Neljanda tööstusrevolutsiooni alused sõltuvad suurel määral Andmed ja Ühenduvus. Analüüsiteenused mis suudab arendada või luua andmekaevandamise lahendusi, on selles osas võtmeroll. See aitaks potentsiaalsete ostjate sihtimiseks analüüsida ja prognoosida klientide ostukäitumise tulemusi. Andmed muutuvad uueks loodusvaraks ja sellelt sortimata andmetest saadud asjakohase teabe väljavõtmise protsess on tohutu tähtsus. Sellisena mõistetakse mõistlikult - Andmete kaevandamine, selle protsessid ja rakendused aitaksid meil selle tervikliku lähenemise arendamisel terviklikku lähenemist.
Andmekaevanduse alused ja selle tehnikad
Andmete kaevandamine, tuntud ka kui Teadmiste avastamine andmetes (KDD) on umbes suurte andmete säilitamine, et avastada mustreid ja suundumusi, mis ulatuvad kaugemale lihtsast analüüsist. Kuid see ei ole üheastmeline lahendus, vaid mitmeastmeline protsess ja lõpetatud mitmes etapis. Need sisaldavad:
1] Andmete kogumine ja ettevalmistamine
See algab andmete kogumise ja nõuetekohase korraldusega. See aitab märkimisväärselt parandada andmete leidmise võimalusi, mida saab avastada andmete kaevandamise kaudu
2] Mudelite koostamine ja hindamine
Andmete kaevandamise protsessi teine etapp on erinevate modelleerimismeetodite rakendamine. Neid kasutatakse parameetrite kalibreerimiseks optimaalsete väärtuste jaoks. Töötavad tehnikad sõltuvad suuresti analüütilistest võimalustest, mis on vajalikud organisatsiooniliste vajaduste hulgast ja otsuse tegemiseks.
Vaatame mõningaid andmekaevandamise meetodeid lühidalt. On leitud, et enamus organisatsioonidest ühendavad kaht või enamat andmekaevandamise tehnikat, moodustades sobiva protsessi, mis vastab nende ärivajadustele.
Loe: Mis on Big Data?
Andmete kaevandamise tehnikad
- Liit - Ühendus on üks laialdaselt tuntud andmekaevandamise tehnikaid. Selle alusel dekrüpteeritakse muster, lähtudes sama tehingu üksuste suhest. Seega on tuntud ka kui suhtetehnika. Suurte brändide jaemüüjad toetuvad sellele tehnikale, et uurida klientide ostuharjumusi / eelistusi. Näiteks, kui jälgida inimeste ostuharjumusi, võivad jaemüüjad tuvastada, et klient ostab šokolaadi ostes koort, ning seetõttu väidavad nad, et järgmisel korral, kui nad ostavad šokolaadi, võiksid nad ka kreemi osta.
- Klassifikatsioon - See andmete kaevandamise meetod erineb ülaltoodust nii, et see põhineb masinõppes ja kasutab matemaatilisi meetodeid, nagu lineaarprogrammeerimine, otsustepuud, neuralvõrk. Klassifitseerimisel püüavad ettevõtted luua tarkvara, mis saab õppida, kuidas klassifitseerida andmeühikud gruppidesse. Näiteks võib ettevõte taotluses liigitust määratleda, et "võttes arvesse kõiki töötajaid, kes pakkusid ametist lahkuda, ennustatakse nende isikute arvu, kes tulevikus tõenäoliselt äriühingust lahkuvad." Sellise stsenaariumi kohaselt ettevõte saab klassifitseerida töötajaid käsitlevad andmed kahte rühma, nimelt "lahkuda" ja "viibida". Seejärel saab ta kasutada oma andmekaevandamise tarkvara, et liigitada töötajaid varem loodud eraldi gruppidesse.
- Klasterdamine - Erinevad objektid, millel on sarnased omadused, on automatiseeritud rühmitatud ühte klastrisse. Paljud sellised klastrid luuakse klassidena ja objektid (sarnaste omadustega) asetatakse vastavalt sellele. Selle paremaks mõistmiseks pidage meid raamatute haldamise näitena. Raamatukogus on suur raamatute kogu täielikult kataloogitud. Sama tüüpi kirjed on loetletud koos. See muudab meie jaoks huvipakkuva raamatu leidmise lihtsamaks. Samamoodi, kasutades klastritehnikat, võime hoida raamatuid, millel on ühes klassis teatud liiki sarnasused, ja määrata sellele sobiv nimi. Seega, kui lugeja soovib haarata huvi pakkuva raamatu, peab ta kogu riba otsima asuma ainult kogu raamatukogule. Seega klastritehnika määratleb klassid ja paneb objektid igas klassis, klassifitseerimistehnikates paigutatakse objektid eelnevalt määratletud klassidesse.
- Prognoosimine - Prognoos on andmetöötluse meetod, mida sageli kasutatakse koos teiste andmete kaevandamise tehnikatega. See hõlmab suundumuste, klassifikatsiooni, mustrite vastavuse ja suhte analüüsi.Analüüsides mineviku sündmusi või juhtumeid õiges järjekorras, saab tulevase sündmuse ohutult ennustada. Näiteks võib ennustusanalüüsi tehnikat müügis kasutada tulevase kasumi ennustamiseks, kui müük on valitud sõltumatu muutuja ja kasum muutuva sõltuvalt müügist. Seejärel võib varasemate müügi- ja kasumianalüüside põhjal teha kasu prognoosimiseks kasutada sobivat regressioonikõverat.
- Otsuspuud - Otsuspuu alustame lihtsa küsimusega, millel on mitu vastust. Iga vastus põhjustab täiendava küsimuse, mis aitab klassifitseerida või identifitseerida andmeid nii, et seda saab liigitada või nii, et iga vastuse puhul saab prognoosi teha. Näiteks võime me kasutada järgmist otsustuspuuli, et otsustada, kas kriket ODI-d mängida või mitte: Andmekaevandamise otsuse puu: kui alguses ilmub prognoose vihma ilmateade, peaksime vältima mängu kuupäeva. Kui aga ilmateade on selge, peaksime mängima mängu.
Andmete kaevandamine on analüütilise jõupingutuse keskmes erinevates tööstusharudes ja valdkondades nagu side, kindlustus, haridus, tootmine, pangandus ja jaemüük jne. Seepärast on enne erinevate tehnikate rakendamist vajalik sellekohane teave.
