Panoramica del processo di data mining
Il data mining è l'atto e un modo per trovare modelli e possibilità all'interno di grandi insiemi di dati che in genere coinvolge metodi come punti di intersezione nelle statistiche, apprendimento automatico e sistemi di database. È un sottoinsieme interdisciplinare di un campo dell'informatica insieme alle statistiche per un obiettivo generale di prendere informazioni usando metodi intelligenti usando un set di dati e anche trasformando tutte le informazioni in una struttura comprensibile molto nuova che potrebbe essere ulteriormente utilizzo. In questo argomento, impareremo il processo di data mining.
Uno dei compiti essenziali del data mining riguarda l'analisi automatica e semiautomatica di grandi quantità di dati e informazioni non elaborati al fine di estrarre l'insieme di modelli molto interessanti precedentemente sconosciuti come cluster o un gruppo di record di dati, rilevamento di anomalie (record insoliti) e anche nel caso di dipendenze che fanno uso di modelli sequenziali e di regole di associazione. Questo fa uso di indici spaziali. Questi modelli possono essere noti per essere tra i tipi nei dati di input e possono essere utilizzati in ulteriori analisi, ad esempio in caso di analisi predittiva e apprendimento automatico. Set di risultati più accurati possono essere ottenuti quando si inizia a utilizzare i sistemi di decisione di supporto.
Come funziona il data mining?
Vi è abbondanza di dati nel settore tra domini e diventa molto necessario trattare ed elaborare i dati di conseguenza. Fondamentalmente, in breve, coinvolge l'insieme di processi ETL come l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati insieme a tutto ciò che è necessario per far sì che questo ETL accada. Ciò comporta la pulizia, la trasformazione e l'elaborazione dei dati da utilizzare in vari sistemi e rappresentazioni. I clienti possono utilizzare questi dati elaborati per analizzare le imprese e le tendenze di crescita nelle loro aziende.
Vantaggi del processo di data mining
Il vantaggio del data mining include non solo quelli relativi al business ma anche quelli come medicina, previsioni del tempo, assistenza sanitaria, trasporti, assicurazioni, governo, ecc. Alcuni dei vantaggi includono:
- Marketing / Vendita al dettaglio: aiuta tutte le società di marketing e le aziende a costruire modelli basati su una serie storica di dati e informazioni al fine di prevedere la reattività alle campagne di marketing prevalenti oggi come la campagna di marketing online, direct mail, ecc.
- Finanza / operazioni bancarie: il data mining coinvolge istituti finanziari che forniscono informazioni sui prestiti e anche rapporti sui crediti. Quando il modello si basa su informazioni storiche, gli istituti finanziari possono determinare i prestiti buoni o cattivi. Inoltre, le banche controllano anche transazioni fraudolente e sospette.
- Produzione: l'attrezzatura difettosa e la qualità dei prodotti fabbricati possono essere determinati utilizzando i parametri ottimali per il controllo. Ad esempio, per alcune delle industrie di sviluppo dei semiconduttori, la durezza dell'acqua e la qualità diventano una grande sfida in quanto tendono a influenzare la qualità dei prodotti del loro prodotto.
- Governo: i governi possono essere avvantaggiati dal monitoraggio e dalla valutazione delle attività sospette per evitare attività antiriciclaggio.
Diverse fasi del processo di data mining
- Pulizia dei dati: questa è una fase iniziale nel caso del data mining in cui la classificazione dei dati diventa un componente essenziale per ottenere l'analisi dei dati finali. Implica l'identificazione e la rimozione di dati imprecisi e difficili da un set di tabelle, database e recordset. Alcune tecniche includono l'ignoranza della tupla che si trova principalmente quando l'etichetta di classe non è in atto, la tecnica successiva richiede il riempimento dei valori mancanti da soli, la sostituzione di valori mancanti e valori errati con costanti globali o valori prevedibili o medi.
- Integrazione dei dati: è una tecnica che prevede l'unione della nuova serie di informazioni con la serie esistente. La fonte può, tuttavia, coinvolgere molti set di dati, database o file flat. L'implementazione consueta per l'integrazione dei dati è la creazione di un EDW (enterprise data warehouse) che poi parla di due concetti, nonché di un accoppiamento libero, ma non approfondiamo i dettagli.
- Trasformazione dei dati: questo richiede la trasformazione dei dati all'interno di formati generalmente dal sistema di origine al sistema di destinazione richiesto. Alcune strategie includono Smoothing, Aggregation, Normalization, Generalization e costruzione di attributi.
- Discretizzazione dei dati: le tecniche che possono dividere il dominio dell'attributo continuo lungo intervalli sono chiamate discretizzazione dei dati in cui i set di dati sono memorizzati in piccoli blocchi e quindi rendono il nostro studio molto più efficiente. Due strategie prevedono la discretizzazione top-down e la discretizzazione bottom-up.
- Gerarchie di concetti: minimizzano i dati sostituendo e raccogliendo concetti di basso livello da concetti di alto livello. I dati multidimensionali con più livelli di astrazione sono definiti da gerarchie di concetti. I metodi sono Binning, analisi istogramma, analisi cluster, ecc.
- Valutazione del modello e presentazione dei dati: se i dati sono presentati in modo efficiente, il cliente, così come i clienti, possono utilizzarli nel miglior modo possibile. Dopo aver attraversato la serie di fasi sopra riportata, i dati vengono quindi presentati in forme di grafici e diagrammi e quindi comprendendoli con una conoscenza statistica minima.
Strumenti e tecniche di data mining
Gli strumenti e le tecniche di data mining implicano il modo in cui questi dati possono essere estratti e utilizzati in modo efficace ed efficace. Di seguito due sono tra il set più popolare di strumenti e tecniche di data mining:
1. Linguaggio R: è uno strumento open source utilizzato per la grafica e l'elaborazione statistica. Ha una vasta gamma di test statistici classici, classificazione, tecniche grafiche, analisi di serie temporali, ecc. Si avvale di un'efficace funzione di archiviazione e gestione dei dati.
2. Data mining Oracle: è popolarmente noto come ODM che diventa parte del database di analisi avanzata Oracle, generando in tal modo approfondimenti dettagliati e previsioni specificamente utilizzati per il rilevamento del comportamento dei clienti, sviluppo di profili dei clienti e identificazione di modi e opportunità di cross-selling.
Conclusione
Il data mining riguarda la spiegazione dei dati storici e anche un vero insieme di dati in streaming e utilizza quindi previsioni e analisi in cima ai dati estratti. È strettamente correlato agli algoritmi di data science e machine learning come classificazione, regressione, clustering, XGboosting, ecc. Poiché tendono a formare importanti tecniche di data mining.
Uno degli svantaggi può includere la formazione di risorse sull'insieme di software che può essere un compito complesso e che richiede tempo. Il data mining diventa oggi una componente necessaria del proprio sistema e, sfruttandolo in modo efficiente, le aziende possono crescere e prevedere le loro vendite e entrate future. Spero che questo articolo ti sia piaciuto. Resta con noi per altri come questi.
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