El tutorial de mineria de dades proporciona conceptes bàsics i avançats de mineria de dades. El nostre tutorial de mineria de dades està dissenyat per a aprenents i experts.
La mineria de dades és una de les tècniques més útils que ajuden els empresaris, els investigadors i les persones a extreure informació valuosa a partir de grans conjunts de dades. També es diu mineria de dades Descobriment de coneixements a la base de dades (KDD) . El procés de descobriment de coneixement inclou la neteja de dades, la integració de dades, la selecció de dades, la transformació de dades, la mineria de dades, l'avaluació de patrons i la presentació de coneixements.
El nostre tutorial de mineria de dades inclou tots els temes de mineria de dades com ara aplicacions, mineria de dades vs aprenentatge automàtic, eines de mineria de dades, mineria de dades de xarxes socials, tècniques de mineria de dades, agrupació en mineria de dades, reptes en mineria de dades, etc.
Què és la mineria de dades?
El procés d'extracció d'informació per identificar patrons, tendències i dades útils que permetrien a l'empresa prendre la decisió basada en dades a partir de grans conjunts de dades s'anomena Data Mining.
En altres paraules, podem dir que la mineria de dades és el procés d'investigar patrons ocults d'informació a diverses perspectives per a la categorització en dades útils, que es recullen i s'ajunten en àrees particulars com ara magatzems de dades, anàlisi eficient, algorisme de mineria de dades, ajuda a prendre decisions. fabricació i altres requeriments de dades per, eventualment, reduir costos i generar ingressos.
La mineria de dades és l'acte de cercar automàticament grans magatzems d'informació per trobar tendències i patrons que van més enllà dels simples procediments d'anàlisi. La mineria de dades utilitza algorismes matemàtics complexos per a segments de dades i avalua la probabilitat d'esdeveniments futurs. La mineria de dades també s'anomena Knowledge Discovery of Data (KDD).
La mineria de dades és un procés utilitzat per les organitzacions per extreure dades específiques de grans bases de dades per resoldre problemes empresarials. Principalment converteix les dades en brut en informació útil.
La mineria de dades és similar a la ciència de dades realitzada per una persona, en una situació específica, sobre un conjunt de dades concret, amb un objectiu. Aquest procés inclou diversos tipus de serveis, com ara mineria de text, mineria web, mineria d'àudio i vídeo, mineria de dades pictòriques i mineria de xarxes socials. Es fa mitjançant un programari senzill o molt específic. Amb l'externalització de la mineria de dades, tot el treball es pot fer més ràpidament amb uns costos operatius baixos. Les empreses especialitzades també poden utilitzar les noves tecnologies per recollir dades que són impossibles de localitzar manualment. Hi ha tones d'informació disponible a diverses plataformes, però hi ha molt pocs coneixements disponibles. El repte més gran és analitzar les dades per extreure informació important que es pugui utilitzar per resoldre un problema o per al desenvolupament de l'empresa. Hi ha molts instruments i tècniques potents disponibles per extreure dades i trobar-ne una millor visió.
Tipus de mineria de dades
La mineria de dades es pot realitzar amb els següents tipus de dades:
Base de dades relacional:
Una base de dades relacional és una col·lecció de múltiples conjunts de dades organitzats formalment per taules, registres i columnes des dels quals es pot accedir a les dades de diverses maneres sense haver de reconèixer les taules de la base de dades. Les taules transmeten i comparteixen informació, cosa que facilita la cerca, la generació d'informes i l'organització de les dades.
creació de llistes en java
Magatzems de dades:
Un magatzem de dades és la tecnologia que recull les dades de diverses fonts dins de l'organització per proporcionar coneixements empresarials significatius. La gran quantitat de dades prové de diversos llocs, com ara màrqueting i finances. Les dades extretes s'utilitzen amb finalitats analítiques i ajuden a la presa de decisions per a una organització empresarial. El magatzem de dades està dissenyat per a l'anàlisi de dades més que per al processament de transaccions.
Repositoris de dades:
El dipòsit de dades generalment fa referència a una destinació per a l'emmagatzematge de dades. Tanmateix, molts professionals informàtics utilitzen el terme amb més claredat per referir-se a un tipus específic de configuració dins d'una estructura de TI. Per exemple, un grup de bases de dades, on una organització ha guardat diversos tipus d'informació.
Base de dades relacional-objecte:
Una combinació d'un model de base de dades orientada a objectes i un model de base de dades relacional s'anomena model objecte-relacional. Admet Classes, Objectes, Herència, etc.
Un dels objectius principals del model de dades relacional-objecte és tancar la bretxa entre la base de dades relacional i les pràctiques del model orientat a objectes que s'utilitzen freqüentment en molts llenguatges de programació, per exemple, C++, Java, C#, etc.
Base de dades transaccional:
Una base de dades transaccional fa referència a un sistema de gestió de bases de dades (DBMS) que té el potencial de desfer una transacció de base de dades si no es realitza correctament. Tot i que aquesta era una capacitat única fa molt de temps, avui en dia, la majoria dels sistemes de bases de dades relacionals admeten activitats de bases de dades transaccionals.
Avantatges de la mineria de dades
- La tècnica de mineria de dades permet a les organitzacions obtenir dades basades en el coneixement.
- La mineria de dades permet a les organitzacions fer modificacions lucratives en l'operació i la producció.
- En comparació amb altres aplicacions de dades estadístiques, la mineria de dades és rendible.
- La mineria de dades ajuda al procés de presa de decisions d'una organització.
- Facilita el descobriment automatitzat de patrons ocults, així com la predicció de tendències i comportaments.
- Es pot induir tant en el nou sistema com en les plataformes existents.
- És un procés ràpid que facilita als nous usuaris analitzar grans quantitats de dades en poc temps.
Inconvenients de la mineria de dades
- Hi ha una probabilitat que les organitzacions puguin vendre dades útils dels clients a altres organitzacions per diners. Segons l'informe, American Express ha venut les compres dels seus clients amb targeta de crèdit a altres organitzacions.
- Molts programaris d'anàlisi de mineria de dades són difícils d'utilitzar i necessiten formació prèvia per treballar-hi.
- Els diferents instruments de mineria de dades funcionen de maneres diferents a causa dels diferents algorismes utilitzats en el seu disseny. Per tant, la selecció de les eines de mineria de dades adequades és una tasca molt difícil.
- Les tècniques d'extracció de dades no són precises, de manera que pot tenir conseqüències greus en determinades condicions.
Aplicacions de mineria de dades
La mineria de dades s'utilitza principalment per organitzacions amb demandes intenses dels consumidors: minoristes, comunicació, finançament, empresa de màrqueting, determinar el preu, les preferències dels consumidors, el posicionament del producte i l'impacte en les vendes, la satisfacció del client i els beneficis corporatius. La mineria de dades permet a un minorista utilitzar els registres del punt de venda de les compres dels clients per desenvolupar productes i promocions que ajudin l'organització a atraure el client.
Aquestes són les àrees següents on la mineria de dades s'utilitza àmpliament:
Mineria de dades a la sanitat:
La mineria de dades a la sanitat té un potencial excel·lent per millorar el sistema sanitari. Utilitza dades i analítiques per obtenir millors coneixements i identificar les millors pràctiques que milloraran els serveis sanitaris i reduiran els costos. Els analistes utilitzen enfocaments de mineria de dades com ara l'aprenentatge automàtic, la base de dades multidimensional, la visualització de dades, la informàtica suau i les estadístiques. La mineria de dades es pot utilitzar per predir pacients de cada categoria. Els procediments garanteixen que els pacients rebin cures intensives al lloc i al moment adequats. La mineria de dades també permet a les asseguradores sanitàries reconèixer el frau i l'abús.
Mineria de dades a l'anàlisi de cistella de mercat:
L'anàlisi de cistella de mercat és un mètode de modelització basat en una hipòtesi. Si compres un grup específic de productes, és més probable que compres un altre grup de productes. Aquesta tècnica pot permetre al minorista entendre el comportament de compra d'un comprador. Aquestes dades poden ajudar el minorista a entendre els requisits del comprador i modificar el disseny de la botiga en conseqüència. Utilitzant una comparació analítica diferent de resultats entre diverses botigues, entre clients de diferents grups demogràfics es pot fer.
Mineria de dades a l'educació:
La mineria de dades d'educació és un camp emergent, preocupat per desenvolupar tècniques que exploren el coneixement a partir de les dades generades a partir d'entorns educatius. Els objectius de l'EDM es reconeixen com a afirmar el comportament d'aprenentatge futur de l'estudiant, estudiar l'impacte del suport educatiu i promoure l'aprenentatge de la ciència. Una organització pot utilitzar la mineria de dades per prendre decisions precises i també per predir els resultats de l'estudiant. Amb els resultats, la institució es pot concentrar en què ensenyar i com ensenyar.
Mineria de dades en enginyeria de fabricació:
El coneixement és el millor actiu que posseeix una empresa de fabricació. Les eines de mineria de dades poden ser beneficioses per trobar patrons en un procés de fabricació complex. La mineria de dades es pot utilitzar en el disseny a nivell de sistema per obtenir les relacions entre l'arquitectura del producte, la cartera de productes i les necessitats de dades dels clients. També es pot utilitzar per preveure el període de desenvolupament del producte, el cost i les expectatives entre les altres tasques.
Mineria de dades en CRM (Customer Relationship Management):
La gestió de la relació amb el client (CRM) consisteix en l'obtenció i retenció de clients, així com la millora de la fidelització dels clients i la implementació d'estratègies orientades al client. Per aconseguir una relació decent amb el client, una organització empresarial ha de recopilar dades i analitzar-les. Amb les tecnologies de mineria de dades, les dades recollides es poden utilitzar per a l'anàlisi.
Mineria de dades en la detecció de fraus:
Es perden milers de milions de dòlars per l'acció dels fraus. Els mètodes tradicionals de detecció de fraus requereixen una mica de temps i són sofisticats. La mineria de dades proporciona patrons significatius i converteix les dades en informació. Un sistema ideal de detecció de fraus hauria de protegir les dades de tots els usuaris. Els mètodes supervisats consisteixen en una col·lecció de registres de mostra, i aquests registres es classifiquen com a fraudulents o no fraudulents. Amb aquestes dades es construeix un model i es fa la tècnica per identificar si el document és fraudulent o no.
Mineria de dades en detecció de mentides:
string.compare c#
Detener un criminal no és gran cosa, però treure la veritat d'ell és una tasca molt difícil. Les forces de l'ordre poden utilitzar tècniques d'extracció de dades per investigar delictes, controlar les comunicacions sospitoses de terrorisme, etc. Aquesta tècnica també inclou l'extracció de textos i cerca patrons significatius en dades, que normalment són text no estructurat. Es compara la informació recollida de les investigacions anteriors i es construeix un model per a la detecció de mentides.
Mineria de dades Banca financera:
Se suposa que la digitalització del sistema bancari genera una enorme quantitat de dades amb cada nova transacció. La tècnica de mineria de dades pot ajudar els banquers resolent problemes relacionats amb els negocis en banca i finances mitjançant la identificació de tendències, baixes i correlacions en la informació empresarial i els costos del mercat que no són evidents a l'instant per als directius o executius perquè el volum de dades és massa gran o es produeixen. massa ràpid a la pantalla pels experts. El gestor pot trobar aquestes dades per orientar, adquirir, retenir, segmentar i mantenir un client rendible millor.
Reptes de la implementació en la mineria de dades
Tot i que la mineria de dades és molt potent, s'enfronta a molts reptes durant la seva execució. Diversos reptes podrien estar relacionats amb el rendiment, les dades, els mètodes i les tècniques, etc. El procés de mineria de dades es fa efectiu quan els reptes o problemes es reconeixen correctament i es resolen adequadament.
com ordenar la llista de matrius en java
Dades incompletes i sorolloses:
El procés d'extracció de dades útils a partir de grans volums de dades és la mineria de dades. Les dades del món real són heterogènies, incompletes i sorolloses. Les dades en grans quantitats solen ser inexactes o poc fiables. Aquests problemes poden ocórrer a causa d'un instrument de mesura de dades o a causa d'errors humans. Suposem que una cadena minorista recull números de telèfon de clients que gasten més de 500 dòlars i els empleats de comptabilitat introdueixen la informació al seu sistema. La persona pot cometre un error de dígit en introduir el número de telèfon, la qual cosa comporta dades incorrectes. Fins i tot alguns clients poden no estar disposats a revelar els seus números de telèfon, la qual cosa resulta en dades incompletes. Les dades es podrien canviar a causa d'un error humà o del sistema. Totes aquestes conseqüències (dades sorolloses i incompletes) fan que la mineria de dades sigui un repte.
Distribució de dades:
Les dades del món real s'emmagatzemen normalment en diverses plataformes en un entorn informàtic distribuït. Pot ser en una base de dades, sistemes individuals o fins i tot a Internet. Pràcticament, és una tasca força difícil portar totes les dades a un dipòsit de dades centralitzat, principalment per preocupacions organitzatives i tècniques. Per exemple, diverses oficines regionals poden tenir els seus servidors per emmagatzemar les seves dades. No és factible emmagatzemar totes les dades de totes les oficines en un servidor central. Per tant, la mineria de dades requereix el desenvolupament d'eines i algorismes que permetin la mineria de dades distribuïdes.
Dades complexes:
Les dades del món real són heterogènies i podrien ser dades multimèdia, com ara àudio i vídeo, imatges, dades complexes, dades espacials, sèries temporals, etc. Gestionar aquests diferents tipus de dades i extreure informació útil és una tasca difícil. La majoria de les vegades, les noves tecnologies, les noves eines i les metodologies s'haurien de perfeccionar per obtenir informació específica.
Rendiment:
El rendiment del sistema de mineria de dades depèn principalment de l'eficiència dels algorismes i tècniques utilitzades. Si l'algoritme i les tècniques dissenyats no estan a l'alçada, l'eficiència del procés de mineria de dades es veurà afectada negativament.
Privadesa i seguretat de les dades:
La mineria de dades sol comportar problemes greus en termes de seguretat de dades, govern i privadesa. Per exemple, si un minorista analitza els detalls dels articles comprats, revela dades sobre els hàbits de compra i les preferències dels clients sense el seu permís.
Visualització de dades:
En la mineria de dades, la visualització de dades és un procés molt important perquè és el mètode principal que mostra la sortida a l'usuari d'una manera presentable. Les dades extretes han de transmetre el significat exacte del que pretén expressar. Però moltes vegades, representar la informació a l'usuari final d'una manera precisa i fàcil és difícil. Les dades d'entrada i la informació de sortida són processos de visualització de dades complicats, molt eficients i reeixits que s'han d'implementar per tenir èxit.
Hi ha molts més reptes en la mineria de dades a més dels problemes esmentats anteriorment. Es revelen més problemes a mesura que comença el procés de mineria de dades real i l'èxit de la mineria de dades depèn de desfer-se de totes aquestes dificultats.
Requisits previs
Abans d'aprendre els conceptes de mineria de dades, hauríeu de tenir una comprensió bàsica d'estadístiques, coneixements de bases de dades i llenguatge de programació bàsic.
Públic
El nostre tutorial de mineria de dades està preparat per a tots els principiants o graduats en informàtica per ajudar-los a aprendre els fonaments de les tècniques avançades relacionades amb la mineria de dades.
Problemes
Us assegurem que no trobareu cap dificultat mentre apreneu el nostre tutorial d'extracció de dades. Però si hi ha algun error en aquest tutorial, si us plau, publiqueu el problema o l'error al formulari de contacte perquè puguem millorar-lo.