Introduzione alle tecniche di data mining
In questo argomento, impareremo le tecniche di data mining, poiché i progressi nel campo della tecnologia dell'informazione devono portare a un gran numero di database in varie aree. Di conseguenza, è necessario archiviare e manipolare dati importanti che possono essere utilizzati in seguito per prendere decisioni e migliorare le attività dell'azienda.
Che cos'è il data mining?
Il data mining è il processo di estrazione di informazioni utili e modelli da dati enormi. Il data mining include la raccolta, l'estrazione, l'analisi e le statistiche dei dati. È anche noto come processo di scoperta della conoscenza, estrazione della conoscenza dai dati o analisi dei dati / modello. Il data mining è un processo logico per trovare informazioni utili per scoprire dati utili. Una volta trovate le informazioni e i modelli, possono essere utilizzate per prendere decisioni per lo sviluppo del business. Gli strumenti di data mining possono fornire risposte a varie domande relative alla tua attività che era troppo difficile da risolvere. Inoltre prevedono le tendenze future che consentiranno agli uomini d'affari di prendere decisioni proattive.
Il data mining prevede tre passaggi. Loro sono
- Esplorazione : in questo passaggio, i dati vengono cancellati e convertiti in un altro modulo. Viene inoltre determinata la natura dei dati
- Identificazione del modello : il passaggio successivo è scegliere il modello che effettuerà la migliore previsione
- Distribuzione : i modelli identificati vengono utilizzati per ottenere il risultato desiderato.
Vantaggi del data mining
- Previsione automatizzata di tendenze e comportamenti
- Può essere implementato su nuovi sistemi e su piattaforme esistenti
- Può analizzare enormi database in pochi minuti
- Rilevamento automatico di schemi nascosti
- Sono disponibili molti modelli per comprendere facilmente dati complessi
- È ad alta velocità che consente agli utenti di analizzare un'enorme quantità di dati in meno tempo
- Produce previsioni migliori
Elenco di 7 importanti tecniche di data mining
Una delle attività più importanti in Data Mining è selezionare la tecnica di data mining corretta. La tecnica di data mining deve essere scelta in base al tipo di attività e al tipo di problema che la tua azienda deve affrontare. È necessario utilizzare un approccio generalizzato per migliorare l'accuratezza e l'economicità dell'utilizzo delle tecniche di data mining. Esistono fondamentalmente sette tecniche principali di Data Mining che vengono discusse in questo articolo. Esistono anche molte altre tecniche di data mining ma queste sette sono considerate più frequentemente utilizzate dagli uomini d'affari.
- statistica
- Clustering
- visualizzazione
- Albero decisionale
- Regole di associazione
- Reti neurali
- Classificazione
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Tecniche statistiche
La statistica delle tecniche di data mining è una branca della matematica che riguarda la raccolta e la descrizione dei dati. La tecnica statistica non è considerata come una tecnica di data mining da molti analisti. Tuttavia, aiuta a scoprire i modelli e costruire modelli predittivi. Per questo motivo, l'analista di dati dovrebbe possedere alcune conoscenze sulle diverse tecniche statistiche. Nel mondo di oggi, le persone hanno a che fare con una grande quantità di dati e ne traggono importanti modelli. Le statistiche possono aiutarti in misura maggiore a ottenere risposte a domande sui loro dati come
- Quali sono gli schemi nel loro database?
- Qual è la probabilità che si verifichi un evento?
- Quali modelli sono più utili per l'azienda?
- Qual è il riepilogo di alto livello che può darti una visione dettagliata di cosa c'è nel database?
Le statistiche non solo rispondono a queste domande, ma aiutano a riassumere e contare i dati. Aiuta anche a fornire informazioni sui dati con facilità. Attraverso report statistici, le persone possono prendere decisioni intelligenti. Esistono diverse forme di statistica ma la tecnica più importante e utile è la raccolta e il conteggio dei dati. Esistono molti modi per raccogliere dati come
- Istogramma
- Significare
- Mediano
- Modalità
- Varianza
- Max
- min
- Regressione lineare
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Tecnica di clustering
Il clustering è una delle tecniche più antiche utilizzate nel data mining. L'analisi del clustering è il processo di identificazione di dati simili tra loro. Ciò contribuirà a comprendere le differenze e le somiglianze tra i dati. Questo a volte viene chiamato segmentazione e aiuta gli utenti a capire cosa sta succedendo all'interno del database. Ad esempio, una compagnia di assicurazioni può raggruppare i propri clienti in base al loro reddito, età, natura della polizza e tipo di sinistro.
Esistono diversi tipi di metodi di clustering. Sono i seguenti
- Metodi di partizionamento
- Metodi agglomerativi gerarchici
- Metodi basati sulla densità
- Metodi basati su griglia
- Metodi basati sul modello
L'algoritmo di clustering più popolare è il vicino più vicino. La tecnica del vicino più vicino è molto simile al clustering. Si tratta di una tecnica di previsione in cui, al fine di prevedere quale sia il valore stimato in un record, cercare record con valori stimati simili in un database storico e utilizzare il valore di previsione dal record che si trova vicino al record non classificato. Questa tecnica afferma semplicemente che gli oggetti più vicini tra loro avranno valori di predizione simili. Attraverso questo metodo, è possibile prevedere facilmente i valori degli oggetti più vicini. Il vicino più vicino è il modo più semplice di usare la tecnica perché funzionano secondo il pensiero delle persone. Funzionano anche molto bene in termini di automazione. Eseguono calcoli ROI complessi con facilità. Il livello di accuratezza in questa tecnica è buono come le altre tecniche di Data Mining.
Nel mondo degli affari, la tecnica del vicino più vicino viene spesso utilizzata nel processo di recupero del testo. Vengono utilizzati per trovare i documenti che condividono le caratteristiche importanti con quel documento principale che sono stati contrassegnati come interessanti.
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visualizzazione
La visualizzazione è la tecnica più utile utilizzata per scoprire modelli di dati. Questa tecnica viene utilizzata all'inizio del processo di data mining. In questi giorni molti tipi di ricerca stanno producendo un'interessante proiezione di database, che si chiama Projection Pursuit. C'è molta tecnica di data mining che produrrà modelli utili per dati validi. Ma la visualizzazione è una tecnica che converte i dati scadenti in dati validi, consentendo l'utilizzo di diversi tipi di metodi di Data Mining nella scoperta di schemi nascosti.
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Tecnica dell'albero di decisione di induzione
Un albero decisionale è un modello predittivo e il nome stesso implica che sembra un albero. In questa tecnica, ogni ramo dell'albero è visto come una domanda di classificazione e le foglie degli alberi sono considerate come partizioni del set di dati relativo a quella particolare classificazione. Questa tecnica può essere utilizzata per l'analisi dell'esplorazione, l'elaborazione preliminare dei dati e il lavoro di previsione.
L'albero decisionale può essere considerato come una segmentazione del set di dati originale in cui viene eseguita la segmentazione per un motivo particolare. Ogni dato che rientra in un segmento ha alcune somiglianze nelle loro informazioni previste. Gli alberi decisionali forniscono risultati che possono essere facilmente compresi dall'utente.
La tecnica dell'albero decisionale è utilizzata principalmente dagli statistici per scoprire quale database è più correlato al problema dell'azienda. La tecnica dell'albero decisionale può essere utilizzata per la pre-elaborazione di previsione e dati.
Il primo e principale passo in questa tecnica è far crescere l'albero. La base della crescita dell'albero dipende dalla ricerca della migliore domanda possibile da porre ad ogni ramo dell'albero. L'albero decisionale smette di crescere in una delle seguenti circostanze
- Se il segmento contiene solo un record
- Tutti i record contengono funzionalità identiche
- La crescita non è sufficiente per fare ulteriori versamenti
CART che sta per alberi di classificazione e regressione è un algoritmo di esplorazione e previsione dei dati che raccoglie le domande in un modo più complesso. Li prova tutti e quindi seleziona una domanda migliore che viene utilizzata per dividere i dati in due o più segmenti. Dopo aver deciso i segmenti, pone di nuovo domande su ciascuno dei nuovi segmenti individualmente.
Un'altra popolare tecnologia dell'albero delle decisioni è CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector). È simile al CARRELLO ma differisce in un modo. CART aiuta a scegliere le domande migliori, mentre CHAID aiuta a scegliere le divisioni.
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Rete neurale
La rete neurale è un'altra tecnica importante utilizzata dalle persone in questi giorni. Questa tecnica viene spesso utilizzata nelle fasi iniziali della tecnologia di data mining. La rete neurale artificiale era formata dalla comunità dell'intelligenza artificiale.
Le reti neurali sono molto facili da usare in quanto sono automatizzate in misura particolare e per questo motivo non ci si aspetta che l'utente abbia molta conoscenza del lavoro o del database. Ma per far funzionare la rete neurale in modo efficiente devi sapere
- Come sono collegati i nodi?
- Quante unità di elaborazione utilizzare?
- Quando dovrebbe essere interrotto il processo di formazione?
Esistono due parti principali di questa tecnica: il nodo e il collegamento
- Il nodo - che corrisponde liberamente al neurone nel cervello umano
- Il collegamento - che corrisponde liberamente alle connessioni tra i neuroni nel cervello umano
Una rete neurale è una raccolta di neuroni interconnessi. che potrebbe formare un singolo strato o più strati. La formazione dei neuroni e le loro interconnessioni sono chiamate architettura della rete. Esiste un'ampia varietà di modelli di reti neurali e ogni modello ha i suoi vantaggi e svantaggi. Ogni modello di rete neurale ha architetture diverse e queste architetture utilizzano procedure di apprendimento diverse.
Le reti neurali sono una tecnica di modellazione predittiva molto forte. Ma non è molto facile da capire nemmeno dagli esperti. Crea modelli molto complessi che sono impossibili da comprendere appieno. Pertanto, per comprendere la tecnica della rete neurale, le aziende stanno scoprendo nuove soluzioni. Sono già state suggerite due soluzioni
- La prima soluzione è che la rete neurale è impacchettata in una soluzione completa che consentirà di utilizzarla per una singola applicazione
- La seconda soluzione è che è legata a servizi di consulenza esperti
La rete neurale è stata utilizzata in vari tipi di applicazioni. Questo è stato utilizzato nell'azienda per rilevare le frodi che si verificano nell'azienda.
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Tecnica delle regole di associazione
Questa tecnica aiuta a trovare l'associazione tra due o più elementi. Aiuta a conoscere le relazioni tra le diverse variabili nei database. Scopre i modelli nascosti nei set di dati che vengono utilizzati per identificare le variabili e la frequente occorrenza di diverse variabili che appaiono con le frequenze più alte.
La regola dell'associazione offre due informazioni principali
- Supporto - Zappa viene spesso applicata la regola?
- Fiducia : quanto spesso la regola è corretta?
Questa tecnica segue un processo in due fasi
- Trova tutti i set di dati che si verificano frequentemente
- Crea regole di associazione efficaci dai set di dati frequenti
Esistono tre tipi di regole di associazione. Loro sono
- Regola di associazione multilivello
- Regola di associazione multidimensionale
- Regola di associazione quantitativa
Questa tecnica viene spesso utilizzata nel settore del commercio al dettaglio per trovare modelli nelle vendite. Ciò contribuirà ad aumentare il tasso di conversione e quindi ad aumentare i profitti.
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Classificazione
La classificazione delle tecniche di data mining è la tecnica di data mining più comunemente usata che contiene una serie di campioni pre-classificati per creare un modello in grado di classificare la grande serie di dati. Questa tecnica aiuta a ricavare importanti informazioni su dati e metadati (dati sui dati). Questa tecnica è strettamente correlata alla tecnica di analisi dei cluster e utilizza l'albero decisionale o il sistema di reti neurali. Ci sono due processi principali coinvolti in questa tecnica
- Apprendimento - In questo processo i dati vengono analizzati dall'algoritmo di classificazione
- Classificazione : in questo processo, i dati vengono utilizzati per misurare la precisione delle regole di classificazione
Esistono diversi tipi di modelli di classificazione. Sono i seguenti
- Classificazione per induzione dell'albero decisionale
- Classificazione bayesiana
- Reti neurali
- Support Vector Machines (SVM)
- Classificazione basata sulle associazioni
Un buon esempio di tecnica di classificazione è il provider di posta elettronica.
Conclusione:
Da questo articolo, abbiamo conosciuto le importanti tecniche di data mining. E le caratteristiche e le specifiche di ciascuna tecnica sono spiegate in dettaglio. È stato dimostrato che il Data Mining è uno strumento importante in molte aree di business e le tecniche sono meglio utilizzate per derivare la soluzione di un problema. Pertanto è molto cruciale per le aziende utilizzare tecniche di data mining per aiutare gli uomini d'affari a prendere decisioni intelligenti. Nessuna singola tecnica può essere utilizzata per risolvere il problema negli affari. Tutte le tecniche di data mining dovrebbero andare di pari passo per risolvere un problema.
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