VODIČ ZA RUDARENJE PODATAKA - RUDARENJE PODATAKA

Vodič za rudarenje podataka pruža osnovne i napredne koncepte rudarenja podataka. Naš vodič za rudarenje podataka osmišljen je za učenike i stručnjake.

Data mining je jedna od najkorisnijih tehnika koja pomaže poduzetnicima, istraživačima i pojedincima da izvuku vrijedne informacije iz ogromnih skupova podataka. Data mining se također naziva Otkrivanje znanja u bazi podataka (KDD) . Proces otkrivanja znanja uključuje čišćenje podataka, integraciju podataka, odabir podataka, transformaciju podataka, rudarenje podataka, procjenu uzorka i prezentaciju znanja.

Naš vodič za rudarenje podataka uključuje sve teme rudarenja podataka kao što su aplikacije, rudarenje podataka naspram strojnog učenja, alati za rudarenje podataka, rudarenje podataka na društvenim mrežama, tehnike rudarenja podataka, klasteriranje u rudarenju podataka, izazovi u rudarenju podataka itd.

Što je Data Mining?

Proces izvlačenja informacija kako bi se identificirali obrasci, trendovi i korisni podaci koji bi omogućili tvrtki da donese odluku temeljenu na podacima iz ogromnih skupova podataka naziva se Data Mining.

Drugim riječima, možemo reći da je Data Mining proces istraživanja skrivenih obrazaca informacija u različitim perspektivama za kategorizaciju u korisne podatke, koji se prikupljaju i sastavljaju u određenim područjima kao što su skladišta podataka, učinkovita analiza, algoritam za rudarenje podataka, pomoć pri odlučivanju izradu i druge zahtjeve za podacima kako bi se na kraju smanjili troškovi i ostvarili prihodi.

Data mining je čin automatskog traženja velikih zaliha informacija kako bi se pronašli trendovi i obrasci koji nadilaze jednostavne postupke analize. Data mining koristi složene matematičke algoritme za segmente podataka i procjenjuje vjerojatnost budućih događaja. Data Mining se još naziva i Knowledge Discovery of Data (KDD).

Data Mining je proces koji organizacije koriste za izdvajanje određenih podataka iz ogromnih baza podataka za rješavanje poslovnih problema. Prvenstveno pretvara sirove podatke u korisne informacije.

Data Mining je sličan Data Science-u koji provodi osoba, u specifičnoj situaciji, na određenom skupu podataka, s ciljem. Ovaj proces uključuje različite vrste usluga kao što su rudarenje teksta, rudarenje weba, rudarenje zvuka i videa, rudarenje slikovnih podataka i rudarenje društvenih medija. To se radi pomoću softvera koji je jednostavan ili vrlo specifičan. Eksternaliziranjem rudarenja podataka sav posao može se obaviti brže uz niske operativne troškove. Specijalizirane tvrtke također mogu koristiti nove tehnologije za prikupljanje podataka koje je nemoguće locirati ručno. Postoji tona informacija dostupnih na raznim platformama, ali vrlo je malo znanja dostupno. Najveći izazov je analizirati podatke kako bi se izvukli važni podaci koji se mogu koristiti za rješavanje problema ili za razvoj tvrtke. Postoji mnogo moćnih instrumenata i tehnika dostupnih za rudarenje podataka i postizanje boljeg uvida iz njih.

Vrste rudarenja podataka

Data mining se može izvesti na sljedećim vrstama podataka:

Relacijska baza podataka:

Relacijska baza podataka zbirka je više skupova podataka formalno organiziranih po tablicama, zapisima i stupcima iz kojih se podacima može pristupiti na različite načine bez potrebe za prepoznavanjem tablica baze podataka. Tablice prenose i dijele informacije, što olakšava pretraživanje podataka, izvješćivanje i organizaciju.

razlika između dva niza python

Skladišta podataka:

Skladište podataka je tehnologija koja prikuplja podatke iz različitih izvora unutar organizacije kako bi pružila smislene poslovne uvide. Ogromna količina podataka dolazi s više mjesta kao što su marketing i financije. Izdvojeni podaci koriste se u analitičke svrhe i pomažu u donošenju poslovnih odluka. Skladište podataka je dizajnirano za analizu podataka, a ne za obradu transakcija.

Spremišta podataka:

Repozitorij podataka općenito se odnosi na odredište za pohranu podataka. Međutim, mnogi IT profesionalci koriste izraz jasnije za označavanje određene vrste postavki unutar IT strukture. Na primjer, skupina baza podataka, gdje je organizacija čuvala različite vrste informacija.

Objektno-relacijska baza podataka:

Kombinacija objektno orijentiranog modela baze podataka i modela relacijske baze podataka naziva se objektno-relacijski model. Podržava klase, objekte, nasljeđivanje itd.

Jedan od primarnih ciljeva objektno-relacijskog podatkovnog modela je zatvoriti jaz između relacijske baze podataka i praksi objektno orijentiranog modela koji se često koriste u mnogim programskim jezicima, na primjer, C++, Java, C#, i tako dalje.

Transakcijska baza podataka:

Transakcijska baza podataka odnosi se na sustav upravljanja bazom podataka (DBMS) koji ima potencijal poništiti transakciju baze podataka ako se ne izvede na odgovarajući način. Iako je ovo bila jedinstvena sposobnost prije mnogo vremena, danas većina sustava relacijskih baza podataka podržava aktivnosti transakcijske baze podataka.

nasljeđivanje u c++

Prednosti Data Mininga

Tehnika rudarenja podataka omogućuje organizacijama dobivanje podataka temeljenih na znanju.
Rudarenje podataka omogućuje organizacijama unosne izmjene u radu i proizvodnji.
U usporedbi s drugim aplikacijama za statističke podatke, rudarenje podataka je isplativo.
Data Mining pomaže u procesu donošenja odluka u organizaciji.
Olakšava automatizirano otkrivanje skrivenih obrazaca kao i predviđanje trendova i ponašanja.
Može se inducirati u novom sustavu kao iu postojećim platformama.
To je brz proces koji novim korisnicima olakšava analizu ogromnih količina podataka u kratkom vremenu.

Nedostaci Data Mininga

Postoji vjerojatnost da organizacije mogu prodati korisne podatke kupaca drugim organizacijama za novac. Prema izvješću, American Express je kupnju kreditnom karticom svojih kupaca prodao drugim organizacijama.
Mnogim analitičkim softverom za rudarenje podataka teško je upravljati i potrebna je napredna obuka za rad.
Različiti instrumenti za rudarenje podataka rade na različite načine zbog različitih algoritama koji se koriste u njihovom dizajnu. Stoga je odabir pravih alata za rudarenje podataka vrlo zahtjevan zadatak.
Tehnike rudarenja podataka nisu precizne, tako da u određenim uvjetima mogu dovesti do teških posljedica.

Aplikacije za rudarenje podataka

Data Mining primarno koriste organizacije s intenzivnim zahtjevima potrošača - maloprodaja, komunikacije, financije, marketinške tvrtke, određuju cijenu, preferencije potrošača, pozicioniranje proizvoda i utjecaj na prodaju, zadovoljstvo kupaca i korporativnu dobit. Rudarenje podataka omogućuje trgovcu korištenje evidencije o kupnji kupaca na prodajnom mjestu za razvoj proizvoda i promocija koje pomažu organizaciji da privuče kupca.

Ovo su sljedeća područja u kojima se rudarenje podataka široko koristi:

Rudarenje podataka u zdravstvu:

Rudarenje podataka u zdravstvu ima odličan potencijal za poboljšanje zdravstvenog sustava. Koristi podatke i analitiku za bolji uvid i prepoznavanje najboljih praksi koje će poboljšati zdravstvene usluge i smanjiti troškove. Analitičari koriste pristupe rudarenju podataka kao što su strojno učenje, višedimenzionalna baza podataka, vizualizacija podataka, meko računalstvo i statistika. Data Mining se može koristiti za predviđanje pacijenata u svakoj kategoriji. Postupci osiguravaju da pacijenti dobiju intenzivnu njegu na pravom mjestu iu pravo vrijeme. Rudarenje podataka također omogućuje zdravstvenim osiguravateljima da prepoznaju prijevaru i zlouporabu.

Rudarenje podataka u analizi tržišne košarice:

Analiza tržišne košarice je metoda modeliranja koja se temelji na hipotezi. Ako kupite određenu grupu proizvoda, veća je vjerojatnost da ćete kupiti drugu grupu proizvoda. Ova tehnika može omogućiti trgovcu da razumije kupovno ponašanje kupca. Ovi podaci mogu pomoći trgovcu u razumijevanju zahtjeva kupca i u skladu s tim promijeniti izgled trgovine. Korištenjem različite analitičke usporedbe rezultata između raznih trgovina, između kupaca u različitim demografskim skupinama može se napraviti.

Rudarenje podataka u obrazovanju:

Obrazovno rudarenje podataka novo je polje koje se bavi razvojem tehnika koje istražuju znanje iz podataka generiranih iz obrazovnih okruženja. Ciljevi EDM-a prepoznati su kao potvrđivanje budućeg ponašanja učenika pri učenju, proučavanje utjecaja obrazovne podrške i promicanje znanosti o učenju. Organizacija može koristiti rudarenje podataka za donošenje preciznih odluka i predviđanje rezultata učenika. Uz rezultate, institucija se može usredotočiti na ono što poučavati i kako poučavati.

Rudarenje podataka u proizvodnom inženjerstvu:

Znanje je najbolja imovina koju posjeduje proizvodna tvrtka. Alati za rudarenje podataka mogu biti korisni za pronalaženje uzoraka u složenom procesu proizvodnje. Rudarenje podataka može se koristiti u projektiranju na razini sustava za dobivanje odnosa između arhitekture proizvoda, portfelja proizvoda i potreba kupaca za podacima. Također se može koristiti za predviđanje razdoblja razvoja proizvoda, troškova i očekivanja među ostalim zadacima.

Data Mining u CRM-u (Customer Relationship Management):

Upravljanje odnosima s kupcima (CRM) je usmjereno na pridobijanje i zadržavanje kupaca, također na povećanje lojalnosti kupaca i implementaciju strategija usmjerenih na kupce. Kako bi postigla pristojan odnos s kupcem, poslovna organizacija treba prikupljati podatke i analizirati ih. Uz tehnologije rudarenja podataka, prikupljeni podaci mogu se koristiti za analitiku.

Rudarenje podataka u otkrivanju prijevara:

Milijarde dolara izgubljene su djelovanjem prijevara. Tradicionalne metode otkrivanja prijevare zahtijevaju malo vremena i sofisticirane su. Rudarenje podataka pruža smislene obrasce i pretvaranje podataka u informacije. Idealan sustav za otkrivanje prijevara trebao bi štititi podatke svih korisnika. Nadzirane metode sastoje se od zbirke uzoraka zapisa, a ti se zapisi klasificiraju kao prijevarni ili neprijevarni. Model se konstruira pomoću tih podataka, a tehnika se utvrđuje je li dokument lažan ili ne.

Rudarenje podataka u detekciji laži:

Uhititi kriminalca nije velika stvar, ali iznijeti istinu iz njega vrlo je izazovan zadatak. Organi za provođenje zakona mogu koristiti tehnike rudarenja podataka za istraživanje kaznenih djela, nadziranje komunikacija za koje se sumnja da su teroristi, itd. Ova tehnika također uključuje rudarenje teksta i traži smislene obrasce u podacima, koji su obično nestrukturirani tekst. Uspoređuju se podaci prikupljeni prethodnim istraživanjima te se konstruira model za detekciju laži.

Data Mining Financijsko bankarstvo:

Digitalizacija bankarskog sustava trebala bi svakom novom transakcijom generirati ogromnu količinu podataka. Tehnika rudarenja podataka može pomoći bankarima u rješavanju poslovnih problema u bankarstvu i financijama identificiranjem trendova, gubitaka i korelacija u poslovnim informacijama i tržišnim troškovima koji nisu odmah vidljivi menadžerima ili rukovoditeljima jer je količina podataka prevelika ili su proizvedeni prebrzo na ekranu od strane stručnjaka. Upravitelj može pronaći te podatke za bolje ciljanje, stjecanje, zadržavanje, segmentiranje i održavanje profitabilnog kupca.

Izazovi implementacije u rudarenju podataka

Iako je rudarenje podataka vrlo moćno, suočava se s mnogim izazovima tijekom svog izvođenja. Različiti izazovi mogu biti povezani s izvedbom, podacima, metodama i tehnikama itd. Proces rudarenja podataka postaje učinkovit kada se izazovi ili problemi pravilno prepoznaju i adekvatno riješe.

Nepotpuni i šumoviti podaci:

kako dobiti trenutni datum u Javi

Proces izvlačenja korisnih podataka iz velikih količina podataka je rudarenje podataka. Podaci u stvarnom svijetu su heterogeni, nepotpuni i bučni. Podaci u velikim količinama obično će biti netočni ili nepouzdani. Do ovih problema može doći zbog instrumenta za mjerenje podataka ili zbog ljudske pogreške. Pretpostavimo da trgovački lanac prikuplja telefonske brojeve kupaca koji troše više od 500 dolara, a djelatnici računovodstva unose podatke u svoj sustav. Osoba može pogriješiti brojku prilikom unosa telefonskog broja, što rezultira netočnim podacima. Čak i neki korisnici možda neće biti voljni otkriti svoje telefonske brojeve, što rezultira nepotpunim podacima. Podaci bi se mogli promijeniti zbog ljudske pogreške ili pogreške sustava. Sve te posljedice (bučni i nepotpuni podaci) čine rudarenje podataka izazovnim.

Distribucija podataka:

Podaci iz stvarnog svijeta obično se pohranjuju na različitim platformama u distribuiranom računalnom okruženju. Može biti u bazi podataka, pojedinačnim sustavima ili čak na internetu. Praktično, prilično je težak zadatak staviti sve podatke u centralizirano skladište podataka uglavnom zbog organizacijskih i tehničkih problema. Na primjer, različiti regionalni uredi mogu imati svoje poslužitelje za pohranu svojih podataka. Nije moguće pohraniti sve podatke iz svih ureda na centralni poslužitelj. Stoga rudarenje podataka zahtijeva razvoj alata i algoritama koji omogućuju rudarenje distribuiranih podataka.

Složeni podaci:

Podaci iz stvarnog svijeta su heterogeni i mogu biti multimedijski podaci, uključujući audio i video, slike, složene podatke, prostorne podatke, vremenske serije i tako dalje. Upravljanje tim raznim vrstama podataka i izvlačenje korisnih informacija težak je zadatak. U većini slučajeva, nove tehnologije, novi alati i metodologije morali bi se poboljšati kako bi se dobile specifične informacije.

Izvođenje:

Performanse sustava za rudarenje podataka prvenstveno se oslanjaju na učinkovitost korištenih algoritama i tehnika. Ako dizajnirani algoritam i tehnike nisu na dobroj razini, to će negativno utjecati na učinkovitost procesa rudarenja podataka.

Privatnost i sigurnost podataka:

Rudarenje podataka obično dovodi do ozbiljnih problema u pogledu sigurnosti podataka, upravljanja i privatnosti. Na primjer, ako trgovac analizira detalje kupljenih artikala, tada otkriva podatke o kupovnim navikama i preferencijama kupaca bez njihova dopuštenja.

Vizualizacija podataka:

U rudarenju podataka, vizualizacija podataka je vrlo važan proces jer je to primarna metoda koja prikazuje izlaz korisniku na vidljiv način. Izdvojeni podaci trebaju prenijeti točno značenje onoga što namjeravaju izraziti. No često je teško predstaviti informacije krajnjem korisniku na precizan i jednostavan način. Budući da su ulazni podaci i izlazne informacije komplicirani, vrlo učinkoviti i uspješni procesi vizualizacije podataka moraju se implementirati kako bi bili uspješni.

U rudarenju podataka postoji mnogo više izazova uz gore navedene probleme. Više problema otkriva se kako počinje stvarni proces rudarenja podataka, a uspjeh rudarenja podataka ovisi o rješavanju svih tih poteškoća.

Preduvjeti

Prije nego što naučite koncepte rudarenja podataka, trebali biste imati osnovno razumijevanje statistike, znanja o bazi podataka i osnovnog programskog jezika.

Publika

Naš vodič za rudarenje podataka pripremljen je za sve početnike ili diplomante informatike kako bi im pomogao da nauče osnove do naprednih tehnika povezanih s rudarenjem podataka.

Problemi

Uvjeravamo vas da nećete naići na poteškoće dok učite naš vodič za rudarenje podataka. Ali ako postoji bilo kakva pogreška u ovom vodiču, ljubazno objavite problem ili pogrešku u obrascu za kontakt kako bismo je mogli popraviti.