Μενού

Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων: Αλγόριθμος, Μέθοδοι & Κορυφαία Εργαλεία Εξόρυξης Δεδομένων

  • Κύριος
  • Αλλα
  • Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων: Αλγόριθμος, Μέθοδοι & Κορυφαία Εργαλεία Εξόρυξης Δεδομένων

data mining techniques

Δοκιμάστε Το Όργανο Μας Για Την Εξάλειψη Των Προβλημάτων

Αυτό το αναλυτικό σεμινάριο για τις τεχνικές εξόρυξης δεδομένων εξηγεί αλγόριθμους, εργαλεία εξόρυξης δεδομένων και μεθόδους εξαγωγής χρήσιμων δεδομένων:

Σε αυτό Εκπαιδευτικά σεμινάρια εξόρυξης δεδομένων για βάθος για όλους , διερευνήσαμε τα πάντα σχετικά με την Εξόρυξη Δεδομένων στο προηγούμενο σεμινάριό μας.

Σε αυτό το σεμινάριο, θα μάθουμε για τις διάφορες τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την Εξαγωγή δεδομένων. Όπως γνωρίζουμε ότι η εξόρυξη δεδομένων είναι μια ιδέα εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από την τεράστια ποσότητα δεδομένων, ορισμένες τεχνικές και μέθοδοι εφαρμόζονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων για την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών.

Αυτές οι τεχνικές βασικά έχουν τη μορφή μεθόδων και αλγορίθμων που εφαρμόζονται σε σύνολα δεδομένων. Ορισμένες από τις τεχνικές εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνουν Εξόρυξη συχνών μοτίβων, συσχετίσεις και συσχετίσεις, ταξινομήσεις, ομαδοποίηση, ανίχνευση ακραίων τιμών και ορισμένες προηγμένες τεχνικές όπως στατιστική, οπτική και ηχητική εξόρυξη δεδομένων.

Τεχνικές εξόρυξης δεδομένων

Γενικά, οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων, οι βάσεις δεδομένων συναλλαγών και οι αποθήκες δεδομένων χρησιμοποιούνται για τεχνικές εξόρυξης δεδομένων. Ωστόσο, υπάρχουν επίσης ορισμένες προηγμένες τεχνικές εξόρυξης για πολύπλοκα δεδομένα, όπως χρονοσειρές, συμβολικές ακολουθίες και βιολογικά διαδοχικά δεδομένα.

Τι θα μάθετε:

Σκοπός τεχνικών εξόρυξης δεδομένων

Με μια τεράστια ποσότητα δεδομένων που αποθηκεύονται κάθε μέρα, οι επιχειρήσεις ενδιαφέρονται τώρα να ανακαλύψουν τις τάσεις από αυτές. Οι τεχνικές εξαγωγής δεδομένων βοηθούν στη μετατροπή των πρωτογενών δεδομένων σε χρήσιμες γνώσεις. Για να εξορύξετε τεράστιες ποσότητες δεδομένων, απαιτείται το λογισμικό, καθώς είναι αδύνατο για έναν άνθρωπο να περάσει χειροκίνητα τον μεγάλο όγκο δεδομένων.

Ένα λογισμικό εξόρυξης δεδομένων αναλύει τη σχέση μεταξύ διαφορετικών στοιχείων σε μεγάλες βάσεις δεδομένων, οι οποίες μπορούν να βοηθήσουν στη διαδικασία λήψης αποφάσεων, να μάθουν περισσότερα για τους πελάτες, να κάνουν στρατηγικές μάρκετινγκ, να αυξήσουν τις πωλήσεις και να μειώσουν το κόστος.

Λίστα τεχνικών εξαγωγής δεδομένων

Η τεχνική εξόρυξης δεδομένων που πρόκειται να εφαρμοστεί εξαρτάται από την προοπτική της ανάλυσης δεδομένων μας.

Ας συζητήσουμε λοιπόν τις διάφορες τεχνικές για το πώς μπορεί να γίνει η εξαγωγή δεδομένων με διαφορετικούς τρόπους:

# 1) Ανάλυση Συχνών Εξόρυξης Μοτίβων / Συλλόγου

Αυτός ο τύπος τεχνικής εξόρυξης δεδομένων αναζητά επαναλαμβανόμενες σχέσεις στο δεδομένο σύνολο δεδομένων. Θα αναζητήσει ενδιαφέρουσες συσχετίσεις και συσχετισμούς μεταξύ των διαφόρων στοιχείων στη βάση δεδομένων και θα εντοπίσει ένα μοτίβο.

Ενα παράδειγμα, τέτοιου είδους, θα ήταν η 'Ανάλυση καλαθιού αγορών': να μάθετε 'ποια προϊόντα είναι πιθανό να αγοράσουν οι πελάτες μαζί στο κατάστημα;' όπως ψωμί και βούτυρο.

Εφαρμογή: Σχεδιασμός της τοποθέτησης των προϊόντων σε ράφια καταστημάτων, μάρκετινγκ, διασταυρούμενες πωλήσεις προϊόντων.

Τα μοτίβα μπορούν να αναπαρασταθούν με τη μορφή κανόνων σύνδεσης. Ο κανόνας συσχέτισης λέει ότι η υποστήριξη και η εμπιστοσύνη είναι οι παράμετροι για να μάθετε τη χρησιμότητα των σχετικών στοιχείων. Οι συναλλαγές που είχαν αγοράσει και τα δύο αντικείμενα ταυτόχρονα είναι γνωστές ως υποστήριξη.

Οι συναλλαγές όπου οι πελάτες αγόρασαν και τα δύο είδη, αλλά το ένα μετά το άλλο είναι εμπιστοσύνη. Το εξορύσσεται μοτίβο θα θεωρείται ενδιαφέρον αν έχει ελάχιστο όριο υποστήριξης και ελάχιστο όριο εμπιστοσύνης αξία. Οι τιμές κατωφλίου αποφασίζονται από τους ειδικούς του τομέα.

Ψωμί => βούτυρο (υποστήριξη = 2%, αυτοπεποίθηση-60%)

Η παραπάνω δήλωση είναι ένα παράδειγμα ενός κανόνα συσχέτισης. Αυτό σημαίνει ότι υπάρχει μια συναλλαγή 2% που αγόρασε ψωμί και βούτυρο μαζί και υπάρχει το 60% των πελατών που αγόρασαν ψωμί καθώς και βούτυρο.

Βήματα για την εφαρμογή της ανάλυσης σύνδεσης:

  1. Εύρεση συχνών αντικειμένων. Itemset σημαίνει ένα σύνολο αντικειμένων. Ένα σετ αντικειμένων που περιέχει k αντικείμενα είναι ένα k-itemset. Η συχνότητα ενός αντικειμένου είναι ο αριθμός των συναλλαγών που περιέχουν το σύνολο στοιχείων.
  2. Δημιουργία ισχυρών κανόνων συσχέτισης από τα συχνά σύνολα αντικειμένων. Σύμφωνα με ισχυρούς κανόνες σύνδεσης, εννοούμε ότι πληρούται το ελάχιστο όριο υποστήριξης και εμπιστοσύνης.

Υπάρχουν διάφορες συχνές μέθοδοι εξόρυξης αντικειμένων όπως ο Αλγόριθμος Apriori, η προσέγγιση ανάπτυξης μοτίβων και η εξόρυξη με τη χρήση της μορφής κάθετων δεδομένων. Αυτή η τεχνική είναι συνήθως γνωστή ως Ανάλυση καλαθιού αγοράς.

# 2) Ανάλυση συσχέτισης

Η ανάλυση συσχέτισης είναι απλώς μια επέκταση των κανόνων σύνδεσης. Μερικές φορές οι παράμετροι υποστήριξης και εμπιστοσύνης ενδέχεται να αποφέρουν μη ενδιαφέροντα μοτίβα στους χρήστες.

Ένα παράδειγμα που υποστηρίζει την παραπάνω δήλωση μπορεί να είναι: από τις 1000 συναλλαγές που αναλύθηκαν, 600 περιείχαν μόνο ψωμί, ενώ 750 περιείχαν βούτυρο και 400 περιείχαν τόσο ψωμί όσο και βούτυρο. Ας υποθέσουμε ότι η ελάχιστη υποστήριξη για τον κανόνα συσχέτισης είναι 30% και η ελάχιστη εμπιστοσύνη είναι 60%.

Η τιμή υποστήριξης 400/1000 = 40% και η τιμή εμπιστοσύνης = 400/600 = 66% πληροί το όριο. Ωστόσο, βλέπουμε ότι η πιθανότητα αγοράς βουτύρου είναι 75% που υπερβαίνει το 66%. Αυτό σημαίνει ότι το ψωμί και το βούτυρο συσχετίζονται αρνητικά καθώς η αγορά ενός θα οδηγούσε σε μείωση της αγοράς του άλλου. Τα αποτελέσματα είναι παραπλανητικά.

Από το παραπάνω παράδειγμα, η υποστήριξη και η εμπιστοσύνη συμπληρώνονται με ένα άλλο μέτρο ενδιαφέροντος, δηλαδή ανάλυση συσχέτισης που θα βοηθήσει στην εξόρυξη ενδιαφέροντων προτύπων.

A => B (υποστήριξη, εμπιστοσύνη, συσχέτιση).

Ο κανόνας συσχέτισης μετριέται με υποστήριξη, εμπιστοσύνη και συσχέτιση μεταξύ των αντικειμένων Α και Β. Η συσχέτιση μετριέται από το Lift και το Chi-Square.

(σηκώνω: Όπως λέει η ίδια η λέξη, το Lift αντιπροσωπεύει τον βαθμό στον οποίο η παρουσία ενός σετ αντικειμένων ανυψώνει την εμφάνιση άλλων αντικειμένων.

Η ανύψωση μεταξύ της εμφάνισης των Α και Β μπορεί να μετρηθεί με:

Ανελκυστήρας (A, B) = P (A U B) / P (A). Ρ (Β).
Εάν είναι<1, then A and B are negatively correlated.
Εάν είναι> 1. Τότε τα Α και Β συσχετίζονται θετικά, πράγμα που σημαίνει ότι η εμφάνιση του ενός υποδηλώνει την εμφάνιση του άλλου.
Εάν είναι = 1, τότε δεν υπάρχει συσχέτιση μεταξύ τους.

(ii) Πλατεία Τσι: Αυτό είναι ένα άλλο μέτρο συσχέτισης. Μετρά την τετραγωνική διαφορά μεταξύ της παρατηρούμενης και της αναμενόμενης τιμής για μια υποδοχή (ζεύγος Α και Β) διαιρεμένη με την αναμενόμενη τιμή.

Πλατεία Τσι

Εάν είναι> 1, τότε συσχετίζεται αρνητικά.

# 3) Ταξινόμηση

Η ταξινόμηση βοηθά στη δημιουργία μοντέλων σημαντικών κατηγοριών δεδομένων. Ένα μοντέλο ή ένας ταξινομητής κατασκευάζεται για να προβλέψει τις ετικέτες κλάσης. Οι ετικέτες είναι οι καθορισμένες κατηγορίες με διακριτές τιμές όπως 'ναι' ή 'όχι', 'ασφαλές' ή 'επικίνδυνο'. Είναι ένας τύπος εποπτευόμενης μάθησης, καθώς η τάξη ετικετών είναι ήδη γνωστή.

Η ταξινόμηση δεδομένων είναι μια διαδικασία δύο βημάτων:

  1. Βήμα εκμάθησης: Το μοντέλο κατασκευάζεται εδώ. Ένας προκαθορισμένος αλγόριθμος εφαρμόζεται στα δεδομένα για ανάλυση με μια ετικέτα κατηγορίας που παρέχεται και οι κανόνες ταξινόμησης κατασκευάζονται.
  2. Βήμα ταξινόμησης: Το μοντέλο χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη ετικετών κλάσης για δεδομένα δεδομένα. Η ακρίβεια των κανόνων ταξινόμησης εκτιμάται από τα δεδομένα δοκιμής τα οποία, εάν βρεθούν ακριβή, χρησιμοποιούνται για την ταξινόμηση νέων πλειάδων δεδομένων.

Τα στοιχεία στο σύνολο στοιχείων θα αντιστοιχιστούν στις κατηγορίες στόχων για να προβλέψουν συναρτήσεις σε επίπεδο ετικέτας κλάσης.

bootstrap ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης για έμπειρους

Εφαρμογή: Οι τράπεζες προσδιορίζουν τους αιτούντες δάνεια ως χαμηλού, μεσαίου ή υψηλού κινδύνου, επιχειρήσεις που σχεδιάζουν καμπάνιες μάρκετινγκ με βάση την ταξινόμηση ηλικιακών ομάδων. »

# 4) Επαγωγή δέντρων απόφασης

Η μέθοδος απόφασης Trees Induction υπάγεται στην ανάλυση ταξινόμησης. Το δέντρο αποφάσεων είναι μια δομή που μοιάζει με δέντρο που είναι κατανοητή και απλή και γρήγορη. Σε αυτό, κάθε κόμβος χωρίς φύλλα αντιπροσωπεύει μια δοκιμή σε ένα χαρακτηριστικό και κάθε κλάδος αντιπροσωπεύει το αποτέλεσμα της δοκιμής και ο κόμβος φύλλων αντιπροσωπεύει την ετικέτα κλάσης.

Οι τιμές των χαρακτηριστικών σε μια πλειάδα δοκιμάζονται έναντι του δέντρου αποφάσεων από τη ρίζα έως τον κόμβο των φύλλων. Τα δέντρα αποφάσεων είναι δημοφιλή καθώς δεν απαιτούν γνώσεις τομέα. Αυτά μπορούν να αντιπροσωπεύουν πολυδιάστατα δεδομένα. Τα δέντρα αποφάσεων μπορούν εύκολα να μετατραπούν σε κανόνες ταξινόμησης.

Εφαρμογή: Τα δέντρα αποφάσεων κατασκευάζονται στην ιατρική, την κατασκευή, την παραγωγή, την αστρονομία κ.λπ. Ένα παράδειγμα φαίνεται παρακάτω:

Έννοιες και τεχνικές DataMining

# 5) Ταξινόμηση Bayes

Η ταξινόμηση Bayesian είναι μια άλλη μέθοδος ανάλυσης ταξινόμησης. Οι Bayes Classifiers προβλέπουν την πιθανότητα μιας δεδομένης πλειάδας να ανήκει σε μια συγκεκριμένη τάξη. Βασίζεται στο θεώρημα Bayes, το οποίο βασίζεται στην πιθανότητα και στη θεωρία αποφάσεων.

Η ταξινόμηση Bayes βασίζεται στην οπίσθια πιθανότητα και την προηγούμενη πιθανότητα για τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Με οπίσθια πιθανότητα, η υπόθεση γίνεται από τις δεδομένες πληροφορίες, δηλαδή οι τιμές χαρακτηριστικών είναι γνωστές, ενώ για προηγούμενη πιθανότητα, οι υποθέσεις δίνονται ανεξάρτητα από τις τιμές χαρακτηριστικών.

# 6) Ανάλυση ομαδοποίησης

Είναι μια τεχνική κατάτμησης ενός συνόλου δεδομένων σε ομάδες ή ομάδες αντικειμένων. Η ομαδοποίηση γίνεται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους. Είναι ένας τύπος μη εποπτευόμενης μάθησης, καθώς οι πληροφορίες της ετικέτας δεν είναι γνωστές. Οι μέθοδοι ομαδοποίησης προσδιορίζουν δεδομένα που είναι παρόμοια ή διαφορετικά μεταξύ τους και γίνεται ανάλυση των χαρακτηριστικών.

Η ανάλυση συμπλέγματος μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως προ-βήμα για την εφαρμογή διαφόρων άλλων αλγορίθμων όπως ο χαρακτηρισμός, η επιλογή υποομάδων χαρακτηριστικών κ.λπ. Η ανάλυση συμπλέγματος μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό Outlier, όπως υψηλές αγορές σε συναλλαγές με πιστωτικές κάρτες.

Εφαρμογές: Αναγνώριση εικόνας, αναζήτηση ιστού και ασφάλεια.

# 7) Ανίχνευση Outlier

Η διαδικασία εύρεσης αντικειμένων δεδομένων που έχουν εξαιρετική συμπεριφορά από τα άλλα αντικείμενα ονομάζεται outlier ανίχνευση. Η ακραία ανίχνευση και η ανάλυση συστάδων σχετίζονται μεταξύ τους. Οι μέθοδοι Outlier κατηγοριοποιούνται σε στατιστικά, βάσει εγγύτητας, βάσει συστάδων και βάσει ταξινόμησης.

Υπάρχουν διαφορετικοί τύποι ακραίων τιμών, μερικοί από αυτούς είναι:

  • Παγκόσμιο Outlier: Το αντικείμενο δεδομένων αποκλίνει σημαντικά από το υπόλοιπο σύνολο δεδομένων.
  • Αποκλειστικά συμφραζόμενα: Εξαρτάται από ορισμένους παράγοντες, όπως ημέρα, ώρα και τοποθεσία. Εάν ένα αντικείμενο δεδομένων αποκλίνει σημαντικά σε σχέση με ένα περιβάλλον.
  • Συλλογικό Outlier: Όταν μια ομάδα αντικειμένων δεδομένων έχει διαφορετική συμπεριφορά από ολόκληρο το σύνολο δεδομένων.

Εφαρμογή: Ανίχνευση κινδύνων απάτης με πιστωτικές κάρτες, ανίχνευση καινοτομίας κ.λπ.

# 8) Διαδοχικά μοτίβα

Μια τάση ή κάποια σταθερά πρότυπα αναγνωρίζονται σε αυτόν τον τύπο εξόρυξης δεδομένων. Η κατανόηση της συμπεριφοράς αγοράς των πελατών και των διαδοχικών μοτίβων χρησιμοποιούνται από τα καταστήματα για την προβολή των προϊόντων τους στα ράφια.

Εφαρμογή: Παράδειγμα ηλεκτρονικού εμπορίου όπου όταν αγοράζετε το στοιχείο Α, θα δείξει ότι το στοιχείο Β αγοράζεται συχνά με το στοιχείο Α, κοιτάζοντας το παρελθόν ιστορικό αγορών.

# 9) Ανάλυση παλινδρόμησης

Αυτός ο τύπος ανάλυσης εποπτεύεται και προσδιορίζει ποια είδη μεταξύ των διαφορετικών σχέσεων σχετίζονται ή είναι ανεξάρτητα μεταξύ τους. Μπορεί να προβλέψει πωλήσεις, κέρδος, θερμοκρασία, πρόβλεψη ανθρώπινης συμπεριφοράς, κ.λπ. Έχει μια τιμή συνόλου δεδομένων που είναι ήδη γνωστή.

Όταν παρέχεται μια είσοδος, ο αλγόριθμος παλινδρόμησης θα συγκρίνει την είσοδο και την αναμενόμενη τιμή και το σφάλμα υπολογίζεται για να φτάσει στο ακριβές αποτέλεσμα.

Εφαρμογή: Σύγκριση των προσπαθειών μάρκετινγκ και ανάπτυξης προϊόντων.

Κορυφαίοι αλγόριθμοι εξόρυξης δεδομένων

Οι τεχνικές εξόρυξης δεδομένων εφαρμόζονται μέσω των αλγορίθμων πίσω από αυτό. Αυτοί οι αλγόριθμοι εκτελούνται στο λογισμικό εξαγωγής δεδομένων και εφαρμόζονται με βάση τις επιχειρηματικές ανάγκες.

Ορισμένοι από τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται ευρέως από οργανισμούς για την ανάλυση των συνόλων δεδομένων ορίζονται παρακάτω:

  1. Κ-σημαίνει: Είναι μια δημοφιλής τεχνική ανάλυσης συστάδων όπου μια ομάδα παρόμοιων στοιχείων συγκεντρώνεται μαζί.
  2. Αλγόριθμος Apriori: Είναι μια συχνή τεχνική εξόρυξης αντικειμένων και οι κανόνες συσχέτισης εφαρμόζονται σε αυτό σε βάσεις δεδομένων συναλλαγών. Θα εντοπίσει συχνές ομάδες στοιχείων και θα επισημάνει τις γενικές τάσεις.
  3. Κοντινότερος γείτονας: Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιείται για ανάλυση ταξινόμησης και παλινδρόμησης. Ο k πλησιέστερος γείτονας είναι τεμπέλης που μαθαίνει όπου αποθηκεύει τα δεδομένα εκπαίδευσης και όταν έρχονται νέα δεδομένα χωρίς ετικέτα, θα ταξινομήσει τα δεδομένα εισόδου.
  4. Σκάφη Bayes: Είναι μια ομάδα απλών πιθανολογικών αλγορίθμων ταξινόμησης που υποθέτουν ότι κάθε δυνατότητα αντικειμένου δεδομένων είναι ανεξάρτητη από την άλλη. Είναι μια εφαρμογή του Bayes Theorem.
  5. AdaBoost: Είναι ένας μετα-αλγόριθμος μηχανικής μάθησης, που χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της απόδοσης. Το Adaboost είναι ευαίσθητο σε θορυβώδη δεδομένα και ακραίες τιμές.

Μέθοδοι εξαγωγής δεδομένων

Ορισμένες προηγμένες μέθοδοι εξόρυξης δεδομένων για το χειρισμό πολύπλοκων τύπων δεδομένων εξηγούνται παρακάτω.

Τα δεδομένα στον σημερινό κόσμο είναι ποικίλων τύπων που κυμαίνονται από απλά έως πολύπλοκα δεδομένα. Για να εξορύξετε σύνθετους τύπους δεδομένων, όπως χρονοσειρές, πολυδιάστατα, χωρικά δεδομένα και δεδομένα πολυμέσων, απαιτούνται προηγμένοι αλγόριθμοι και τεχνικές.

Μερικά από αυτά περιγράφονται παρακάτω:

  1. ΚΑΝΤΕ ΚΛΙΚ: Ήταν η πρώτη μέθοδος ομαδοποίησης που βρήκε τα σμήνη σε έναν πολυδιάστατο υποπεριοχή.
  2. P3C: Είναι μια πολύ γνωστή μέθοδος ομαδοποίησης για μέτρια έως υψηλά πολυδιάστατα δεδομένα.
  3. ΛΙΜΝΗ: Είναι μια μέθοδος βασισμένη σε k-μέσα που στοχεύει στη συγκέντρωση δεδομένων μέτριας έως υψηλής διαστάσεων. Ο αλγόριθμος χωρίζει τα δεδομένα σε ένα σύνολο στοιχείων k αποσυνδέοντας, αφαιρώντας τα πιθανά ακραία σημεία.
  4. ΜΠΙΚΟΥΤΙ: Είναι ένας αλγόριθμος ομαδοποίησης συσχέτισης, εντοπίζει τόσο γραμμικούς όσο και μη γραμμικούς συσχετισμούς.

Κορυφαία εργαλεία εξόρυξης δεδομένων

Τα Εργαλεία Εξόρυξης Δεδομένων είναι λογισμικό που χρησιμοποιείται για την εξόρυξη δεδομένων. Τα εργαλεία εκτελούν αλγόριθμους στο backend. Αυτά τα εργαλεία είναι διαθέσιμα στην αγορά ως έκδοση Open Source, Free Software και Licensed.

Μερικά από τα Εργαλεία εξαγωγής δεδομένων περιλαμβάνουν:

# 1) RapidMiner

Το RapidMiner είναι μια πλατφόρμα λογισμικού ανοιχτού κώδικα για ομάδες ανάλυσης που ενώνει την προετοιμασία δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και την προγνωστική ανάπτυξη μοντέλων. Αυτό το εργαλείο χρησιμοποιείται για τη διεξαγωγή ανάλυσης εξόρυξης δεδομένων και τη δημιουργία μοντέλων δεδομένων. Διαθέτει μεγάλα σύνολα για αλγόριθμους ταξινόμησης, ομαδοποίησης, εξόρυξης κανόνων συσχέτισης και παλινδρόμησης.

# 2) Πορτοκαλί

Είναι ένα εργαλείο ανοιχτού κώδικα που περιέχει πακέτο οπτικοποίησης και ανάλυσης δεδομένων. Το πορτοκάλι μπορεί να εισαχθεί σε οποιοδήποτε περιβάλλον εργασίας python. Είναι κατάλληλο για νέους ερευνητές και μικρά έργα.

# 3) ΓΛΩΣΣΑ

Το KEEL (Εξαγωγή γνώσης με βάση την εξελικτική μάθηση) είναι ανοιχτού κώδικα ( GPLv3 ) Εργαλείο λογισμικού Java που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μεγάλο αριθμό διαφορετικών εργασιών ανακάλυψης δεδομένων γνώσης.

# 4) SPSS

Το IBM SPSS Modeler είναι μια εφαρμογή λογισμικού εξόρυξης δεδομένων και ανάλυσης κειμένου από την IBM. Χρησιμοποιείται για την κατασκευή προγνωστικών μοντέλων και τη διεξαγωγή άλλων αναλυτικών εργασιών.

# 5) ΓΝΩΣΗ

Είναι ένα δωρεάν και ανοιχτού κώδικα εργαλείο που περιέχει πακέτο καθαρισμού και ανάλυσης δεδομένων, εξειδικευμένους αλγόριθμους στους τομείς της ανάλυσης συναισθημάτων και της ανάλυσης κοινωνικών δικτύων. Το KNIME μπορεί να ενσωματώσει δεδομένα από διάφορες πηγές στην ίδια ανάλυση. Διαθέτει διεπαφή με προγραμματισμό Java, Python και R.

Σημαντική ερώτηση: Πώς διαφέρει η Ταξινόμηση από την Πρόβλεψη;

Η ταξινόμηση είναι μια ομαδοποίηση δεδομένων. Παράδειγμα ταξινόμησης είναι η ομαδοποίηση με βάση την ηλικιακή ομάδα, την ιατρική κατάσταση κ.λπ. Ενώ η πρόβλεψη προκύπτει ένα αποτέλεσμα χρησιμοποιώντας τα διαβαθμισμένα δεδομένα.

Ενα παράδειγμα της Προγνωστικής Ανάλυσης προβλέπει τα ενδιαφέροντα με βάση την ηλικιακή ομάδα, τη θεραπεία για ιατρική πάθηση. Η πρόβλεψη είναι επίσης γνωστή ως Εκτίμηση για συνεχείς τιμές.

Σημαντικός όρος: Προγνωστική εξόρυξη δεδομένων

Η Προγνωστική Εξόρυξη Δεδομένων γίνεται για την πρόβλεψη ή την πρόβλεψη συγκεκριμένων τάσεων δεδομένων χρησιμοποιώντας επιχειρηματική ευφυΐα και άλλα δεδομένα. Βοηθά τις επιχειρήσεις να έχουν καλύτερα αναλυτικά στοιχεία και να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις. Το Predictive Analytics συνδυάζεται συχνά με το Predictive Data Mining.

Το Predictive Data Mining ανακαλύπτει τα σχετικά δεδομένα για ανάλυση. Το Predictive analytics χρησιμοποιεί δεδομένα για να προβλέψει το αποτέλεσμα.

συμπέρασμα

Σε αυτό το σεμινάριο, έχουμε συζητήσει τις διάφορες τεχνικές εξόρυξης δεδομένων που μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς και τις επιχειρήσεις να βρουν τις πιο χρήσιμες και σχετικές πληροφορίες. Αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία μοντέλων που θα προβλέπουν τη συμπεριφορά των πελατών για τις επιχειρήσεις να ενεργήσουν σε αυτές.

Διαβάζοντας όλες τις παραπάνω πληροφορίες σχετικά με τις τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, μπορεί κανείς να προσδιορίσει την αξιοπιστία και τη σκοπιμότητά του ακόμη καλύτερα. Οι τεχνικές εξαγωγής δεδομένων περιλαμβάνουν εργασία με δεδομένα, αναδιαμόρφωση δεδομένων, αναδιάρθρωση δεδομένων. Η μορφή των απαιτούμενων πληροφοριών βασίζεται στην τεχνική και την ανάλυση που πρέπει να γίνει.

Τέλος, όλες οι τεχνικές, μέθοδοι και συστήματα εξόρυξης δεδομένων βοηθούν στην ανακάλυψη νέων δημιουργικών καινοτομιών.

Εκπαιδευτικό πρόγραμμα PREV | ΕΠΟΜΕΝΟ Φροντιστήριο

πώς να εκτελέσετε ένα αρχείο torrent

Συνιστώμενη ανάγνωση

^