Урокът за извличане на данни предоставя основни и разширени концепции за извличане на данни. Нашият урок за извличане на данни е предназначен за учащи и експерти.
Извличането на данни е една от най-полезните техники, които помагат на предприемачи, изследователи и физически лица да извличат ценна информация от огромни набори от данни. Извличането на данни също се нарича Откриване на знания в база данни (KDD) . Процесът на откриване на знания включва почистване на данни, интегриране на данни, избор на данни, трансформация на данни, извличане на данни, оценка на шаблони и представяне на знания.
Нашият урок за извличане на данни включва всички теми за извличане на данни като приложения, извличане на данни срещу машинно обучение, инструменти за извличане на данни, извличане на данни в социалните медии, техники за извличане на данни, клъстеризиране при извличане на данни, предизвикателства при извличане на данни и др.
Какво е Data Mining?
Процесът на извличане на информация за идентифициране на модели, тенденции и полезни данни, които биха позволили на бизнеса да вземе управлявано от данни решение от огромни набори от данни, се нарича Data Mining.
С други думи, можем да кажем, че извличането на данни е процесът на изследване на скрити модели на информация към различни гледни точки за категоризиране в полезни данни, които се събират и събират в определени области като хранилища за данни, ефективен анализ, алгоритъм за извличане на данни, подпомагане на вземането на решения създаване и други изисквания за данни за евентуално намаляване на разходите и генериране на приходи.
Извличането на данни е акт на автоматично търсене на големи запаси от информация, за да се намерят тенденции и модели, които надхвърлят простите процедури за анализ. Извличането на данни използва сложни математически алгоритми за сегменти от данни и оценява вероятността от бъдещи събития. Извличането на данни се нарича още Откриване на знания за данни (KDD).
Извличането на данни е процес, използван от организациите за извличане на конкретни данни от огромни бази данни за решаване на бизнес проблеми. Той основно превръща необработените данни в полезна информация.
Извличането на данни е подобно на Data Science, извършвано от човек, в конкретна ситуация, върху определен набор от данни, с цел. Този процес включва различни видове услуги, като копаене на текст, копаене на уеб, копаене на аудио и видео, копаене на изображения и социални медии. Извършва се чрез софтуер, който е прост или силно специфичен. Чрез възлагане на извличане на данни цялата работа може да се извърши по-бързо с ниски оперативни разходи. Специализираните фирми могат също да използват нови технологии за събиране на данни, които е невъзможно да бъдат локализирани ръчно. Има тонове налична информация на различни платформи, но много малко знания са достъпни. Най-голямото предизвикателство е да се анализират данните, за да се извлече важна информация, която може да се използва за решаване на проблем или за развитие на компанията. Има много мощни инструменти и техники за извличане на данни и намиране на по-добра представа от тях.
Видове извличане на данни
Извличането на данни може да се извърши върху следните типове данни:
Релационна база данни:
Релационна база данни е колекция от множество набори от данни, формално организирани от таблици, записи и колони, от които данните могат да бъдат достъпни по различни начини, без да се налага разпознаване на таблиците на базата данни. Таблиците предават и споделят информация, което улеснява търсенето, отчитането и организирането на данни.
метод за превключване на java
Складове за данни:
Data Warehouse е технологията, която събира данни от различни източници в рамките на организацията, за да предостави значима бизнес информация. Огромното количество данни идва от множество места като маркетинг и финанси. Извлечените данни се използват за аналитични цели и помагат при вземането на решения за бизнес организация. Складът за данни е предназначен за анализ на данни, а не за обработка на транзакции.
Хранилища на данни:
Хранилището на данни обикновено се отнася до дестинация за съхранение на данни. Въпреки това, много ИТ специалисти използват термина по-ясно, за да обозначат конкретен вид настройка в рамките на ИТ структура. Например група от бази данни, където една организация е съхранявала различни видове информация.
Обектно-релационна база данни:
Комбинация от обектно-ориентиран модел на база данни и релационен модел на база данни се нарича обектно-релационен модел. Поддържа класове, обекти, наследяване и др.
Една от основните цели на обектно-релационния модел на данни е да се затвори празнината между релационната база данни и практиките на обектно-ориентирания модел, често използвани в много езици за програмиране, например C++, Java, C# и т.н.
Транзакционна база данни:
Транзакционната база данни се отнася до система за управление на база данни (СУБД), която има потенциала да отмени транзакция на база данни, ако не е извършена правилно. Въпреки че това беше уникална възможност преди много време, днес повечето от системите за релационни бази данни поддържат транзакционни дейности за бази данни.
Предимства на Data Mining
- Техниката за извличане на данни позволява на организациите да получават данни, базирани на знания.
- Извличането на данни позволява на организациите да правят доходоносни модификации в работата и производството.
- В сравнение с други приложения за статистически данни, извличането на данни е рентабилно.
- Извличането на данни подпомага процеса на вземане на решения в организацията.
- Той улеснява автоматизираното откриване на скрити модели, както и прогнозирането на тенденции и поведение.
- Тя може да бъде предизвикана както в новата система, така и в съществуващите платформи.
- Това е бърз процес, който улеснява новите потребители да анализират огромни количества данни за кратко време.
Недостатъци на Data Mining
- Има вероятност организациите да продадат полезни данни на клиенти на други организации срещу пари. Според доклада American Express е продавала покупки с кредитни карти на свои клиенти на други организации.
- Много софтуери за анализ на извличане на данни са трудни за работа и се нуждаят от предварително обучение, за да работят върху тях.
- Различните инструменти за извличане на данни работят по различни начини поради различните алгоритми, използвани в дизайна им. Следователно изборът на правилните инструменти за извличане на данни е много предизвикателна задача.
- Техниките за извличане на данни не са прецизни, така че могат да доведат до тежки последствия при определени условия.
Приложения за извличане на данни
Извличането на данни се използва предимно от организации с интензивни потребителски изисквания - търговия на дребно, комуникации, финанси, маркетингова компания, определяне на цена, потребителски предпочитания, позициониране на продукта и въздействие върху продажбите, удовлетвореността на клиентите и корпоративните печалби. Извличането на данни позволява на търговеца на дребно да използва записи на клиентски покупки в точката на продажба, за да разработи продукти и промоции, които помагат на организацията да привлече клиенти.
Това са следните области, в които извличането на данни се използва широко:
Извличане на данни в здравеопазването:
скенер в java
Извличането на данни в здравеопазването има отличен потенциал за подобряване на здравната система. Той използва данни и анализи за по-добра представа и за идентифициране на най-добрите практики, които ще подобрят здравните услуги и ще намалят разходите. Анализаторите използват подходи за извличане на данни като машинно обучение, многоизмерна база данни, визуализация на данни, меко изчисление и статистика. Извличането на данни може да се използва за прогнозиране на пациенти във всяка категория. Процедурите гарантират, че пациентите получават интензивни грижи на точното място и в точното време. Извличането на данни също позволява на здравните застрахователи да разпознават измами и злоупотреби.
Извличане на данни в анализ на пазарната кошница:
Анализът на пазарната кошница е метод за моделиране, базиран на хипотеза. Ако купувате конкретна група продукти, тогава е по-вероятно да закупите друга група продукти. Тази техника може да позволи на търговеца на дребно да разбере поведението на купувача при покупка. Тези данни могат да помогнат на търговеца да разбере изискванията на купувача и да промени съответно оформлението на магазина. Може да се използва различно аналитично сравнение на резултатите между различни магазини, между клиенти в различни демографски групи.
Извличане на данни в образованието:
Извличането на данни в образованието е нововъзникваща област, занимаваща се с разработване на техники, които изследват знания от данните, генерирани от образователни среди. Целите на EDM се признават като утвърждаване на бъдещото поведение на ученика при учене, изучаване на въздействието на образователната подкрепа и насърчаване на науката за учене. Една организация може да използва извличане на данни, за да взема точни решения, а също и да прогнозира резултатите на ученика. С резултатите институцията може да се концентрира върху това какво да преподава и как да преподава.
Извличане на данни в производствения инженеринг:
Знанието е най-добрият актив, притежаван от една производствена компания. Инструментите за извличане на данни могат да бъдат полезни за намиране на модели в сложен производствен процес. Извличането на данни може да се използва при проектиране на системно ниво, за да се получат връзките между продуктовата архитектура, продуктовото портфолио и нуждите от данни на клиентите. Може също да се използва за прогнозиране на периода на разработване на продукта, разходите и очакванията сред другите задачи.
Извличане на данни в CRM (Управление на взаимоотношенията с клиенти):
Управлението на взаимоотношенията с клиентите (CRM) е свързано с намирането и задържането на клиенти, както и с повишаването на лоялността на клиентите и прилагането на стратегии, ориентирани към клиента. За да получи прилична връзка с клиента, една бизнес организация трябва да събира данни и да ги анализира. С технологиите за извличане на данни събраните данни могат да се използват за анализи.
Извличане на данни при откриване на измами:
Милиарди долари се губят от действието на измами. Традиционните методи за откриване на измами отнемат малко време и са сложни. Извличането на данни осигурява смислени модели и превръща данните в информация. Идеалната система за откриване на измами трябва да защитава данните на всички потребители. Контролираните методи се състоят от колекция от примерни записи и тези записи се класифицират като измамни или не измамни. С помощта на тези данни се изгражда модел и се създава техника, за да се идентифицира дали документът е измамен или не.
Извличане на данни в разпознаването на лъжата:
Задържането на престъпник не е голяма работа, но извеждането на истината от него е много предизвикателна задача. Правоприлагащите органи могат да използват техники за извличане на данни, за да разследват престъпления, да наблюдават предполагаеми терористични комуникации и т.н. Тази техника включва също извличане на текст и търси смислени модели в данните, които обикновено са неструктуриран текст. Сравнява се информацията, събрана от предишни разследвания, и се изгражда модел за детекция на лъжата.
Извличане на данни Финансово банкиране:
Дигитализацията на банковата система трябва да генерира огромно количество данни с всяка нова транзакция. Техниката за извличане на данни може да помогне на банкерите чрез решаване на бизнес проблеми в банкирането и финансите чрез идентифициране на тенденции, загуби и корелации в бизнес информацията и пазарните разходи, които не са незабавно очевидни за мениджърите или ръководителите, защото обемът на данните е твърде голям или се произвеждат твърде бързо на екрана от експерти. Мениджърът може да намери тези данни за по-добро насочване, придобиване, задържане, сегментиране и поддържане на печеливш клиент.
Предизвикателства на внедряването в извличането на данни
Въпреки че извличането на данни е много мощно, то е изправено пред много предизвикателства по време на изпълнението си. Различни предизвикателства могат да бъдат свързани с производителността, данните, методите и техниките и т.н. Процесът на извличане на данни става ефективен, когато предизвикателствата или проблемите са правилно разпознати и адекватно решени.
Непълни и шумни данни:
Процесът на извличане на полезни данни от големи обеми данни е извличане на данни. Данните в реалния свят са разнородни, непълни и шумни. Данните в огромни количества обикновено са неточни или ненадеждни. Тези проблеми могат да възникнат поради инструмент за измерване на данни или поради човешки грешки. Да предположим, че търговска верига събира телефонни номера на клиенти, които харчат повече от 500 долара, и счетоводните служители поставят информацията в своята система. Лицето може да направи цифрова грешка при въвеждане на телефонния номер, което води до грешни данни. Дори някои клиенти може да не желаят да разкрият телефонните си номера, което води до непълни данни. Данните може да се променят поради човешка или системна грешка. Всички тези последствия (шумни и непълни данни) правят извличането на данни предизвикателство.
Разпределение на данни:
Данните от реалния свят обикновено се съхраняват на различни платформи в разпределена изчислителна среда. Може да е в база данни, отделни системи или дори в интернет. На практика е доста трудна задача да пренесете всички данни в централизирано хранилище на данни главно поради организационни и технически проблеми. Например, различни регионални офиси могат да имат свои сървъри, за да съхраняват данните си. Не е възможно да се съхраняват всички данни от всички офиси на централен сървър. Следователно извличането на данни изисква разработването на инструменти и алгоритми, които позволяват извличането на разпределени данни.
Комплексни данни:
Данните от реалния свят са разнородни и могат да бъдат мултимедийни данни, включително аудио и видео, изображения, комплексни данни, пространствени данни, времеви редове и т.н. Управлението на тези различни видове данни и извличането на полезна информация е трудна задача. През повечето време новите технологии, новите инструменти и методологиите трябва да бъдат усъвършенствани, за да се получи специфична информация.
Производителност:
Производителността на системата за извличане на данни зависи основно от ефективността на използваните алгоритми и техники. Ако проектираният алгоритъм и техники не са на ниво, тогава ефективността на процеса на извличане на данни ще бъде засегната неблагоприятно.
време за вечеря срещу вечеря
Поверителност и сигурност на данните:
Извличането на данни обикновено води до сериозни проблеми по отношение на сигурността на данните, управлението и поверителността. Например, ако търговец на дребно анализира детайлите на закупените артикули, тогава той разкрива данни за покупателните навици и предпочитания на клиентите без тяхно разрешение.
Визуализация на данни:
При извличането на данни визуализацията на данни е много важен процес, тъй като това е основният метод, който показва изхода на потребителя по представителен начин. Извлечените данни трябва да предават точното значение на това, което възнамеряват да изразят. Но много пъти представянето на информацията на крайния потребител по прецизен и лесен начин е трудно. Процесите на визуализация на входните данни и изходната информация са сложни, много ефективни и успешни, за да бъдат успешни.
Има много повече предизвикателства при извличането на данни в допълнение към проблемите, споменати по-горе. Повече проблеми се разкриват, когато започне действителният процес на извличане на данни и успехът на извличането на данни зависи от премахването на всички тези трудности.
Предпоставки
Преди да научите концепциите за извличане на данни, трябва да имате основни познания по статистика, знания за бази данни и основен език за програмиране.
Публика
Нашият урок за извличане на данни е подготвен за всички начинаещи или завършили компютърни науки, за да им помогне да научат основите и напредналите техники, свързани с извличането на данни.
проблеми
Уверяваме ви, че няма да срещнете никаква трудност, докато изучавате нашия урок за извличане на данни. Но ако има някаква грешка в този урок, любезно публикувайте проблема или грешката във формата за контакт, за да можем да го подобрим.