KDD-Prozess im Data Mining: Was Sie wissen müssen

Als Berufstätiger sind Sie mit Begriffen wie Daten, Datenbank, Information, Verarbeitung etc. vertraut. Auch Begriffe wie Data Mining und Data Warehouse sind Ihnen sicher schon mal begegnet. Wir werden später ausführlich auf diese beiden Begriffe eingehen, aber es gibt eine weit ausgefeiltere Methodik, die die beiden oben genannten Begriffe umfasst: KDD.

Was ist KDD?

KDD wird als Knowledge Discovery in Database bezeichnet und ist definiert als eine Methode zum Finden, Transformieren und Verfeinern aussagekräftiger Daten und Muster aus einer Rohdatenbank, um sie in verschiedenen Bereichen oder Anwendungen zu verwenden.

Die obige Aussage ist eine Übersicht oder Zusammenfassung von KDD, aber es ist ein langwieriger und komplexer Prozess, der viele Schritte und Iterationen umfasst. Bevor wir nun in das Wesentliche von KDD eintauchen, wollen wir versuchen, durch ein Beispiel den Ton anzugeben.

Angenommen, in der Nähe fließt ein kleiner Fluss und Sie sind zufällig entweder ein Kunsthandwerker, ein Steinsammler oder ein zufälliger Entdecker. Jetzt wissen Sie bereits, dass ein Flussbett voller Steine, Muscheln und anderer zufälliger Objekte ist. Diese Prämisse ist von größter Bedeutung, ohne die man die Quelle nicht erreichen kann.

Als nächstes können je nachdem, wer Sie sind, die Bedürfnisse und Anforderungen variieren. Dies ist die zweitwichtigste Sache, die es zu verstehen gilt. Sammeln Sie also Steine, Muscheln, Münzen oder andere Artefakte, die auf dem Flussbett liegen könnten. Aber das bringt auch Schmutz und andere unerwünschte Gegenstände mit sich, die Sie entfernen müssen, um die Gegenstände für die weitere Verwendung bereit zu haben.

In diesem Stadium müssen Sie möglicherweise zurückgehen und weitere Artikel gemäß Ihren Anforderungen sammeln. Dieser Vorgang wird einige Male wiederholt oder gemäß den Bedingungen vollständig übersprungen.

Die gesammelten Objekte müssen in verschiedene Typen getrennt werden, um besser zu Ihrer Anwendung zu passen, und müssen außerdem geschnitten, poliert oder bemalt werden. Diese Phase wird Transformationsphase genannt.

Dabei erfahren Sie zum Beispiel, wo Sie mit größerer Wahrscheinlichkeit größere Steine ​​einer bestimmten Färbung finden – ob in Ufernähe oder tiefer im Fluss, ob die Artefakte wahrscheinlich flussaufwärts oder flussabwärts zu finden sind und so weiter . Data Mining ist ein wichtiger Teil, wenn Sie Data Science lernen.

Dies hilft bei der Dekodierung von Mustern, die zu einer effizienteren und schnelleren Erledigung von Aufgaben beitragen können. Was Sie letztendlich erhalten, ist die Entdeckung von Wissen, das verfeinert, zuverlässig und hochspezifisch für Ihre Anwendung ist.

Lassen Sie uns nun im Detail auf KDD im Data Mining eingehen.

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Was ist KDD im Data Mining?

KDD im Data Mining ist ein programmierter und analytischer Ansatz, um Daten aus einer Datenbank zu modellieren, um nützliches und anwendbares „Wissen“ zu extrahieren. Data Mining bildet das Rückgrat von KDD und ist daher für die gesamte Methode von entscheidender Bedeutung.

Es verwendet mehrere Algorithmen, die selbstlernend sind, um nützliche Muster aus den verarbeiteten Daten abzuleiten. Der Prozess ist ein geschlossener Regelkreis mit konstantem Feedback, bei dem viele Iterationen zwischen den verschiedenen Schritten stattfinden, je nach Bedarf der Algorithmen und Musterinterpretationen.

Schritte eines typischen KDD-Prozesses

1. Zielsetzung und Anwendungsverständnis

Dies ist der erste Schritt in diesem Prozess und erfordert ein vorheriges Verständnis und Kenntnisse des Anwendungsbereichs. Hier entscheiden wir, wie die transformierten Daten und die durch Data Mining gewonnenen Muster verwendet werden, um Wissen zu extrahieren. Diese Prämisse ist äußerst wichtig und kann, wenn sie falsch eingestellt wird, zu falschen Interpretationen und negativen Auswirkungen auf den Endbenutzer führen.

2. Datenauswahl und Integration

Nach dem Festlegen der Ziele müssen die gesammelten Daten ausgewählt und in aussagekräftige Sätze aufgeteilt werden, basierend auf Verfügbarkeit, Bedeutung der Zugänglichkeit und Qualität. Diese Parameter sind für das Data Mining von entscheidender Bedeutung, da sie die Grundlage dafür bilden und sich darauf auswirken, welche Arten von Datenmodellen gebildet werden.

3. Datenbereinigung und -vorverarbeitung

Dieser Schritt umfasst die Suche nach fehlenden Daten und das Entfernen verrauschter, redundanter und qualitativ minderwertiger Daten aus dem Datensatz, um die Zuverlässigkeit der Daten und ihre Effektivität zu verbessern. Bestimmte Algorithmen werden zum Suchen und Eliminieren unerwünschter Daten basierend auf anwendungsspezifischen Attributen verwendet.

4. Datentransformation

Dieser Schritt bereitet die Daten auf, die den Data-Mining-Algorithmen zugeführt werden sollen. Daher müssen die Daten in konsolidierter und aggregierter Form vorliegen. Die Daten werden anhand von Funktionen, Attributen, Merkmalen etc. konsolidiert.

5. Data-Mining

Dies ist der Root- oder Backbone-Prozess des gesamten KDD. Hier werden Algorithmen verwendet, um aus den transformierten Daten aussagekräftige Muster zu extrahieren, die in Vorhersagemodellen helfen. Es ist ein analytisches Werkzeug, das dabei hilft, Trends aus einem Datensatz zu entdecken, indem Techniken wie künstliche Intelligenz, fortschrittliche numerische und statistische Methoden und spezialisierte Algorithmen verwendet werden.

6. Musterauswertung/Interpretation

Sobald der Trend und die Muster aus verschiedenen Data-Mining-Methoden und Iterationen erhalten wurden, müssen diese Muster in diskreten Formen wie Balkendiagrammen, Tortendiagrammen, Histogrammen usw. dargestellt werden, um die Auswirkungen der in den vorherigen Schritten gesammelten und transformierten Daten zu untersuchen. Dies hilft auch bei der Bewertung der Effektivität eines bestimmten Datenmodells im Hinblick auf die Domäne.

7. Wissensentdeckung und -nutzung

Dies ist der letzte Schritt im KDD-Prozess und erfordert, dass das aus dem vorherigen Schritt extrahierte „Wissen“ in einem visualisierten Format wie Tabellen, Berichten usw. auf die spezifische Anwendung oder Domäne angewendet wird. Dieser Schritt treibt den Entscheidungsprozess für die besagte Anwendung.

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Fazit

In der heutigen Welt werden Daten aus zahlreichen Quellen unterschiedlicher Art und in unterschiedlichen Formaten generiert, z. B. wirtschaftliche Transaktionen, biometrische Daten, wissenschaftliche Daten, Bilder und Videos usw. Bei solch riesigen Mengen an Informationen, die jeden Moment gehandelt werden, ist eine Technik von größter Bedeutung Bedeutung, die den Saft herausziehen und zuverlässige, qualitativ hochwertige und effektive Daten zur Verwendung in verschiedenen Bereichen für die Entscheidungsfindung liefern können. Hier ist KDD so nützlich.

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