Clasificación y predicción en minería de datos: ¿cómo construir un modelo?

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el método de extraer información valiosa de un gran conjunto de datos. En otras palabras, es el proceso de deducción para obtener datos relevantes de una gran base de datos. Podemos utilizar la minería de datos en bases de datos relacionales, almacenes de datos, bases de datos orientadas a objetos y bases de datos estructuradas y no estructuradas.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es la limpieza, transformación y modelado de datos en datos valiosos identificables para la toma de decisiones relacionadas con el negocio. El objetivo del análisis de datos es derivar la información necesaria de los datos y utilizarla para tomar decisiones basadas en el análisis de datos. Para obtener experiencia en minería de datos y otros conceptos relacionados con datos, consulte nuestros cursos de ciencia de datos.

¿Cómo Construir un Modelo en Clasificación y Predicción con Minería de Datos?

El método de análisis de datos utiliza los algoritmos para extraer, transformar, cargar y producir modelos de datos significativos y experimentar con datos.

• El primer nivel del método de análisis de datos implica resolver problemas complejos mediante el proceso de análisis de datos.
• El segundo nivel del método es elegir un conjunto de datos adecuado basado en un dominio particular.
• En el tercer nivel, podemos convertir el conjunto de datos en particular a un formato determinado y aplicarlo en algoritmos analíticos.
• En el cuarto nivel, podemos convertir los datos de varias fuentes en un formato común para el análisis.
• El nivel final es la evaluación de los resultados y la visualización producida por los algoritmos de minería de datos.

¿Qué es Clasificación y Predicción en Minería de Datos?

Usamos clasificación y predicción para extraer un modelo, representando las clases de datos para predecir futuras tendencias de datos. Este análisis nos proporciona la mejor comprensión de los datos a gran escala. La clasificación predice las etiquetas categóricas de los datos con los modelos de predicción.

Técnicas de Minería de Datos

Se han desarrollado y aplicado muchas técnicas importantes de minería de datos en proyectos de minería de datos, particularmente clasificación, asociación, agrupamiento, predicción, modelos secuenciales y árboles de decisión.

Leer: Minería de datos vs Aprendizaje automático

Herramientas tradicionales de minería de datos

Las herramientas y técnicas tradicionales de minería de datos operan con bases de datos existentes almacenadas en servidores empresariales y discos duros locales.

• Traduce los datos almacenados con algoritmos predefinidos y consultas escritas en un lenguaje de programación especificado en la base de datos.
• Por ejemplo, una base de datos de cifras de ventas puede presentar fácilmente tendencias de ventas mensuales basadas en el acceso al sistema de tablas y consultas integrado de la base de datos. Una herramienta de minería de datos integrada en el servidor puede analizar esos números enormes para analizar las características que afectan las ventas mensuales.

¿Qué es la Clasificación en Minería de Datos?

La clasificación consiste en descubrir un modelo que define las clases de datos y los conceptos. La idea es utilizar este modelo para predecir la clase de objetos. El modelo derivado depende del examen de conjuntos de datos de entrenamiento.

El modelo derivado lo podemos definir en los siguientes métodos.

1. Reglas de clasificación (SI-ENTONCES)
2. Árboles de decisión
3. fórmulas matemáticas
4. Redes neuronales

Algoritmos de clasificación en aprendizaje automático

El algoritmo de clasificación es un método de aprendizaje supervisado con un programa de máquina, que lee los datos de entrada y luego los implementa en el aprendizaje para clasificarlos en observaciones. Algunos modelos prácticos de problemas de clasificación son el reconocimiento de voz, la identificación de escritura a mano, la clasificación biométrica, la clasificación de documentos, etc.

Ejemplos de algoritmos de clasificación en algoritmos de aprendizaje automático

• Clasificadores lineales con regresión logística
• Análisis de predicción
• Árboles de decisión y potenciados
• Redes neuronales

Consulte: Diferencia entre ciencia de datos y minería de datos

¿Qué es el ciclo de vida de clasificación de datos?

El ciclo de vida de clasificación de datos produce una estructura excelente para controlar el flujo de datos a una empresa. Las empresas deben tener en cuenta la seguridad de los datos y el cumplimiento en cada nivel. Con la ayuda de la clasificación de datos, podemos realizarla en cada etapa, desde el origen hasta la eliminación.

El ciclo de vida de los datos cubre estas seis etapas:

1. Origen : produce datos confidenciales en varios formatos, con correos electrónicos, documentos de Excel, Word y Google, redes sociales y sitios web.
2. Práctica basada en roles: las restricciones de seguridad basadas en roles se aplican a todos los datos delicados al etiquetarlos según las políticas de protección internas y las reglas del acuerdo.
3. Almacenamiento : Aquí tenemos los datos que se obtienen, incluidos los controles de acceso y el cifrado.
4. Compartir : los datos significan que se distribuyen continuamente entre agentes, consumidores y compañeros de trabajo desde varios dispositivos y plataformas.
5. Archivo : aquí, los datos finalmente se archivan dentro de los sistemas de almacenamiento de una industria.
6. Publicación : A través de la publicación de datos, puede llegar a los clientes. Luego pueden ver y descargar en forma de tableros.

Leer: Proyectos de minería de datos en India

¿Cómo funciona la clasificación?

Para comprender y construir los sistemas de clasificación de datos, aquí tenemos tres tipos de técnicas de prospectos:

• Manual : las clasificaciones de datos comunes requieren intervención humana e implementación.
• Automatizado : las soluciones impulsadas por la tecnología excluyen los riesgos de la intervención humana, incluidos los errores innecesarios de tiempo y datos, mientras continúan la persistencia (clasificación de todos los datos las 24 horas).
• Híbrido : la interferencia humana aporta contexto para la clasificación de datos, mientras que las herramientas facilitan la eficiencia y la aplicación de políticas.

El proceso de clasificación de datos incorpora dos pasos:

1. Desarrollo del clasificador
2. Aplicar clasificador para la clasificación.

Desarrollando el Clasificador

• Este paso es el paso inicial o la fase de entrenamiento.
• En este paso, los algoritmos de clasificación desarrollan el clasificador.
• Desarrolla el clasificador a partir del conjunto de entrenamiento compuesto por tuplas de base de datos y sus etiquetas de clase conectadas.
• Asocia cada tupla que agrega el conjunto de entrenamiento con una categoría o clase. También podemos aplicar estas tuplas a un objeto de muestra o puntos de datos.

Aplicación de clasificador para clasificación

• Análisis de los sentimientos
• Clasificación de documentos
• Clasificación de imágenes
• Clasificación de aprendizaje automático

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos es muy útil en el monitoreo de las redes sociales; podemos usarlo para extraer información de las redes sociales.

Con algoritmos avanzados de aprendizaje automático, podemos construir modelos de análisis de sentimientos para leer y analizar las palabras mal escritas. Los modelos entrenados precisos brindan resultados consistentemente precisos y resultan en una fracción del tiempo.

Clasificación de documentos

Podemos utilizar la clasificación de documentos para organizar los documentos en secciones según el contenido. Y con la ayuda de algoritmos de clasificación de aprendizaje automático, podemos ejecutarlo automáticamente.

La clasificación de documentos se refiere a la clasificación de texto; aquí, podemos clasificar las palabras en todo el documento. Aquí podemos tener el mejor ejemplo de los motores de búsqueda para buscar registros en línea sobre cualquier tema de búsqueda relevante.

Clasificación de imágenes

La clasificación de imágenes se utiliza para las categorías entrenadas de una imagen. Estos podrían ser el título de la imagen, un valor estadístico, un tema. Al aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado, puede etiquetar imágenes para entrenar su modelo para categorías relevantes.

Clasificación de aprendizaje automático

Utiliza las reglas del algoritmo estadísticamente demostrables para ejecutar tareas analíticas que los humanos tardarían cientos de horas más en realizar.

Proceso de clasificación de datos

Podemos dividir la clasificación de datos en cinco pasos:

• Cree objetivos de clasificación de datos, políticas, flujos de trabajo, diseño de clasificación de datos.
• Clasifica los datos sensibles que almacenas.
• Use etiquetas al etiquetar datos.
• Utiliza efectos para potenciar la seguridad y la docilidad.
• Los datos son dinámicos y la clasificación es un proceso continuo.

Conclusión

Con suerte, este artículo lo ayudó a comprender la clasificación y la predicción en la minería de datos. El artículo ha descrito todos los detalles fundamentales sobre los conceptos de minería de datos.

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