データマイニングアーキテクチャ：コンポーネント、タイプ、テクニック

序章

データマイニングは、これまで知られていなかった、潜在的に非常に役立つ可能性のある情報を、非常に膨大なデータセットから抽出するプロセスです。 データマイニングアーキテクチャまたはデータマイニング技術のアーキテクチャは、データマイニングのプロセス全体を構成するさまざまなコンポーネントに他なりません。 データサイエンスを学び、データマイニングの専門知識を習得し、市場での競争力を維持します。

データマイニングアーキテクチャコンポーネント

データマイニングアーキテクチャ全体を構成するコンポーネントを見てみましょう。

1.データのソース

データを処理する場所は、データソースまたはデータのソースと呼ばれます。 多くのドキュメントが提示されており、ワールドワイドウェブ（WWW）全体がビッグデータウェアハウスであると主張する人もいるかもしれません。 データはどこにあってもかまいません。一部は、テキストファイル、標準のスプレッドシートドキュメント、またはインターネットなどの他の実行可能なソースに存在する可能性があります。

2.データベースまたはデータウェアハウスサーバー

サーバーは、処理の準備ができているすべてのデータを保持する場所です。 データのフェッチはユーザーの要求に応じて機能するため、実際のデータセットは非常に個人的なものになる可能性があります。

3.データマイニングエンジン

データマイニングの分野は、データマイニングエンジンとして知られている、おそらく最も重要なコンポーネントがなければ不完全です。 通常、さまざまなタスクを実行するために使用できる多くのモジュールが含まれています。 実行できるタスクには、関連付け、特性評価、予測、クラスタリング、分類などがあります。

4.パターン評価用モジュール

アーキテクチャのこのモジュールは、主に、考案されたパターンが実際にどれほど興味深いかを測定するために使用されます。 評価の目的で、通常、しきい値が使用されます。 ここで注意すべきもう1つの重要な点は、このモジュールには、興味深いパターンを見つけることを主な目的とするデータマイニングエンジンとの相互作用が直接リンクしていることです。

5.GUIまたはグラフィカルユーザーインターフェイス

名前が示すように、アーキテクチャのこのモジュールは、ユーザーと対話するものです。 GUIは、ユーザーとデータマイニングシステムの間で非常に必要とされているリンクとして機能します。 GUIの主な仕事は、データマイニングのプロセス全体に関連する複雑さを隠し、ユーザーがクエリに対する回答を簡単に理解できるようにする、使いやすく理解しやすいモジュールをユーザーに提供することです。

6.ナレッジベース

すべての知識の基盤は、データマイニングアーキテクチャにとって不可欠です。 知識ベースは通常、結果のパターンのガイドビーコンとして使用されます。 また、ユーザーが経験したことからのデータが含まれている場合もあります。 データマイニングエンジンは、知識ベースと相互作用して、最終結果の信頼性と精度の両方を向上させることがよくあります。 パターン評価モジュールでさえ、知識ベースへのリンクがあります。 ナレッジベースと定期的に対話して、ナレッジベースからさまざまな入力と更新を取得します。

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データマイニングアーキテクチャの種類

以下にリストされているアーキテクチャには4つの異なるタイプがあります。

1.データマイニングを結合しない

非結合アーキテクチャは通常、データベースの機能を利用しません。 ノーカップリングは通常、1つまたは1つの特定のデータソースから必要なデータを取得します。 それでおしまい; このタイプのアーキテクチャは、問題のデータベースの利点をまったく利用しません。 この特定の問題のために、結合なしは通常、データマイニングのシステムのアーキテクチャの不適切な選択と見なされます。 それでも、データマイニングを含む基本的なプロセスによく使用されます。

2.緩い結合データマイニング

緩い結合データマイニングプロセスでは、データベースを使用してデータの取得の入札を行います。 データの検索と取得が完了すると、データがこれらのデータベースに保存されます。 このタイプのアーキテクチャは、高いスケーラビリティと高いパフォーマンスを必要としないメモリベースのデータマイニングシステムによく使用されます。

3.セミタイトカップリングデータマイニング

セミタイトアーキテクチャは、データウェアハウスのさまざまな機能を利用します。 データウェアハウスシステムのこれらの機能は、通常、データマイニングに関連するいくつかのタスクを実行するために使用されます。 インデックス作成、並べ替え、集計などのタスクは、一般的に実行されるタスクです。

4.密結合データマイニング

密結合アーキテクチャは、データウェアハウスの処理において他のアーキテクチャとは異なります。 密結合は、データウェアハウスを情報を取得するためのコンポーネントとして扱います。 また、データベースまたはデータウェアハウスにあるすべての機能を利用して、さまざまなデータマイニングタスクを実行します。 このタイプのアーキテクチャは、通常、そのスケーラビリティ、統合された情報、および高性能で知られています。 このアーキテクチャには、以下に示す3つの層があります。

5.データレイヤー

データレイヤーは、データベースまたはデータウェアハウスのシステムとして定義できます。 データマイニングの結果は通常、このデータレイヤーに保存されます。 このデータレイヤーに格納されているデータをさらに使用して、レポートやその他の種類の視覚化などのさまざまな形式でデータをエンドユーザーに提示できます。

6.データマイニングアプリケーション層

データマイニングアプリケーション層の仕事は、特定のデータベースからデータを見つけてフェッチすることです。 通常、エンドユーザーが希望する形式にデータを取得するには、ここでデータ変換を実行する必要があります。

7.フロントエンドレイヤー

このレイヤーには、GUIと実質的に同じ役割があります。 フロントエンドレイヤーは、ユーザーとの直感的でフレンドリーな対話を提供します。 データマイニングの結果は、通常、このフロントエンドレイヤーを利用することにより、ユーザーに対して何らかの形で視覚化されます。

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データマイニングの手法

ユーザーが利用できるいくつかのデータマイニング技術があります。 それらのいくつかを以下に示します。

1.ディシジョンツリー

決定木は、この特定のアルゴリズムの複雑さまたは欠如のために、データのマイニングのための最も一般的な手法です。 ツリーのルートは条件です。 次に、各回答は、特定の方法で私たちを導くことによってこの条件に基づいて構築され、最終的に私たちが最終決定に到達するのに役立ちます。

2.シーケンシャルパターン

シーケンシャルパターンは通常、定期的に発生するイベントや、トランザクションデータに見られる傾向を発見するために使用されます。

3.クラスタリング

クラスタリングは、オブジェクトの形式に基づいてさまざまなクラスを自動的に定義する手法です。 このように形成されたクラスは、他の同様の種類のオブジェクトをそれらに配置するために使用されます。

4.予測

この手法は通常、まだ発生していない結果を正確に判断する必要がある場合に使用されます。 これらの予測は、独立したエンティティと依存するエンティティ間の関係を正確に確立することによって行われます。

5.分類

この手法は、同じ名前の同様の機械学習アルゴリズムに基づいています。 この分類手法は、線形計画法、決定木、ニューラルネットワークなどの数学的手法を利用して、問題の各アイテムを事前定義されたグループに分類するために使用されます。

結論

技術の分野での飛躍的な進歩により、処理の能力と能力が大幅に向上しました。 このテクノロジーの進歩により、従来の退屈で時間のかかるデータ処理方法をさらに超えて、以前は不可能と見なされていた洞察を得るために、より複雑なデータセットを取得できるようになりました。 これにより、データマイニングの分野が生まれました。 データマイニングは、私たちが知っているように世界を変える可能性を秘めた新しい分野です。

データマイニングアーキテクチャまたはデータマイニングシステムのアーキテクチャは、データマイニングが行われる方法です。 したがって、アーキテクチャの知識を持つことは、フィールド自体についての知識を持つことと同じくらい重要です。

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