είναι όρια κάδου και κάθε τιμή κάδου αντικαθίσταται από την πλησιέστερη τιμή ορίου.

  • Προσδιορισμός των Outliers
  • Επίλυση ασυνεπειών

# 2) Ενσωμάτωση δεδομένων

Όταν πολλαπλές ετερογενείς πηγές δεδομένων όπως βάσεις δεδομένων, κύβοι δεδομένων ή αρχεία συνδυάζονται για ανάλυση, αυτή η διαδικασία ονομάζεται ολοκλήρωση δεδομένων. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της ακρίβειας και της ταχύτητας της διαδικασίας εξόρυξης δεδομένων.

πώς να προσαρτήσετε ένα αρχείο bin

Διαφορετικές βάσεις δεδομένων έχουν διαφορετικές συμβάσεις ονομασίας μεταβλητών, προκαλώντας απολύσεις στις βάσεις δεδομένων. Πρόσθετος καθαρισμός δεδομένων μπορεί να πραγματοποιηθεί για την άρση των απολύσεων και των ασυνεπειών από την ενοποίηση δεδομένων χωρίς να επηρεάζεται η αξιοπιστία των δεδομένων.

Η ενσωμάτωση δεδομένων μπορεί να πραγματοποιηθεί χρησιμοποιώντας Εργαλεία μετεγκατάστασης δεδομένων όπως το Oracle Data Service Integrator και το Microsoft SQL κ.λπ.

# 3) Μείωση δεδομένων

Αυτή η τεχνική εφαρμόζεται για τη λήψη σχετικών δεδομένων για ανάλυση από τη συλλογή δεδομένων. Το μέγεθος της αναπαράστασης είναι πολύ μικρότερο σε όγκο διατηρώντας ταυτόχρονα την ακεραιότητα. Η μείωση δεδομένων πραγματοποιείται χρησιμοποιώντας μεθόδους όπως Naive Bayes, Decision Trees, Neural network κ.λπ.

Ορισμένες στρατηγικές μείωσης δεδομένων είναι:

  • Μείωση διαστάσεων: Μείωση του αριθμού των χαρακτηριστικών στο σύνολο δεδομένων.
  • Μείωση αριθμητικότητας: Αντικατάσταση του αρχικού όγκου δεδομένων με μικρότερες μορφές αναπαράστασης δεδομένων.
  • Συμπίεση δεδομένων: Συμπιεσμένη αναπαράσταση των αρχικών δεδομένων.

# 4) Μετασχηματισμός δεδομένων

Σε αυτήν τη διαδικασία, τα δεδομένα μετατρέπονται σε μορφή κατάλληλη για τη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων. Τα δεδομένα συγκεντρώνονται έτσι ώστε η διαδικασία εξόρυξης να είναι πιο αποτελεσματική και τα μοτίβα να είναι πιο κατανοητά. Ο Μετασχηματισμός Δεδομένων περιλαμβάνει τη Χαρτογράφηση Δεδομένων και τη διαδικασία δημιουργίας κώδικα.

Οι στρατηγικές για τον μετασχηματισμό δεδομένων είναι:

  • Εξομάλυνση: Αφαίρεση θορύβου από δεδομένα χρησιμοποιώντας ομαδοποίηση, τεχνικές παλινδρόμησης κ.λπ.
  • Συσσωμάτωση: Οι συνοπτικές πράξεις εφαρμόζονται στα δεδομένα.
  • Ομαλοποίηση: Κλιμάκωση δεδομένων ώστε να εμπίπτουν σε μικρότερο εύρος.
  • Διακριτική ευχέρεια: Οι ακατέργαστες τιμές των αριθμητικών δεδομένων αντικαθίστανται από διαστήματα. Για παράδειγμα, Ηλικία.

# 5) Εξόρυξη δεδομένων

Η Εξόρυξη Δεδομένων είναι μια διαδικασία για τον εντοπισμό ενδιαφέρων προτύπων και γνώσεων από μεγάλο αριθμό δεδομένων. Σε αυτά τα βήματα, εφαρμόζονται έξυπνα μοτίβα για την εξαγωγή των μοτίβων δεδομένων. Τα δεδομένα παρουσιάζονται με τη μορφή προτύπων και τα μοντέλα είναι δομημένα χρησιμοποιώντας τεχνικές ταξινόμησης και ομαδοποίησης.

# 6) Αξιολόγηση προτύπων

Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τον εντοπισμό ενδιαφέρων προτύπων που αντιπροσωπεύουν τη γνώση που βασίζεται σε μέτρα ενδιαφέροντος. Οι μέθοδοι σύνοψης δεδομένων και οπτικοποίησης χρησιμοποιούνται για να κάνουν τα δεδομένα κατανοητά από τον χρήστη.

# 7) Αναπαράσταση γνώσης

Η αναπαράσταση της γνώσης είναι ένα βήμα όπου τα εργαλεία απεικόνισης δεδομένων και αναπαράστασης γνώσης χρησιμοποιούνται για την αναπαράσταση των εξορυκτικών δεδομένων. Τα δεδομένα απεικονίζονται με τη μορφή αναφορών, πινάκων κ.λπ.

Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων στο Oracle DBMS

Το RDBMS αντιπροσωπεύει δεδομένα με τη μορφή πινάκων με σειρές και στήλες. Μπορείτε να έχετε πρόσβαση στα δεδομένα γράφοντας ερωτήματα βάσης δεδομένων.

Σχεσιακά συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων όπως η Oracle υποστηρίζουν την εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιώντας CRISP-DM. Οι εγκαταστάσεις της βάσης δεδομένων Oracle είναι χρήσιμες στην προετοιμασία και την κατανόηση δεδομένων. Η Oracle υποστηρίζει την εξόρυξη δεδομένων μέσω διεπαφής java, διεπαφής PL / SQL, αυτόματης εξόρυξης δεδομένων, λειτουργιών SQL και γραφικών διεπαφών χρήστη.

Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων στο Datawarehouse

Μια αποθήκη δεδομένων διαμορφώνεται για μια πολυδιάστατη δομή δεδομένων που ονομάζεται data cube. Κάθε κελί σε έναν κύβο δεδομένων αποθηκεύει την αξία ορισμένων συνολικών μετρήσεων.

Εξόρυξη δεδομένων σε πολυδιάστατο χώρο που πραγματοποιείται σε στυλ OLAP (Online Analytical Processing) όπου επιτρέπει την εξερεύνηση πολλαπλών συνδυασμών διαστάσεων σε διάφορα επίπεδα διακριτότητας.

Ποιες είναι οι εφαρμογές της εξαγωγής δεδομένων;

Ο κατάλογος των περιοχών όπου η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται ευρέως περιλαμβάνει:

# 1) Ανάλυση οικονομικών δεδομένων: Η Εξόρυξη Δεδομένων χρησιμοποιείται ευρέως στις τραπεζικές, επενδυτικές, πιστωτικές υπηρεσίες, ενυπόθηκα δάνεια, αυτοκίνητα δάνεια και ασφαλιστικές & μετοχικές επενδύσεις. Τα δεδομένα που συλλέγονται από αυτές τις πηγές είναι πλήρη, αξιόπιστα και υψηλής ποιότητας. Αυτό διευκολύνει τη συστηματική ανάλυση δεδομένων και την εξόρυξη δεδομένων.

# 2) Βιομηχανίες λιανικής και τηλεπικοινωνιών: Το Retail Sector συλλέγει τεράστιες ποσότητες δεδομένων για πωλήσεις, ιστορικό αγορών πελατών, μεταφορά αγαθών, κατανάλωση και υπηρεσία. Η εξόρυξη δεδομένων λιανικής συμβάλλει στον εντοπισμό των αγοραστικών συμπεριφορών των πελατών, των αγορών πελατών και των τάσεων, στη βελτίωση της ποιότητας της εξυπηρέτησης πελατών, της καλύτερης διατήρησης των πελατών και της ικανοποίησης.

# 3) Επιστήμη και Μηχανική: Η επιστήμη και η μηχανική υπολογιστών εξόρυξης δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν στην παρακολούθηση της κατάστασης του συστήματος, στη βελτίωση της απόδοσης του συστήματος, στην απομόνωση σφαλμάτων λογισμικού, στην ανίχνευση λογοκλοπής λογισμικού και στην αναγνώριση δυσλειτουργιών του συστήματος.

# 4) Ανίχνευση και πρόληψη εισβολής: Η εισβολή ορίζεται ως κάθε σύνολο ενεργειών που απειλούν την ακεραιότητα, την εμπιστευτικότητα ή τη διαθεσιμότητα πόρων δικτύου. Οι μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν στο σύστημα ανίχνευσης και πρόληψης εισβολών για να βελτιώσουν την απόδοσή του.

# 5) Συστήματα σύστασης: Τα συστήματα προτεινόμενων βοηθούν τους καταναλωτές κάνοντας προτάσεις προϊόντων που ενδιαφέρουν τους χρήστες.

Προκλήσεις εξόρυξης δεδομένων

Παρακάτω αναφέρονται οι διάφορες προκλήσεις που εμπλέκονται στην Εξόρυξη Δεδομένων.

  1. Η εξόρυξη δεδομένων χρειάζεται μεγάλες βάσεις δεδομένων και συλλογή δεδομένων που είναι δύσκολο να διαχειριστούν.
  2. Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων απαιτεί ειδικούς τομέα που είναι και πάλι δύσκολο να βρεθούν.
  3. Η ενσωμάτωση από ετερογενείς βάσεις δεδομένων είναι μια πολύπλοκη διαδικασία.
  4. Οι πρακτικές οργανωτικού επιπέδου πρέπει να τροποποιηθούν για να χρησιμοποιηθούν τα αποτελέσματα εξόρυξης δεδομένων. Η αναδιάρθρωση της διαδικασίας απαιτεί προσπάθεια και κόστος.

συμπέρασμα

Η Εξόρυξη Δεδομένων είναι μια επαναληπτική διαδικασία όπου η διαδικασία εξόρυξης μπορεί να τελειοποιηθεί και νέα δεδομένα μπορούν να ενσωματωθούν για να πάρουν πιο αποτελεσματικά αποτελέσματα. Η εξόρυξη δεδομένων πληροί την απαίτηση για αποτελεσματική, επεκτάσιμη και ευέλικτη ανάλυση δεδομένων.

Μπορεί να θεωρηθεί ως φυσική αξιολόγηση της τεχνολογίας των πληροφοριών. Ως διαδικασία ανακάλυψης γνώσης, οι εργασίες προετοιμασίας και εξόρυξης δεδομένων ολοκληρώνουν τη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων.

Οι διαδικασίες εξόρυξης δεδομένων μπορούν να εκτελεστούν σε οποιοδήποτε είδος δεδομένων, όπως δεδομένα βάσης δεδομένων και προηγμένες βάσεις δεδομένων, όπως χρονοσειρές κ.λπ. Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων συνοδεύεται και από τις δικές της προκλήσεις.

Μείνετε συντονισμένοι στο επερχόμενο σεμινάριό μας για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα Παραδείγματα Εξόρυξης Δεδομένων !!

Εκπαιδευτικό πρόγραμμα PREV | ΕΠΟΜΕΝΟ Φροντιστήριο

Συνιστώμενη ανάγνωση

^