Vadnica podatkovnega rudarjenja nudi osnovne in napredne koncepte podatkovnega rudarjenja. Naša vadnica za podatkovno rudarjenje je zasnovana za učence in strokovnjake.
Podatkovno rudarjenje je ena najbolj uporabnih tehnik, ki podjetnikom, raziskovalcem in posameznikom pomaga pridobiti dragocene informacije iz ogromnih nizov podatkov. Imenuje se tudi podatkovno rudarjenje Odkrivanje znanja v bazi podatkov (KDD) . Proces odkrivanja znanja vključuje čiščenje podatkov, integracijo podatkov, izbiro podatkov, transformacijo podatkov, rudarjenje podatkov, vrednotenje vzorcev in predstavitev znanja.
Naša vadnica za rudarjenje podatkov vključuje vse teme rudarjenja podatkov, kot so aplikacije, rudarjenje podatkov proti strojnemu učenju, orodja za rudarjenje podatkov, rudarjenje podatkov v družbenih medijih, tehnike rudarjenja podatkov, združevanje v gruče pri rudarjenju podatkov, izzivi pri rudarjenju podatkov itd.
Kaj je podatkovno rudarjenje?
Postopek pridobivanja informacij za prepoznavanje vzorcev, trendov in uporabnih podatkov, ki bi podjetju omogočili sprejemanje podatkovno usmerjene odločitve iz ogromnih nizov podatkov, se imenuje podatkovno rudarjenje.
Z drugimi besedami, lahko rečemo, da je podatkovno rudarjenje proces preiskovanja skritih vzorcev informacij do različnih perspektiv za kategorizacijo v uporabne podatke, ki se zbirajo in sestavljajo na določenih področjih, kot so podatkovna skladišča, učinkovita analiza, algoritem podatkovnega rudarjenja, pomoč pri odločanju. in druge zahteve po podatkih za končno zmanjšanje stroškov in ustvarjanje prihodkov.
Podatkovno rudarjenje je dejanje samodejnega iskanja velikih zalog informacij za iskanje trendov in vzorcev, ki presegajo preproste postopke analize. Podatkovno rudarjenje uporablja kompleksne matematične algoritme za podatkovne segmente in ocenjuje verjetnost prihodnjih dogodkov. Podatkovno rudarjenje se imenuje tudi odkrivanje podatkov (KDD).
Podatkovno rudarjenje je postopek, ki ga uporabljajo organizacije za pridobivanje določenih podatkov iz ogromnih baz podatkov za reševanje poslovnih težav. Primarno pretvarja neobdelane podatke v koristne informacije.
Podatkovno rudarjenje je podobno podatkovni znanosti, ki ga izvaja oseba v določeni situaciji na določenem nizu podatkov s ciljem. Ta proces vključuje različne vrste storitev, kot so rudarjenje besedila, rudarjenje spletnih strani, rudarjenje zvoka in videa, rudarjenje slikovnih podatkov in rudarjenje družbenih medijev. Izvaja se s programsko opremo, ki je preprosta ali zelo specifična. Z oddajo podatkovnega rudarjenja zunanjim izvajalcem je vse delo mogoče opraviti hitreje z nizkimi operativnimi stroški. Specializirana podjetja lahko uporabljajo tudi nove tehnologije za zbiranje podatkov, ki jih ni mogoče ročno locirati. Na različnih platformah je na voljo ogromno informacij, dostopnega pa je zelo malo znanja. Največji izziv je analizirati podatke, da bi izluščili pomembne informacije, ki jih je mogoče uporabiti za rešitev problema ali za razvoj podjetja. Na voljo je veliko močnih instrumentov in tehnik za rudarjenje podatkov in iskanje boljšega vpogleda v njih.
Vrste podatkovnega rudarjenja
Podatkovno rudarjenje se lahko izvaja na naslednjih vrstah podatkov:
Relacijska baza podatkov:
Relacijska baza podatkov je zbirka več nizov podatkov, formalno organiziranih po tabelah, zapisih in stolpcih, iz katerih je mogoče dostopati do podatkov na različne načine, ne da bi morali prepoznati tabele baze podatkov. Tabele prenašajo in delijo informacije, kar olajša iskanje podatkov, poročanje in organizacijo.
python operator ostankov
Podatkovna skladišča:
Podatkovno skladišče je tehnologija, ki zbira podatke iz različnih virov znotraj organizacije za zagotavljanje pomembnih poslovnih vpogledov. Ogromna količina podatkov prihaja iz več krajev, kot sta marketing in finance. Pridobljeni podatki se uporabljajo za analitične namene in pomagajo pri odločanju poslovne organizacije. Podatkovno skladišče je zasnovano za analizo podatkov in ne za obdelavo transakcij.
Repozitoriji podatkov:
Repozitorij podatkov se na splošno nanaša na destinacijo za shranjevanje podatkov. Vendar mnogi strokovnjaki za IT ta izraz bolj jasno uporabljajo za označevanje posebne vrste nastavitev znotraj strukture IT. Na primer skupina baz podatkov, kjer je organizacija hranila različne vrste informacij.
Objektno-relacijska zbirka podatkov:
Kombinacija objektno usmerjenega modela baze podatkov in modela relacijske baze podatkov se imenuje objektno-relacijski model. Podpira razrede, objekte, dedovanje itd.
Eden od glavnih ciljev objektno-relacijskega podatkovnega modela je zapolniti vrzel med relacijsko bazo podatkov in praksami objektno usmerjenega modela, ki se pogosto uporabljajo v številnih programskih jezikih, na primer C++, Java, C# itd.
Transakcijska baza podatkov:
Transakcijska baza podatkov se nanaša na sistem za upravljanje baze podatkov (DBMS), ki lahko razveljavi transakcijo baze podatkov, če ni pravilno izvedena. Čeprav je bila to zelo dolgo nazaj edinstvena zmogljivost, danes večina sistemov relacijskih baz podatkov podpira dejavnosti transakcijske baze podatkov.
Prednosti podatkovnega rudarjenja
- Tehnika podatkovnega rudarjenja omogoča organizacijam pridobivanje podatkov, ki temeljijo na znanju.
- Podatkovno rudarjenje omogoča organizacijam donosne spremembe v delovanju in proizvodnji.
- V primerjavi z drugimi aplikacijami za statistične podatke je rudarjenje podatkov stroškovno učinkovito.
- Podatkovno rudarjenje pomaga pri procesu odločanja v organizaciji.
- Omogoča samodejno odkrivanje skritih vzorcev ter napovedovanje trendov in vedenja.
- Lahko se sproži tako v novem sistemu kot v obstoječih platformah.
- Gre za hiter postopek, ki novim uporabnikom olajša analizo ogromnih količin podatkov v kratkem času.
Slabosti podatkovnega rudarjenja
- Obstaja verjetnost, da lahko organizacije za denar prodajo koristne podatke strank drugim organizacijam. Po poročilu je American Express prodal nakupe s kreditnimi karticami svojih strank drugim organizacijam.
- Veliko analitične programske opreme za podatkovno rudarjenje je težko uporabljati in je za delo potrebno predhodno usposabljanje.
- Različni instrumenti za podatkovno rudarjenje delujejo na različne načine zaradi različnih algoritmov, uporabljenih pri njihovi zasnovi. Zato je izbira pravih orodij za podatkovno rudarjenje zelo zahtevna naloga.
- Tehnike podatkovnega rudarjenja niso natančne, tako da lahko v določenih razmerah povzročijo hude posledice.
Aplikacije za rudarjenje podatkov
Podatkovno rudarjenje uporabljajo predvsem organizacije z intenzivnimi zahtevami potrošnikov – maloprodajna, komunikacijska, finančna, marketinška podjetja, ki določajo cene, preference potrošnikov, pozicioniranje izdelkov in vpliv na prodajo, zadovoljstvo strank in dobičke podjetij. Podatkovno rudarjenje omogoča trgovcu na drobno uporabo evidenc o nakupih strank na prodajnem mestu za razvoj izdelkov in promocij, ki organizaciji pomagajo pritegniti kupca.
To so naslednja področja, kjer se podatkovno rudarjenje pogosto uporablja:
Podatkovno rudarjenje v zdravstvu:
niz v datum
Podatkovno rudarjenje v zdravstvu ima odličen potencial za izboljšanje zdravstvenega sistema. Uporablja podatke in analitiko za boljše vpoglede in prepoznavanje najboljših praks, ki bodo izboljšale zdravstvene storitve in zmanjšale stroške. Analitiki uporabljajo pristope rudarjenja podatkov, kot so strojno učenje, večdimenzionalna zbirka podatkov, vizualizacija podatkov, mehko računalništvo in statistika. Podatkovno rudarjenje se lahko uporablja za napovedovanje bolnikov v vsaki kategoriji. Postopki zagotavljajo, da bolniki dobijo intenzivno nego na pravem mestu in ob pravem času. Podatkovno rudarjenje tudi omogoča zdravstvenim zavarovalnicam, da prepoznajo goljufije in zlorabe.
Podatkovno rudarjenje v analizi tržnih košaric:
Analiza tržne košarice je metoda modeliranja, ki temelji na hipotezi. Če kupite določeno skupino izdelkov, je večja verjetnost, da boste kupili drugo skupino izdelkov. Ta tehnika lahko trgovcu na drobno omogoči razumevanje nakupnega vedenja kupca. Ti podatki lahko pomagajo trgovcu pri razumevanju potreb kupca in temu primerno spremenijo postavitev trgovine. Z uporabo različnih analitičnih primerjav rezultatov med različnimi trgovinami, med kupci v različnih demografskih skupinah je mogoče narediti.
Podatkovno rudarjenje v izobraževanju:
Podatkovno rudarjenje v izobraževanju je na novo nastajajoče področje, ki se ukvarja z razvojem tehnik, ki raziskujejo znanje iz podatkov, ustvarjenih iz izobraževalnih okolij. Cilji EDM so prepoznani kot potrditev študentovega prihodnjega učnega vedenja, preučevanje vpliva izobraževalne podpore in spodbujanje učne znanosti. Organizacija lahko uporablja podatkovno rudarjenje za sprejemanje natančnih odločitev in tudi za napovedovanje rezultatov študenta. Z rezultati se lahko institucija osredotoči na to, kaj poučevati in kako poučevati.
Podatkovno rudarjenje v proizvodnem inženirstvu:
Znanje je najboljše bogastvo, ki ga ima proizvodno podjetje. Orodja za podatkovno rudarjenje so lahko koristna pri iskanju vzorcev v kompleksnem proizvodnem procesu. Podatkovno rudarjenje se lahko uporablja pri načrtovanju na ravni sistema za pridobitev odnosov med arhitekturo izdelka, portfeljem izdelkov in potrebami strank po podatkih. Med drugimi nalogami se lahko uporablja tudi za napovedovanje obdobja razvoja izdelka, stroškov in pričakovanj.
Podatkovno rudarjenje v CRM (Customer Relationship Management):
Pri upravljanju odnosov s strankami (CRM) gre predvsem za pridobivanje in zadrževanje strank, tudi za povečanje zvestobe strank in izvajanje strategij, usmerjenih k strankam. Da bi vzpostavili spodoben odnos s stranko, mora poslovna organizacija zbirati podatke in jih analizirati. S tehnologijami podatkovnega rudarjenja lahko zbrane podatke uporabimo za analitiko.
Podatkovno rudarjenje pri odkrivanju goljufij:
Zaradi goljufij se izgubijo milijarde dolarjev. Tradicionalne metode odkrivanja goljufij so malo zamudne in sofisticirane. Podatkovno rudarjenje zagotavlja smiselne vzorce in pretvarjanje podatkov v informacije. Idealen sistem za odkrivanje goljufij bi moral varovati podatke vseh uporabnikov. Nadzorovane metode so sestavljene iz zbirke vzorčnih zapisov, ti zapisi pa so razvrščeni kot goljufivi ali negoljufivi. Na podlagi teh podatkov je izdelan model in tehnika je izdelana za ugotavljanje, ali je dokument goljufiv ali ne.
Podatkovno rudarjenje v detekciji laži:
Prijeti zločinca ni velik zalogaj, a razkriti resnico iz njega je zelo zahtevna naloga. Organi kazenskega pregona lahko uporabljajo tehnike podatkovnega rudarjenja za preiskovanje kaznivih dejanj, spremljanje domnevnih terorističnih komunikacij itd. Ta tehnika vključuje tudi rudarjenje besedila in išče smiselne vzorce v podatkih, ki so običajno nestrukturirano besedilo. Primerjajo se informacije, zbrane iz predhodnih preiskav, in sestavi model za detekcijo laži.
Podatkovno rudarjenje, finančno bančništvo:
Digitalizacija bančnega sistema naj bi z vsako novo transakcijo ustvarila ogromno podatkov. Tehnika podatkovnega rudarjenja lahko pomaga bankirjem pri reševanju poslovnih problemov v bančništvu in financah, tako da prepozna trende, izgube in korelacije v poslovnih informacijah in tržnih stroških, ki menedžerjem ali vodstvenim delavcem niso takoj očitni, ker je količina podatkov prevelika ali proizvedena. prehitro na zaslonu strokovnjakov. Upravitelj lahko najde te podatke za boljše ciljanje, pridobivanje, ohranjanje, segmentiranje in vzdrževanje dobičkonosne stranke.
Izzivi implementacije podatkovnega rudarjenja
Čeprav je podatkovno rudarjenje zelo zmogljivo, se med izvajanjem sooča s številnimi izzivi. Različni izzivi so lahko povezani z zmogljivostjo, podatki, metodami in tehnikami itd. Proces podatkovnega rudarjenja postane učinkovit, ko so izzivi ali težave pravilno prepoznani in ustrezno rešeni.
Nepopolni in šumni podatki:
Postopek pridobivanja uporabnih podatkov iz velikih količin podatkov je podatkovno rudarjenje. Podatki v resničnem svetu so heterogeni, nepopolni in hrupni. Podatki v ogromnih količinah bodo običajno netočni ali nezanesljivi. Te težave se lahko pojavijo zaradi instrumenta za merjenje podatkov ali zaradi človeških napak. Recimo, da trgovska veriga zbira telefonske številke kupcev, ki porabijo več kot 500 dolarjev, in zaposleni v računovodstvu podatke vnesejo v svoj sistem. Oseba se lahko pri vnosu telefonske številke zmoti, kar ima za posledico napačne podatke. Tudi nekatere stranke morda ne bodo pripravljene razkriti svojih telefonskih številk, kar ima za posledico nepopolne podatke. Podatki se lahko spremenijo zaradi človeške ali sistemske napake. Zaradi vseh teh posledic (šumni in nepopolni podatki) je podatkovno rudarjenje zahtevno.
Porazdelitev podatkov:
Podatki iz resničnega sveta so običajno shranjeni na različnih platformah v porazdeljenem računalniškem okolju. Lahko je v bazi podatkov, posameznih sistemih ali celo na internetu. Praktično je zelo težka naloga, da vse podatke spravite v centralizirano podatkovno skladišče, predvsem zaradi organizacijskih in tehničnih težav. Na primer, različni regionalni uradi imajo lahko svoje strežnike za shranjevanje svojih podatkov. Vseh podatkov iz vseh pisarn ni možno shranjevati na centralnem strežniku. Zato podatkovno rudarjenje zahteva razvoj orodij in algoritmov, ki omogočajo rudarjenje porazdeljenih podatkov.
Kompleksni podatki:
Podatki iz resničnega sveta so heterogeni in lahko gre za večpredstavnostne podatke, vključno z avdio in videoposnetki, slikami, kompleksnimi podatki, prostorskimi podatki, časovnimi serijami itd. Upravljanje teh različnih vrst podatkov in pridobivanje uporabnih informacij je težka naloga. Večino časa bi bilo treba nove tehnologije, nova orodja in metodologije izboljšati, da bi pridobili specifične informacije.
Izvedba:
Delovanje sistema podatkovnega rudarjenja je odvisno predvsem od učinkovitosti uporabljenih algoritmov in tehnik. Če zasnovani algoritem in tehnike niso na pravi ravni, bo to negativno vplivalo na učinkovitost procesa podatkovnega rudarjenja.
je kat timpf odvetnica
Zasebnost in varnost podatkov:
Podatkovno rudarjenje običajno povzroči resne težave v smislu varnosti podatkov, upravljanja in zasebnosti. Na primer, če trgovec na drobno analizira podrobnosti o kupljenih predmetih, potem razkrije podatke o nakupovalnih navadah in preferencah kupcev brez njihovega dovoljenja.
Vizualizacija podatkov:
V podatkovnem rudarjenju je vizualizacija podatkov zelo pomemben proces, saj je to primarna metoda, ki uporabniku prikaže rezultate na predstavljiv način. Ekstrahirani podatki morajo posredovati natančen pomen tega, kar nameravajo izraziti. Vendar je velikokrat težko predstaviti informacije končnemu uporabniku na natančen in enostaven način. Ker so vhodni podatki in izhodne informacije zapleteni, zelo učinkoviti in uspešni, je treba implementirati procese vizualizacije podatkov, da bi bili uspešni.
Pri podatkovnem rudarjenju je poleg zgoraj omenjenih še veliko več izzivov. Več težav se razkrije, ko se začne dejanski proces podatkovnega rudarjenja, uspeh podatkovnega rudarjenja pa je odvisen od tega, da se znebimo vseh teh težav.
Predpogoji
Preden se naučite konceptov podatkovnega rudarjenja, morate imeti osnovno razumevanje statistike, znanja o zbirkah podatkov in osnovnega programskega jezika.
Občinstvo
Naša vadnica za podatkovno rudarjenje je pripravljena za vse začetnike ali diplomante računalništva, da jim pomaga pri učenju osnov in naprednih tehnik, povezanih s podatkovnim rudarjenjem.
Težave
Zagotavljamo vam, da pri učenju naše vadnice za rudarjenje podatkov ne boste imeli težav. Če pa je v tej vadnici kakšna napaka, prosimo, da težavo ali napako objavite v kontaktnem obrazcu, da jo lahko izboljšamo.