Klassifizierung und Vorhersage im Data Mining: Wie erstellt man ein Modell?

Was ist Data-Mining?

Data Mining ist die Methode, wertvolle Informationen aus einem großen Datensatz zu extrahieren. Mit anderen Worten, es ist der Prozess der Ableitung, um relevante Daten aus einer riesigen Datenbank zu erhalten. Wir können Data Mining in relationalen Datenbanken, Data Warehouses, objektorientierten Datenbanken und strukturiert-unstrukturierten Datenbanken verwenden.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist die Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten in identifizierbare wertvolle Daten für geschäftsbezogene Entscheidungen. Ziel der Datenanalyse ist es, notwendige Informationen aus Daten abzuleiten und diese zu nutzen, um auf Basis der Datenanalyse Entscheidungen zu treffen. Um Fachwissen in Data Mining und anderen datenbezogenen Konzepten zu erwerben, sehen Sie sich unsere Data-Science-Kurse an.

Wie erstellt man ein Modell in Klassifizierung und Vorhersage mit Data Mining?

Die Datenanalysemethode nutzt die Algorithmen, um aussagekräftige Datenmodelle zu extrahieren, zu transformieren, zu laden und zu produzieren und mit Daten zu experimentieren.

• Die erste Ebene der Data-Analytics-Methode beinhaltet die Lösung komplexer Probleme durch den Data-Analytics-Prozess.
• Die zweite Ebene der Methode ist die Auswahl eines geeigneten Datensatzes basierend auf einer bestimmten Domäne.
• In der dritten Ebene können wir den jeweiligen Datensatz in ein bestimmtes Format konvertieren und in Analysealgorithmen anwenden.
• In der vierten Ebene können wir die Daten aus verschiedenen Quellen in ein gemeinsames Analyseformat umwandeln.
• Die letzte Ebene ist die Bewertung der Ergebnisse und die Visualisierung, die von den Data-Mining-Algorithmen erzeugt werden.

Was ist Klassifizierung und Vorhersage im Data Mining?

Wir verwenden Klassifizierung und Vorhersage, um ein Modell zu extrahieren, das die Datenklassen darstellt, um zukünftige Datentrends vorherzusagen. Diese Analyse bietet uns das beste Verständnis der Daten im großen Maßstab. Die Klassifizierung sagt die kategorialen Bezeichnungen von Daten mit den Vorhersagemodellen voraus.

Data-Mining-Techniken

Viele wichtige Data-Mining-Techniken wurden entwickelt und in Data-Mining-Projekten angewendet, insbesondere Klassifikation, Assoziation, Clustering, Vorhersage, sequentielle Modelle und Entscheidungsbäume.

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Herkömmliche Data-Mining-Tools

Herkömmliche Data-Mining-Tools und -Techniken arbeiten mit bestehenden Datenbanken, die auf Unternehmensservern und lokalen Festplatten gespeichert sind.

• Es übersetzt die gespeicherten Daten mit vordefinierten Algorithmen und Abfragen, die in einer datenbankspezifischen Programmiersprache geschrieben sind.
• Zum Beispiel kann eine Datenbank mit Verkaufszahlen leicht monatliche Verkaufstrends präsentieren, basierend auf dem Zugriff auf das eingebaute Abfrage- und Tabellensystem der Datenbank. Ein auf dem Server integriertes Data-Mining-Tool kann dann diese riesigen Zahlen analysieren, um die Merkmale zu analysieren, die sich auf die monatlichen Verkäufe auswirken.

Was ist die Klassifizierung im Data Mining?

Bei der Klassifizierung geht es darum, ein Modell zu entdecken, das die Datenklassen und -konzepte definiert. Die Idee ist, dieses Modell zu verwenden, um die Klasse von Objekten vorherzusagen. Das abgeleitete Modell ist abhängig von der Untersuchung von Sätzen von Trainingsdaten.

Das abgeleitete Modell können wir in den folgenden Methoden definieren.

1. Klassifikationsregeln (IF-THEN).
2. Entscheidungsbäume
3. Mathematische Formeln
4. Neuronale Netze

Klassifikationsalgorithmen im maschinellen Lernen

Der Klassifikationsalgorithmus ist ein überwachtes Lernverfahren mit einem Maschinenprogramm, das es aus den Eingabedaten liest und dies dann beim Lernen umsetzt, um es in Beobachtungen zu klassifizieren. Einige praktische Modelle von Klassifizierungsproblemen sind Spracherkennung, Handschrifterkennung, biometrische Klassifizierung, Dokumentenklassifizierung usw.

Beispiele für Klassifizierungsalgorithmen in maschinellen Lernalgorithmen

• Lineare Klassifikatoren mit logistischer Regression
• Vorhersageanalyse
• Entscheidungs- und verstärkte Bäume
• Neuronale Netze

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Was ist der Lebenszyklus der Datenklassifizierung?

Der Lebenszyklus der Datenklassifizierung erzeugt eine hervorragende Struktur zur Steuerung des Datenflusses zu einem Unternehmen. Unternehmen müssen Datensicherheit und Compliance auf jeder Ebene berücksichtigen. Mit Hilfe der Datenklassifizierung können wir dies in jeder Phase durchführen – von der Entstehung bis zur Löschung.

Der Datenlebenszyklus umfasst diese sechs Phasen:

1. Herkunft : Es produziert sensible Daten in verschiedenen Formaten, mit E-Mails, Excel-, Word- und Google-Dokumenten, sozialen Medien und Websites.
2. Rollenbasierte Praxis: Rollenbasierte Sicherheitseinschränkungen gelten für alle sensiblen Daten, indem sie auf der Grundlage interner Schutzrichtlinien und Vereinbarungsregeln gekennzeichnet werden.
3. Speicherung : Hier haben wir die erhaltenen Daten, einschließlich Zugriffskontrollen und Verschlüsselung.
4. Teilen : Daten bedeutet, dass Daten kontinuierlich zwischen Agenten, Verbrauchern und Mitarbeitern von verschiedenen Geräten und Plattformen verteilt werden.
5. Archive : Hier werden Daten schließlich in den Speichersystemen einer Branche archiviert.
6. Veröffentlichung : Durch die Veröffentlichung von Daten können sie die Kunden erreichen. Diese können dann in Form der Dashboards eingesehen und heruntergeladen werden.

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Wie funktioniert die Klassifizierung?

Um die Datenklassifizierungssysteme zu verstehen und aufzubauen, haben wir hier drei Arten von Techniken für potenzielle Kunden:

• Manuell – Gängige Datenklassifikationen erfordern menschliche Eingriffe und Implementierung.
• Automatisiert – Technologiegesteuerte Lösungen schließen die Risiken menschlicher Eingriffe aus, einschließlich unnötiger Zeit- und Datenfehler, während die Persistenz (Rund-um-die-Uhr-Klassifizierung aller Daten) fortgesetzt wird.
• Hybrid – Menschliche Eingriffe tragen Kontext für die Datenklassifizierung bei, während Tools die Effizienz und die Durchsetzung von Richtlinien erleichtern.

Der Datenklassifizierungsprozess umfasst zwei Schritte:

1. Entwicklung des Klassifikators
2. Anwenden des Klassifikators für die Klassifizierung

Entwicklung des Klassifikators

• Dieser Schritt ist der Einstiegsschritt oder die Trainingsphase.
• In diesem Schritt entwickeln die Klassifikationsalgorithmen den Klassifikator.
• Es entwickelt den Klassifikator aus dem Trainingssatz, der aus Datenbanktupeln und ihren verbundenen Klassenetiketten besteht.
• Es ordnet jedes Tupel, das den Trainingssatz aggregiert, einer Kategorie oder Klasse zu. Wir können diese Tupel auch auf ein Beispielobjekt oder Datenpunkte anwenden.

Klassifikator für die Klassifikation anwenden

• Stimmungsanalyse
• Dokumentklassifizierung
• Bildklassifizierung
• Klassifikation des maschinellen Lernens

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist sehr hilfreich bei der Überwachung sozialer Medien; Wir können es verwenden, um Social-Media-Insights zu extrahieren.

Mit fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen können wir Stimmungsanalysemodelle erstellen, um die falsch geschriebenen Wörter zu lesen und zu analysieren. Die genau trainierten Modelle liefern durchweg genaue Ergebnisse und Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit.

Dokumentklassifizierung

Über die Dokumentenklassifikation können wir die Dokumente inhaltlich in Abschnitte einteilen. Und mit Hilfe von Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen können wir es automatisch ausführen.

Die Dokumentenklassifizierung bezieht sich auf die Textklassifizierung; Hier können wir die Wörter im gesamten Dokument klassifizieren. Hier haben wir das beste Beispiel der Suchmaschinen für die Online-Suche nach Datensätzen zu jedem relevanten Suchthema.

Bildklassifizierung

Bildklassifikation wird für die trainierten Kategorien zu einem Bild verwendet. Dies können die Bildunterschrift, ein statistischer Wert, ein Thema sein. Durch die Anwendung von überwachten Lernalgorithmen können Sie Bilder markieren, um Ihr Modell für relevante Kategorien zu trainieren.

Klassifikation des maschinellen Lernens

Es verwendet die statistisch nachweisbaren Algorithmusregeln, um analytische Aufgaben auszuführen, für deren Ausführung Menschen Hunderte von Stunden mehr benötigen würden.

Datenklassifizierungsprozess

Wir können die Datenklassifizierung in fünf Schritte unterteilen:

• Erstellen Sie Datenklassifizierungsziele, Richtlinien, Workflows und Datenklassifizierungsdesign.
• Klassifizieren Sie die sensiblen Daten, die Sie speichern.
• Verwenden Sie Labels, indem Sie Daten taggen.
• Verwenden Sie Effekte, um die Sicherheit und Fügsamkeit zu erhöhen.
• Daten sind dynamisch, und die Klassifizierung ist ein kontinuierlicher Prozess.

Fazit

Hoffentlich hat Ihnen dieser Artikel geholfen, die Klassifizierung und Vorhersage im Data Mining zu verstehen. Der Artikel hat alle grundlegenden Details zu den Data-Mining-Konzepten beschrieben.

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