7 Data-Mining-Funktionen, die jeder Data Scientist kennen sollte

Einführung

Data Mining hat eine breite Anwendung in Big Data, um Daten vorherzusagen und zu charakterisieren. Die Funktion besteht darin, Trends in der Datenwissenschaft zu finden. Im Allgemeinen wird Data Mining kategorisiert als:

1. Beschreibendes Data Mining: Es liefert bestimmtes Wissen über die Daten, z. B. Anzahl, Durchschnitt. Es gibt ohne vorherige Ahnung Auskunft darüber, was in den Daten passiert. Es weist die gemeinsamen Merkmale in den Daten auf. In einfachen Worten lernen Sie die allgemeinen Eigenschaften der in der Datenbank vorhandenen Daten kennen.
2. Predictive Data Mining: Dies hilft den Entwicklern, die Merkmale zu verstehen, die nicht explizit verfügbar sind. Zum Beispiel die Vorhersage der Geschäftsanalyse im nächsten Quartal mit der Leistung der Vorquartale. Im Allgemeinen sagt die prädiktive Analyse die Merkmale mit den zuvor verfügbaren Daten voraus oder folgert sie.

Die Funktionalität des Data Mining ist unten aufgeführt

1. Klassen-/Konzeptbeschreibung: Charakterisierung und Diskriminierung
2. Einstufung
3. Vorhersage
4. Assoziationsanalyse
5. Clusteranalyse
6. Ausreißeranalyse
7. Evolutions- und Abweichungsanalyse

1. Klassen-/Konzeptbeschreibung: Charakterisierung und Diskriminierung

Daten werden Klassen oder Konzepten zugeordnet, damit sie mit Ergebnissen korreliert werden können. Beispielsweise wird das neue iPhone-Modell in drei Varianten veröffentlicht, um die Zielkunden basierend auf ihren Anforderungen wie Pro, Pro Max und Plus zu bedienen.

Datencharakterisierung

Wenn Sie die allgemeinen Merkmale der Daten zusammenfassen, wird dies als Datencharakterisierung bezeichnet. Es produziert die charakteristischen Regeln für die Zielklasse, wie unsere iPhone-Käufer. Wir können die Daten mit einfachen SQL-Abfragen sammeln und OLAP-Funktionen ausführen, um die Daten zu verallgemeinern.

Eine attributorientierte Induktionstechnik wird auch verwendet, um die Daten mit minimaler Benutzerinteraktion zu verallgemeinern oder zu charakterisieren. Die verallgemeinerten Daten werden in verschiedenen Formen wie Tabellen, Tortendiagrammen, Liniendiagrammen, Balkendiagrammen und Grafiken dargestellt. Die mehrdimensionale Beziehung zwischen den Daten wird in einer Regel dargestellt, die Merkmalsregel der Zielklasse genannt wird.

Datendiskriminierung

Es vergleicht die Daten zwischen den beiden Klassen. Im Allgemeinen ordnet es die Zielklasse einer vordefinierten Gruppe oder Klasse zu. Es vergleicht und kontrastiert die Eigenschaften der Klasse mit der vordefinierten Klasse unter Verwendung eines Satzes von Regeln, die Diskriminanzregeln genannt werden. Die bei der Datendiskriminierung verwendeten Methoden ähneln der Datencharakterisierung.

2. Klassifizierung

Es verwendet Datenmodelle, um die Trends in den Daten vorherzusagen. Zum Beispiel zeigt das Ausgabendiagramm, das unsere Internet-Banking- oder mobile Anwendung basierend auf unseren Ausgabenmustern zeigt. Dies wird manchmal verwendet, um unser Risiko zu definieren, einen neuen Kredit zu erhalten.

Es verwendet Methoden wie IF-THEN, Entscheidungsbaum, mathematische Formeln oder neuronale Netze, um ein Modell vorherzusagen oder zu analysieren. Es verwendet Trainingsdaten, um neue Instanzen zu erstellen, die mit der vorhandenen verglichen werden können.

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3. Vorhersage

Die Vorhersage findet die fehlenden numerischen Werte in den Daten. Es verwendet eine Regressionsanalyse, um die nicht verfügbaren Daten zu finden. Wenn die Klassenbezeichnung fehlt, erfolgt die Vorhersage mithilfe der Klassifizierung. Vorhersagen sind wegen ihrer Bedeutung für Business Intelligence beliebt. Es gibt zwei Möglichkeiten, Daten vorherzusagen:

1. Vorhersage der nicht verfügbaren oder fehlenden Daten mithilfe der Vorhersageanalyse
2. Vorhersage der Klassenbezeichnung unter Verwendung des zuvor erstellten Klassenmodells.

Es ist eine Prognosetechnik, die es uns ermöglicht, Wert tief in die Zukunft zu finden. Wir brauchen einen riesigen Datensatz vergangener Werte, um zukünftige Trends vorhersagen zu können.

4. Assoziationsanalyse

Es verknüpft zwei oder mehr Attribute der Daten. Es entdeckt die Beziehung zwischen den Daten und den Regeln, die sie binden. Es findet seine Anwendung im Einzelhandel. Der Vorschlag, den Amazon unten anzeigt: „Kunden, die das gekauft haben, kauften auch …“, ist ein Echtzeitbeispiel für Assoziationsanalyse.

Es ordnet Attribute zu, die häufig zusammen abgewickelt werden. Sie finden sogenannte Assoziationsregeln heraus und werden häufig in der Warenkorbanalyse verwendet. Es gibt zwei Elemente, um die Attribute zuzuordnen. Eines ist das Vertrauen, das die Wahrscheinlichkeit angibt, dass beide miteinander assoziiert sind, und ein anderes ist die Unterstützung, die das vergangene Auftreten von Assoziationen angibt.

Wenn beispielsweise Mobiltelefone mit Kopfhörern gekauft werden, beträgt die Unterstützung 2 % und das Vertrauen 40 %. Das bedeutet, dass 2 % der Kunden Mobiltelefone mit Kopfhörern kauften. 40 % des Vertrauens ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieselbe Assoziation erneut auftritt.

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5. Clusteranalyse

Die unüberwachte Klassifizierung wird als Clusteranalyse bezeichnet. Es ähnelt der Klassifizierung, bei der die Daten gruppiert werden. Anders als bei der Klassifizierung ist bei der Clusteranalyse die Klassenbezeichnung unbekannt. Daten werden basierend auf Clustering-Algorithmen gruppiert.

Die Objekte, die auf ähnliche Weise unter einem Cluster gruppiert sind. Es wird einen großen Unterschied zwischen einem Cluster und dem anderen geben. Die Gruppierung wird durchgeführt, um die Ähnlichkeit innerhalb der Klasse zu maximieren und die Ähnlichkeit innerhalb der Klasse zu minimieren. Clustering wird in vielen Bereichen wie maschinellem Lernen, Bildverarbeitung, Mustererkennung und Bioinformatik angewendet.

6. Ausreißeranalyse

Wenn Daten erscheinen, die keiner der Klassen zugeordnet werden können, verwenden wir eine Ausreißeranalyse. Es wird Vorkommnisse von Daten geben, die unterschiedliche Attribute zu anderen Klassen oder allgemeinen Modellen haben. Diese ausstehenden Daten werden als Ausreißer bezeichnet. Sie werden normalerweise als Rauschen oder Ausnahmen betrachtet, und die Analyse dieser Ausreißer wird als Ausreißer-Mining bezeichnet.

Diese Ausreißer können in vielen Anwendungen wertvolle Assoziationen sein, obwohl sie normalerweise als Rauschen verworfen werden. Sie werden auch Ausnahmen oder Überraschungen genannt, und es ist wichtig, sie zu identifizieren. Die Ausreißer werden mit statistischen Tests identifiziert, die die Wahrscheinlichkeit ermitteln. Andere Namen für Ausreißer sind:

1. Abweichler
2. Anomalien
3. Diskordant
4. Anomalien

7. Evolutions- und Abweichungsanalyse

Mit der Evolutionsanalyse erhalten wir eine zeitbezogene Clusterung von Daten. Wir können Trends und Verhaltensänderungen über einen bestimmten Zeitraum feststellen. Mit solch einer eindeutigen Analyse können wir Merkmale wie Zeitreihendaten, Periodizität und Ähnlichkeit in Trends finden.

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Fazit

Ganzheitliches Data Mining und Funktionalitäten finden viele Anwendungen von der Weltraumwissenschaft bis zum Einzelhandelsmarketing.

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