6 Methoden der Datentransformation im Data Mining

Daten sind derzeit einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für jede moderne Organisation. Da Data Science zu den spannendsten Arbeitsfeldern zählt, stellen Unternehmen Data Scientists ein, um ihre Geschäftsdaten zu verstehen. Diese Datenexperten verwenden einen Prozess namens Data Mining, um versteckte Informationen aus den Unternehmensdatenbanken aufzudecken.

Da die meisten dieser Daten jedoch unstrukturiert sind, kann es schwierig sein, sie zu verstehen. Es muss in ein Format konvertiert werden, das einfacher zu analysieren ist. Dafür nutzen die Techies Datentransformationstools.

In diesem Artikel lernen wir die verschiedenen Methoden der Datentransformation im Data Mining kennen. Aber lassen Sie uns zuerst sehen, was Data Mining bedeutet.

Was ist Data-Mining?

Data Mining ist die Methode der Datenanalyse, um Muster, Korrelationen und Anomalien in Datensätzen zu ermitteln. Diese Datensätze bestehen aus Daten aus Mitarbeiterdatenbanken, Finanzinformationen, Lieferantenlisten, Kundendatenbanken, Netzwerkverkehr und Kundenkonten. Mithilfe von Statistiken, maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) können riesige Datensätze manuell oder automatisch untersucht werden.

Data Mining hilft Unternehmen, bessere Geschäftsstrategien zu entwickeln, Kundenbeziehungen zu verbessern, Kosten zu senken und Einnahmen zu steigern.

Beim Data-Mining-Prozess wird zunächst das Geschäftsziel ermittelt, das mit den Daten erreicht werden soll. Daten werden dann aus verschiedenen Quellen gesammelt und in Data Warehouses geladen, die ein Repository von Analysedaten sind. Außerdem werden Daten bereinigt – fehlende Daten werden hinzugefügt und doppelte Daten entfernt. Ausgefeilte Werkzeuge und mathematische Modelle werden verwendet, um Muster in den Daten zu finden.

Die Ergebnisse werden mit den Unternehmenszielen verglichen, um zu sehen, ob sie für den Geschäftsbetrieb verwendet werden können. Basierend auf dem Abgleich werden die Daten im Unternehmen eingesetzt. Anschließend wird es anhand von leicht verständlichen Grafiken oder Tabellen dargestellt.

Anwendungen des Data Mining

Data Mining wird in mehreren Bereichen eingesetzt:

• Multimedia-Unternehmen nutzen Data Mining, um das Verbraucherverhalten zu verstehen und entsprechende Kampagnen zu starten.
• Finanzunternehmen nutzen es, um Marktrisiken zu verstehen, Finanzbetrug aufzudecken und die besten Anlagerenditen zu erzielen.
• In Einzelhandelsunternehmen wird Data Mining verwendet, um die Kundenanforderungen und ihr Verhalten zu verstehen, Verkäufe zu prognostizieren und mithilfe von Datenmodellen gezieltere Werbekampagnen zu starten.
• Die verarbeitende Industrie verwendet Data-Mining-Tools, um ihre Lieferkette zu verwalten, die Qualitätssicherung zu verbessern und Maschinendaten zu nutzen, um Maschinendefekte vorherzusagen, die bei der Wartung helfen.
• Data Mining wird verwendet, um Sicherheitssysteme zu aktualisieren, Eindringlinge und Malware zu erkennen. Mithilfe von Data-Mining-Software können Sie E-Mails analysieren und Spam aus Ihren E-Mail-Konten herausfiltern.

Datentransformation im Data Mining: Die Prozesse

Die Datentransformation im Data Mining wird durchgeführt, um unstrukturierte Daten mit strukturierten Daten zu kombinieren, um sie später zu analysieren. Es ist auch wichtig, wenn die Daten in ein neues Cloud Data Warehouse übertragen werden . Wenn die Daten homogen und gut strukturiert sind, ist es einfacher zu analysieren und nach Mustern zu suchen.

Beispielsweise hat ein Unternehmen eine andere Firma übernommen und muss nun alle Geschäftsdaten konsolidieren. Das kleinere Unternehmen verwendet möglicherweise eine andere Datenbank als die Muttergesellschaft. Außerdem können die Daten in diesen Datenbanken eindeutige IDs, Schlüssel und Werte haben. All dies muss so formatiert werden, dass alle Datensätze ähnlich sind und ausgewertet werden können.

Aus diesem Grund werden Datentransformationsmethoden angewendet. Und sie werden im Folgenden beschrieben:

Datenglättung

Diese Methode wird verwendet, um das Rauschen aus einem Datensatz zu entfernen. Rauschen wird als verzerrte und bedeutungslose Daten innerhalb eines Datensatzes bezeichnet. Beim Glätten werden Algorithmen verwendet, um die Besonderheiten in den Daten hervorzuheben. Nach dem Entfernen von Rauschen kann der Prozess alle kleinen Änderungen an den Daten erkennen, um spezielle Muster zu erkennen.

Jede Datenmodifikation oder jeder Trend kann durch dieses Verfahren identifiziert werden.

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Datenaggregation

Aggregation ist der Prozess, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln und in einem einzigen Format zu speichern. Hier werden Daten gesammelt, gespeichert, analysiert und in einem Berichts- oder Zusammenfassungsformat präsentiert. Es hilft beim Sammeln von mehr Informationen über einen bestimmten Datencluster. Die Methode hilft dabei, riesige Datenmengen zu sammeln.

Dies ist ein entscheidender Schritt, da Genauigkeit und Datenmenge für eine ordnungsgemäße Analyse wichtig sind. Unternehmen sammeln Daten über ihre Website-Besucher. Dies gibt ihnen eine Vorstellung von Kundendemografie und Verhaltenskennzahlen. Diese aggregierten Daten unterstützen sie bei der Gestaltung personalisierter Nachrichten, Angebote und Rabatte.

Diskretisierung

Dies ist ein Prozess zum Konvertieren kontinuierlicher Daten in eine Reihe von Datenintervallen. Kontinuierliche Attributwerte werden durch kleine Intervallbeschriftungen ersetzt. Dies erleichtert das Studium und die Analyse der Daten. Wenn ein kontinuierliches Attribut von einer Data-Mining-Aufgabe behandelt wird, können seine diskreten Werte durch konstante Qualitätsattribute ersetzt werden. Dies verbessert die Effizienz der Aufgabe.

Diese Methode wird auch als Datenreduktionsmechanismus bezeichnet, da sie einen großen Datensatz in einen Satz kategorialer Daten umwandelt. Die Diskretisierung verwendet auch Entscheidungsbaum-basierte Algorithmen, um kurze, kompakte und genaue Ergebnisse zu erzeugen, wenn diskrete Werte verwendet werden.

Verallgemeinerung

Dabei werden Low-Level-Datenattribute unter Verwendung von Konzepthierarchien in High-Level-Datenattribute transformiert. Diese Konvertierung von einer niedrigeren Ebene auf eine höhere konzeptionelle Ebene ist nützlich, um ein klareres Bild der Daten zu erhalten. Beispielsweise können Altersdaten in einem Datensatz die Form (20, 30) haben. Es wird auf einer höheren konzeptionellen Ebene in einen kategorialen Wert (jung, alt) transformiert.

Die Datenverallgemeinerung kann in zwei Ansätze unterteilt werden – Data Cube Process (OLAP) und attributorientierter Induktionsansatz (AOI) .

Attributkonstruktion

Bei der Attributkonstruktionsmethode werden neue Attribute aus einem bestehenden Satz von Attributen erstellt. In einem Datensatz mit Mitarbeiterinformationen können die Attribute beispielsweise Mitarbeitername, Mitarbeiter-ID und Adresse sein. Diese Attribute können verwendet werden, um einen weiteren Datensatz zu erstellen, der nur Informationen über die Mitarbeiter enthält, die nur im Jahr 2019 beigetreten sind.

Diese Rekonstruktionsmethode macht das Mining effizienter und hilft bei der schnellen Erstellung neuer Datensätze.

Normalisierung

Dies wird auch als Datenvorverarbeitung bezeichnet und ist eine der entscheidenden Techniken für die Datentransformation im Data Mining. Hier werden die Daten so transformiert, dass sie unter einen bestimmten Bereich fallen. Wenn sich Attribute in unterschiedlichen Bereichen oder Skalen befinden, können die Datenmodellierung und das Mining schwierig sein. Die Normalisierung hilft bei der Anwendung von Data-Mining-Algorithmen und der schnelleren Extraktion von Daten.

Die gängigen Normalisierungsmethoden sind:

• Min-Max-Normalisierung
• Dezimale Skalierung
• Z-Score-Normalisierung

Einpacken

Die Techniken der Datentransformation im Data Mining sind wichtig für die Entwicklung eines nutzbaren Datensatzes und die Durchführung von Operationen wie Suchen, Hinzufügen von Zeitstempeln und Einbeziehen von Geolokalisierungsinformationen. Unternehmen verwenden in Python oder SQL geschriebene Codeskripte oder Cloud-basierte ETL-Tools (Extract, Transform, Load ) für die Datentransformation.

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