Data-Mining-Architektur: Komponenten, Typen und Techniken
Veröffentlicht: 2020-05-22Inhaltsverzeichnis
Einführung
Data Mining ist der Prozess, bei dem zuvor unbekannte Informationen, die potenziell sehr nützlich sein könnten, aus einem sehr großen Datensatz extrahiert werden. Data-Mining-Architektur oder Architektur von Data-Mining-Techniken sind nichts anderes als die verschiedenen Komponenten, die den gesamten Data-Mining-Prozess ausmachen. Lernen Sie Data Science, um Fachwissen im Data Mining zu erlangen und auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.
Komponenten der Data-Mining-Architektur
Werfen wir einen Blick auf die Komponenten, die die gesamte Data-Mining-Architektur ausmachen.
1. Datenquellen
Der Ort, an dem wir unsere Daten zur Bearbeitung erhalten, wird als Datenquelle oder Quelle der Daten bezeichnet. Es werden viele Dokumentationen präsentiert, und man könnte auch argumentieren, dass das gesamte World Wide Web (WWW) ein Big Data Warehouse ist. Die Daten können überall sein, und einige können sich in Textdateien, einem Standard-Tabellenkalkulationsdokument oder einer anderen brauchbaren Quelle wie dem Internet befinden.
2. Datenbank- oder Data Warehouse-Server
Der Server ist der Ort, an dem alle Daten zur Verarbeitung bereitstehen. Das Abrufen von Daten erfolgt auf Anfrage des Benutzers, und daher können die eigentlichen Datensätze sehr persönlich sein.
3. Data-Mining-Engine
Das Gebiet des Data Mining ist unvollständig ohne seine wohl wichtigste Komponente, die als Data Mining Engine bekannt ist. Es enthält normalerweise viele Module, mit denen eine Vielzahl von Aufgaben ausgeführt werden können. Die Aufgaben, die durchgeführt werden können, können Assoziation, Charakterisierung, Vorhersage, Clustering, Klassifizierung usw. sein.
4. Module zur Musterauswertung
Dieses Modul der Architektur wird hauptsächlich verwendet, um zu messen, wie interessant das entworfene Muster tatsächlich ist. Zur Auswertung wird üblicherweise ein Schwellwert verwendet. Eine weitere wichtige Sache, die hier zu beachten ist, ist, dass dieses Modul eine direkte Interaktionsverbindung mit der Data-Mining-Engine hat, deren Hauptziel es ist, interessante Muster zu finden.
5. GUI oder grafische Benutzeroberfläche
Wie der Name schon sagt, interagiert dieses Modul der Architektur mit dem Benutzer. Die GUI dient als dringend benötigtes Bindeglied zwischen dem Benutzer und dem Data-Mining-System. Die Hauptaufgabe der GUI besteht darin, die Komplexität des gesamten Data Mining-Prozesses zu verbergen und dem Benutzer ein einfach zu verwendendes und verständliches Modul bereitzustellen, mit dem er auf leicht verständliche Weise eine Antwort auf seine Fragen erhalten kann.
6. Wissensdatenbank
Die Basis des gesamten Wissens ist für jede Data-Mining-Architektur von entscheidender Bedeutung. Die Wissensbasis wird normalerweise als Richtschnur für das Muster der Ergebnisse verwendet. Es kann auch die Daten von dem enthalten, was die Benutzer erlebt haben. Die Data-Mining-Engine interagiert häufig mit der Wissensbasis, um sowohl die Zuverlässigkeit als auch die Genauigkeit des Endergebnisses zu erhöhen. Sogar das Musterbewertungsmodul hat einen Link zur Wissensbasis. Es interagiert in regelmäßigen Abständen mit der Wissensdatenbank, um verschiedene Eingaben und Aktualisierungen daraus zu erhalten.
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Arten von Data-Mining-Architekturen
Es gibt vier verschiedene Arten von Architektur, die im Folgenden aufgeführt sind:
1. Data Mining ohne Kopplung
Eine No-Coupling-Architektur nutzt typischerweise keinerlei Funktionalität der Datenbank. Was keine Kopplung normalerweise tut, ist, dass es die erforderlichen Daten aus einer oder einer bestimmten Datenquelle abruft. Das ist es; diese Art von Architektur nimmt der betreffenden Datenbank keinerlei Vorteile. Aufgrund dieses spezifischen Problems wird Nicht-Kopplung normalerweise als schlechte Wahl der Architektur für das Data-Mining-System angesehen. Dennoch wird es häufig für elementare Prozesse im Zusammenhang mit Data Mining verwendet.
2. Lose Kopplung Data Mining
Der Data-Mining-Prozess mit loser Kopplung verwendet eine Datenbank, um das Gebot zum Abrufen der Daten zu übernehmen. Nachdem es die Daten gefunden und gebracht hat, speichert es die Daten in diesen Datenbanken. Diese Art von Architektur wird häufig für speicherbasierte Data-Mining-Systeme verwendet, die keine hohe Skalierbarkeit und hohe Leistung erfordern.
3. Data Mining mit halbfester Kopplung
Die Semi-Tight-Architektur nutzt verschiedene Funktionen des Data Warehouse. Diese Funktionen von Data Warehouse-Systemen werden normalerweise verwendet, um einige Aufgaben im Zusammenhang mit Data Mining auszuführen. Aufgaben wie Indizierung, Sortierung und Aggregation sind diejenigen, die im Allgemeinen ausgeführt werden.
4. Eng gekoppeltes Data Mining
Die Tight-Coupling-Architektur unterscheidet sich von den anderen durch die Behandlung von Data Warehouses. Bei der engen Kopplung wird das Data Warehouse als Komponente zum Abrufen der Informationen behandelt. Es nutzt auch alle Funktionen, die Sie in den Datenbanken oder den Data Warehouses finden würden, um verschiedene Data-Mining-Aufgaben auszuführen. Diese Art von Architektur ist normalerweise für ihre Skalierbarkeit, integrierte Informationen und hohe Leistung bekannt. Es gibt drei Ebenen dieser Architektur, die unten aufgeführt sind:

5. Datenschicht
Die Datenschicht kann als Datenbank oder das System von Data Warehouses definiert werden. Die Ergebnisse des Data Mining werden in der Regel in dieser Datenschicht gespeichert. Die Daten, die diese Datenschicht enthält, können dann weiter verwendet werden, um die Daten dem Endbenutzer in verschiedenen Formen wie Berichten oder einer anderen Art von Visualisierung zu präsentieren.
6. Data-Mining-Anwendungsschicht
Die Aufgabe der Data-Mining-Anwendungsschicht besteht darin, die Daten aus einer bestimmten Datenbank zu finden und abzurufen. Normalerweise muss hier eine Datentransformation durchgeführt werden, um die Daten in das vom Endbenutzer gewünschte Format zu bringen.
7. Front-End-Schicht
Diese Schicht hat praktisch die gleiche Aufgabe wie eine GUI. Die Front-End-Schicht bietet eine intuitive und freundliche Interaktion mit dem Benutzer. Das Ergebnis des Data Mining wird dem Benutzer normalerweise in irgendeiner Form visualisiert, indem diese Front-End-Schicht verwendet wird.
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Techniken des Data Mining
Es gibt mehrere Data-Mining-Techniken, die dem Benutzer zur Verfügung stehen; einige von ihnen sind unten aufgeführt:
1. Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind aufgrund der Komplexität oder des Fehlens dieser in diesem speziellen Algorithmus die gebräuchlichste Technik für das Mining der Daten. Die Wurzel des Baumes ist eine Bedingung. Jede Antwort baut dann auf dieser Bedingung auf, indem sie uns auf eine bestimmte Weise führt, die uns schließlich helfen wird, die endgültige Entscheidung zu treffen.
2. Sequentielle Muster
Sequenzielle Muster werden normalerweise verwendet, um regelmäßig auftretende Ereignisse oder Trends zu erkennen, die in Transaktionsdaten zu finden sind.
3. Clusterbildung
Clustering ist eine Technik, die basierend auf der Form des Objekts automatisch verschiedene Klassen definiert. Die so gebildeten Klassen werden dann verwendet, um andere ähnliche Arten von Objekten darin zu platzieren.
4. Vorhersage
Diese Technik wird normalerweise verwendet, wenn wir ein Ergebnis genau bestimmen müssen, das noch eintreten wird. Diese Vorhersagen werden gemacht, indem die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Einheiten genau hergestellt wird.
5. Klassifizierung
Diese Technik basiert auf einem ähnlichen maschinellen Lernalgorithmus mit demselben Namen. Diese Klassifizierungstechnik wird verwendet, um jedes fragliche Element in vordefinierte Gruppen zu klassifizieren, indem mathematische Techniken wie lineare Programmierung, Entscheidungsbäume, neuronale Netze usw. verwendet werden.
Fazit
Aufgrund der technologischen Sprünge und Grenzen haben die Leistungsfähigkeit und das Können der Verarbeitung erheblich zugenommen. Dieser Technologiezuwachs hat es uns ermöglicht, weiter und über die traditionell langwierigen und zeitaufwändigen Methoden der Datenverarbeitung hinauszugehen und komplexere Datensätze zu erhalten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die früher als unmöglich galten. Daraus entstand das Gebiet des Data Mining. Data Mining ist ein neues aufstrebendes Gebiet, das das Potenzial hat, die Welt, wie wir sie kennen, zu verändern.
Data-Mining-Architektur oder Architektur des Data-Mining-Systems ist, wie Data-Mining durchgeführt wird. Daher ist das Wissen über Architektur genauso wichtig, wenn nicht sogar noch wichtiger, als das Wissen über das Gebiet selbst.
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Was ist der zukünftige Anwendungsbereich von Data Mining?
Data Mining ist ein immens nützliches Verfahren, um bisher unbekannte Informationen aus einer riesigen Datenmenge zu extrahieren. Das Extrahieren verwertbarer Informationen ist für das Wachstum und den Nutzen jedes Unternehmens oder jeder Organisation erforderlich. Data Mining ist der Prozess, der Organisationen die Entscheidungsfindung auf der Grundlage der verfügbaren Daten erleichtert.
Aus diesem Grund gibt es eine große Nachfrage nach Data Mining-Analysten, aber es gibt nicht genügend qualifizierte Fachkräfte, um den Job anzunehmen. Da Daten der wichtigste Faktor für Geschäftsentscheidungen sind, gibt es einen riesigen Spielraum für Data-Mining-Experten. Wenn Sie also darüber nachdenken, eine Karriere im Bereich Data Mining aufzubauen, dann blicken Sie definitiv in eine glänzende Zukunft.
Was sind die Top 5 Data-Mining-Methoden?
In der heutigen Welt sind wir alle von Daten von allen Seiten umgeben. Diese Situation wird sich mit der Zeit verschärfen. Das Wissen ist tief in diesen Daten vergraben, und es ist notwendig, bestimmte Strategien zu implementieren, die das Rauschen beseitigen und umsetzbare Informationen aus dem Datenblock liefern können. Ohne verwertbare Informationen gelten Daten als nutzlos und unwirksam.
Die Top-5-Data-Mining-Methoden zum Erstellen optimaler Ergebnisse für alle Datensätze sind Klassifizierungsanalyse, Lernen von Assoziationsregeln, Clustering-Analyse, Regressionsanalyse und Erkennung von Anomalien oder Ausreißern.
Was sind die verschiedenen Anwendungen von Data Mining?
Daten sind überall vorhanden, weshalb Data Mining in verschiedenen Branchen weit verbreitet ist. Da sich alles in Richtung Digitalisierung bewegt, nimmt die Menge der gesammelten und gespeicherten Daten von Unternehmen exponentiell zu. Data-Mining-Systeme werden in allen Branchen generiert, wobei es noch viele Herausforderungen gibt, denen diese Systeme gegenüberstehen.
Der Trend zum Data Mining bewegt sich auf einer völlig neuen Ebene und seine Anwendungen finden sich in nahezu allen Branchen. Einige der Schlüsselindustrien, in denen die Anwendungen von Data Mining weit verbreitet sind, sind die Analyse von Finanzdaten, der Einzelhandel, die Telekommunikationsindustrie, die Analyse biologischer Daten und die Erkennung von Eindringlingen.