Introduzione ai modelli nel data mining
Il data mining utilizza dati non elaborati per estrarre informazioni o, in effetti, estrarre le informazioni richieste dai dati. Il data mining viene utilizzato nelle più svariate applicazioni, tra cui previsioni di modelli politici, previsioni di modelli meteorologici, previsioni di classificazione dei siti Web, ecc. Oltre a questi dati, il mining viene utilizzato anche in organizzazioni che utilizzano i big data come fonte di dati grezzi per estrarre le informazioni richieste dati che possono rendere silenzioso il complesso alla volta.
Tecniche utilizzate nel data mining
La modalità di data mining viene creata applicando l'algoritmo sopra i dati non elaborati. Il modello di mining è più che l'algoritmo o il gestore dei metadati. È un insieme di dati, modelli, statistiche che possono essere utili su nuovi dati che vengono forniti per generare le previsioni e ottenere qualche deduzione sulle relazioni. Di seguito sono alcune delle tecniche utilizzate nel data mining.
1. Tecnica descrittiva di data mining
Questa tecnica è generalmente preferita per generare tabulazione incrociata, correlazione, frequenza, ecc. Queste tecniche descrittive di data mining vengono utilizzate per ottenere informazioni sulla regolarità dei dati utilizzando dati grezzi come input e per scoprire modelli importanti. Le altre applicazioni di questo, l'analisi è comprendere i gruppi accattivanti nell'area più ampia dei dati grezzi.
2. Tecnica predittiva di data mining
L'obiettivo principale della tecnica di mining predittiva è identificare i risultati futuristici anziché l'attuale tendenza. Esistono molte funzioni utilizzate per la previsione del valore target. Le tecniche che rientrano in questa categoria sono la classificazione, la regressione e l'analisi delle serie temporali. La modellazione dei dati è una coazione per questa analisi predittiva, che utilizza alcune variabili per prevedere i dati futuristici incerti per altre variabili.
Tipi di modelli nel data mining
Pochi dei modelli di data mining sono menzionati di seguito insieme alla loro descrizione:
1. Modelli di denuncia delle frodi
La frode è la sfida affrontata da molte industrie e in particolare dal settore assicurativo. Queste industrie devono prevedere costantemente l'utilizzo dei dati non elaborati in modo da poter comprendere e attuare le richieste di frode. Siamo in grado di tracciare i reclami che arrivano sotto forma di dati grezzi e identificare la probabilità che siano fraudolenti, il che può comportare grandi risparmi per la compagnia assicurativa.
2. Modelli di clonazione del cliente
Il modello di clonazione dei clienti può prevedere quali prospettive sono altamente probabili rispondere in base alle caratteristiche dei "migliori clienti" dell'organizzazione.
3. Modelli di risposta
I modelli di risposta predittiva del data mining aiutano le organizzazioni a identificare i modelli di utilizzo che separano la loro base di clienti in modo che l'organizzazione possa stabilire un contatto con tali clienti. Questo modello di risposta è il metodo migliore per prevedere e identificare la base di clienti o i potenziali clienti verso l'obiettivo di un determinato prodotto, l'offerta è in linea con l'uso di un modello sviluppato. Questi tipi di modelli vengono applicati nell'identificazione dei clienti che sono altamente propensi a possedere la caratteristica di essere presi di mira.
4. Modelli predittivi di entrate e profitti
I modelli di Previsione entrate e profitti combinano le caratteristiche di risposta o non risposta con una determinata stima delle entrate, specialmente se le dimensioni ordinate, i margini differiscono ampiamente o le fatturazioni mensili. Come sappiamo che non tutte le risposte hanno lo stesso o uguale valore e il modello che può aumentare le risposte non ci guadagna necessariamente. Le tecniche di previsione delle entrate e dei profitti indicano che gli intervistati che hanno maggiori probabilità di aumentare il margine di delta delle entrate o dei profitti con la loro risposta rispetto agli altri soccorritori. Questi sono alcuni dei tipi di modello e ce ne sono molti altri che possono aiutare a combinare i dati richiesti dall'insieme di dati non elaborati.
Algoritmi di data mining
Esistono molti algoritmi di data mining presenti, ne discuteremo un paio qui. Vediamo perché abbiamo bisogno dell'algoritmo per estrarre i dati. Nel mondo di oggi, dove la generazione di dati è enorme e i big data sono abbastanza comuni, dobbiamo disporre di una sorta di algoritmo che deve essere applicato a loro per prevedere il modello e l'analisi. Abbiamo algoritmi diversi basati sul modello di mining che vogliamo applicare ai nostri dati. Alcuni di questi sono mostrati di seguito:
1. Algoritmo Naive Bayes
L'algoritmo Naive Bayes si basa sul teorema bayesiano e questo algoritmo viene utilizzato quando le dimensioni dei dati sono più alte. Il classificatore bayesiano è in grado di fornire il possibile output immettendo i dati grezzi. Qui c'è anche la possibilità di aggiungere i nuovi dati non elaborati in fase di esecuzione e ottenere le previsioni. Un ingenuo classificatore Bayes prenderà in considerazione tutte le probabilità prima di impegnarsi nell'output.
2. Algoritmo ANN
Questo algoritmo ANN è ispirato alle reti neurali biologiche ed è come una tipica architettura informatica. Questo algoritmo utilizza funzioni di approssimazione su un numero elevato di dati incerti per ottenere alcuni schemi. Sono generalmente rappresentati come un sistema di neuroni interconnessi che possono prendere input ed eseguire il calcolo per fornire l'output.
3. Algoritmo SVM
Questo algoritmo SVM ha attirato molta attenzione negli ultimi dieci anni e viene applicato alla più ampia gamma di applicazioni. Questo algoritmo si basa sulla teoria dell'apprendimento statistico e sulla valutazione del rischio strutturale e sul principio di minimizzazione. Ha la capacità di identificare i confini della decisione ed è anche chiamato un iperpiano che può produrre una separazione ottimale delle classi e quindi creare la distanza più grande possibile tra l'ipermercato di separazione. SVM è la tecnica di classificazione più solida e accurata, ma presenta lo svantaggio di costi e tempi più elevati.
Vantaggi dei modelli di data mining
I vantaggi dei modelli di data mining sono numerosi e alcuni sono elencati di seguito:
- Questi modelli aiutano l'organizzazione a identificare il modello di acquisto del cliente e quindi suggeriscono le misure appropriate che possono essere prese per aumentare le entrate.
- Questi modelli possono aiutarci ad aumentare l'ottimizzazione del sito Web in modo che il cliente possa scoprire facilmente le cose richieste.
- Questi modelli ci aiutano con campagne di marketing che identificano l'area e i metodi favorevoli.
- Ci aiuterà a identificare il pezzo del cliente e le sue esigenze in modo da poter fornire i prodotti richiesti
- Aiuta ad aumentare la fedeltà al marchio.
- Aiuta a misurare la redditività dei fattori di aumento delle entrate.
Conclusione
Quindi abbiamo visto la definizione di data mining e perché è richiesta e capito la differenza tra modelli di data ming descrittivi e predittivi. Inoltre, abbiamo visto alcuni modelli di data ming e alcuni algoritmi che aiutano l'organizzazione a ottenere una migliore comprensione dei dati grezzi. Nell'ultimo, abbiamo visto alcuni vantaggi con i modelli di data mining.
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