Definição, função, método e aplicação

Você já ouviu falar no termo Data Mining? Talvez você também já tenha ouvido falar em ciência de dados. Então, quais são as definições e métodos de mineração de dados, quais são suas funções e quais são as etapas da mineração de dados? Tudo será discutido com mais detalhes aqui

O que é mineração de dados?

A mineração de dados é um processo de dragagem ou coleta de informações importantes de grandes volumes de dados. O processo de mineração de dados geralmente usa métodos estatísticos, matemáticos e faz uso da tecnologia de inteligência artificial.

Nama alternatifnya yaitu Descoberta de conhecimento (mineração) em bancos de dados (KDD), extração de conhecimento, análise de dados/padrão, arqueologia de dados, dragagem de dados, coleta de informações, inteligência de negócios, dan lain-lain.

Se você observar as imagens do processo KDD, verá que muitos conceitos e técnicas são usados ​​no processo de mineração de dados. O processo requer várias etapas para obter os dados desejados.

O processo KDD inclui limpeza de dados, integração de dados, seleção de dados, transformação, mineração de dados, avaliação de padrões e apresentação de conhecimento.

Funções de mineração de dados

A mineração de dados tem muitas funções: para a função principal propriamente dita, existem duas; Nomeadamente função descritiva e função preditiva. Para outras funções serão discutidas abaixo

1. Descritivo

A função de descrição na mineração de dados é uma função para entender mais sobre os dados observados. Ao realizar um processo, espera-se que você possa descobrir o comportamento dos dados. Esses dados podem ser usados ​​posteriormente para determinar as características dos dados em questão.

Ao usar a função de mineração de dados descritiva, mais tarde você pode encontrar certos padrões ocultos nos dados. Em outras palavras, se o padrão é repetido e tem valor, então as características de um dado podem ser conhecidas.

2. Preditivo

A função de previsão é uma função de como um processo encontrará posteriormente um determinado padrão de dados. Esses padrões podem ser conhecidos a partir de várias variáveis ​​nos dados.

Quando um padrão é encontrado, o padrão obtido pode ser usado para prever outras variáveis ​​cujo valor ou tipo é desconhecido.

É por isso que se diz que essa função é uma função preditiva, além de fazer análise preditiva. Essa função também pode ser usada para prever uma determinada variável que não está nos dados.

Portanto, essa função torna mais fácil e lucrativo para quem precisa de previsões precisas para melhorar essas coisas importantes.

Mineração de dados Fungsi yang lainnya yaitu: caracterização, discriminação, associação, classificação, agrupamento, outlier e análise de tendências, dll.

• Descrição do conceito multidimensionalCaracterização e discriminação, Ou serve para Generalizar, resumir e diferenciar características de dados, etc.
• Padrões frequentes, associação, correlação
• Classificação e previsão, Construa modelos (funções) que descrevam e diferenciem classes ou conceitos para previsões futuras. Por exemplo, Classificar países por (clima) ou classificar carros por (consumo de combustível)
• análise de cluster, Agrupar dados para formar uma nova classe. Por exemplo, maximizar a similaridade intraclasse e minimizar a similaridade interclasse
• Análise de outliersObjetos de dados que não estão em conformidade com o comportamento geral dos dados, Útil na detecção de fraudes, análise de eventos raros.
• Análise de tendências e evoluçãoTendências e desvios: por exemplo, análise de regressão ou mineração Mineração de padrões sequenciais: por exemplo, câmera digital ou análise de periodicidade e análise baseada em similaridade.
• Outras análises direcionadas a padrões ou estatísticas

Mineração de dados de método

Na coleta de informações, é claro que existem métodos, esses métodos irão auxiliar no processo de busca de dados. A mineração de dados fornecerá planejamento desde a ideia até a implementação final.

1. Processo de coleta de dados

Como é o processo de coleta de dados? Anteriormente, foi explicado sobre KDD ou descoberta de conhecimento (mineração) em bancos de dados. Com este KDD, você pode realizar o processo de recuperação de dados.

O processo ou etapas começam com dados brutos e terminam com conhecimento ou informação processada. Assim, o processo é o seguinte:

1. Limpeza de dados, O processo pelo qual dados incompletos, cheios de erros e inconsistentes são removidos da coleta de dados. Conheça também o gerenciamento do ciclo de vida dos dados para saber sobre o processamento de dados.
2. Integração de dadosO processo de integração de dados onde o iterativo será combinado.
3. SeleçãoO processo de seleção ou seleção de dados relevantes para a análise a ser recebida das coletas de dados existentes.
4. Transformação de dadosO processo de transformação de dados que foram selecionados na forma de procedimentos de mineração por meio de métodos e agressão de dados.
5. Mineração de dadoso processo mais importante onde várias técnicas serão aplicadas para extrair vários padrões potenciais para obter dados úteis.
6. Evolução do PadrãoUm processo no qual padrões interessantes que foram previamente encontrados são identificados com base na medida que foi dada
7. Apresentação de conhecimentoé a etapa final do processo, neste caso são utilizadas técnicas de visualização que visam auxiliar o usuário na compreensão e interpretação dos resultados da mineração de dados.

2. Técnicas no Processo de Mineração de Dados

Existem várias técnicas usadas no processo de mineração de dados. Quais são as técnicas que podem ser usadas no processo de mineração de dados?

1. Modelagem preditiva, Existem duas técnicas, a saber, Classificação e Previsão de Valor.
2. Segmentação de banco de dadosParticionar o banco de dados no mesmo número de segmentos, clusters ou registros
3. Análise de links, Uma técnica para criar relacionamentos entre registros individuais ou um grupo de registros em um banco de dados.
4. detecção de desvio, Uma técnica para identificar outliers que expressam um desvio das expectativas previamente conhecidas.
5. Vizinho mais próximo, Essa é uma técnica que prevê agrupamento, essa técnica em si é a técnica mais antiga usada na mineração de dados.
6. Agrupamentoé uma técnica de classificação de dados com base nos critérios de cada dado.
7. Árvore de Decisão, É uma técnica de próxima geração, onde esta técnica é um modelo preditivo que pode ser descrito como uma árvore. Cada nó contido na estrutura da árvore representa uma questão que é utilizada para classificar os dados.

Problemas na Mineração de Dados

Não é fácil coletar informações e realizar mineração de dados que serão úteis no futuro. Muitos problemas que podem ser encontrados ao fazer mineração de dados.

Um deles é um problema relacionado à confiabilidade ou durabilidade do hardware ou servidor VPS usado para processar a mineração de dados. Eleição servidores são um ponto importante que deve ser considerado considerando que se trata da velocidade de processamento dos dados.

Portanto, Jagoan Hosting está aqui como uma solução através de um serviço de servidor VPS que oferece desempenho confiável a um preço mais baixo entre seus pares. Você precisa de especificações mais altas? Não se preocupe! Estamos prontos para ajudar e atender às suas necessidades. Vamos discutir as necessidades servidor VPS você com Jagoan Hosting agora!

Bem, depois de você selecionar servidores para mineração de dadosagora é a hora de você conhecer vários outros problemas na mineração de dados, incluindo:

1. Metodologia de Mineração

• Mineração de diferentes tipos de conhecimento a partir de diferentes tipos de dados
• Desempenho: eficiência, eficácia e escalabilidade
• Avaliação de padrões: o problema da atração
• Incluir conhecimento prévio
• Lidar com ruído e dados incompletos
• Métodos de mineração paralela, distribuída e incremental
• Integração do conhecimento descoberto com o existente: fusão do conhecimento

2. Interação do usuário

• Linguagem de consulta de mineração de dados e mineração ad-hoc
• Expressão e visualização de resultados de mineração de dados
• Mineração interativa de conhecimento em vários níveis de abstração

3. Aplicações e impactos sociais

• Mineração de dados específica de domínio e mineração de dados invisível
• Proteção da segurança, integridade e privacidade dos dados

Exemplo de Aplicação de Mineração de Dados

A mineração de dados pode ser usada em vários setores, começando no setor empresarial, gestão, finanças e assim por diante. Seguem exemplos de aplicação de mineração de dados em diversos setores:

1. Análise de Mercado e Gestão

No setor de marketing, a mineração de dados é geralmente usada para marketing de destino, gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), análise de mercado, vendas cruzadas e segmentação de mercado.

• alvo de marketing, Por exemplo, encontrar grupos de clientes “modelos” que compartilham as mesmas características: interesses, níveis de renda, hábitos de compra, etc. ou determinar os padrões de compra do cliente ao longo do tempo.
• Análise de tráfego de mercadoEncontrando relacionamentos/relacionamentos entre produtos de vendas e previsões com base nessas associações.
• Perfil do clienteQue tipos de clientes compram quais produtos (agrupamento ou classificação)
• Análise das necessidades do clientePor exemplo, identificar os melhores produtos para diferentes grupos de clientes, Prever quais fatores atrairão novos clientes, Fornecimento de informações resumidas, Relatórios resumidos multidimensionais, Informações estatísticas resumidas (tendências e variações do data center)

2. Análise Corporativa e Gestão de Riscos

A aplicação de mineração de dados no setor corporativo é geralmente usada para previsões, retenção de clientes, melhor subscrição, controle de qualidade e análise competitiva.

• Planejamento financeiro e avaliação patrimonialPor exemplo, análise e previsão de fluxo de caixa, análise de reivindicações contingentes para avaliar ativos, análise transversal e de séries temporais (rácios financeiros, análise de tendências, etc.)
• Planejamento Planejamento de recursosPor exemplo resumir e comparar recursos e despesas
• ConcorrênciaPor exemplo, monitorar os concorrentes e a direção do mercado, agrupar clientes em classes e procedimentos de precificação baseados em classe e definir estratégias de precificação em mercados altamente competitivos.

3. Detecção de fraude e padrões incomuns de mineração

A mineração de dados também funciona para encontrar e detectar fraudes em um sistema. Ao usar mini dados, você poderá ver os milhões de transações recebidas.

• Abordagem: Agrupamento e construção de modelo para fraude, análise de outliers
• Aplicativo: Saúde, varejo, serviços de cartão de crédito, telecomunicações. Por exemplo, seguros de automóveis, lavagem de dinheiro, seguros de saúde, telecomunicações, análise de padrões que fogem da norma esperada, setor de varejo, etc.

Essas são algumas informações sobre mineração de dados, você pode aprender sobre mineração de dados para obter e coletar informações/dados úteis para o futuro.