Proceso KDD en minería de datos: ¿Qué necesita saber?

Como profesional en activo, está familiarizado con términos como datos, base de datos, información, procesamiento, etc. También debe haber encontrado términos como minería de datos y almacén de datos. Hablaremos de esos dos términos en detalle más adelante, pero existe una metodología mucho más elaborada que abarca los dos términos mencionados anteriormente: KDD.

¿Qué es KDD?

KDD se conoce como Knowledge Discovery in Database y se define como un método para encontrar, transformar y refinar datos y patrones significativos a partir de una base de datos sin procesar para poder utilizarlos en diferentes dominios o aplicaciones.

La declaración anterior es una descripción general o esencia de KDD, pero es un proceso largo y complejo que involucra muchos pasos e iteraciones. Ahora, antes de profundizar en los detalles de KDD, intentemos establecer el tono a través de un ejemplo.

Supongamos que hay un pequeño río que fluye cerca y usted es un entusiasta de las artesanías, un coleccionista de piedras o un explorador aleatorio. Ahora, tienes conocimiento previo de que el lecho de un río está lleno de piedras, conchas y otros objetos aleatorios. Esta premisa es de suma importancia sin la cual no se puede llegar a la fuente.

A continuación, dependiendo de quién seas, las necesidades y los requisitos pueden variar. Esta es la segunda cosa más importante a entender. Entonces, sigue adelante y recolecta piedras, conchas, monedas o cualquier artefacto que pueda estar en el lecho del río. Pero eso también trae suciedad y otros objetos no deseados, de los que deberá deshacerse para tener los objetos listos para su uso posterior.

En esta etapa, es posible que deba regresar y recolectar más elementos según sus necesidades, y este proceso se repetirá varias veces o se omitirá por completo según las condiciones.

Los objetos recolectados necesitan segregarse en diferentes tipos para adaptarse mejor a su aplicación y además deben cortarse, pulirse o pintarse. Esta etapa se llama la etapa de transformación.

Durante este proceso, obtiene una comprensión de, por ejemplo, dónde es más probable que encuentre piedras más grandes de cierta coloración, ya sea cerca de la orilla o más profundo en el río, si es probable que los artefactos se encuentren río arriba o río abajo, etc. . La minería de datos es una parte importante cuando aprendes ciencia de datos.

Esto ayuda a decodificar patrones que pueden ayudar a completar las tareas de manera más eficiente y rápida. Con lo que eventualmente termina es con el descubrimiento de conocimiento que es refinado, confiable y altamente específico para su aplicación.

Ahora, profundicemos en KDD en minería de datos en detalle.

Leer: Salario de minería de datos en India

¿Qué es KDD en minería de datos?

KDD en minería de datos es un enfoque programado y analítico para modelar datos de una base de datos para extraer "conocimiento" útil y aplicable. La minería de datos forma la columna vertebral de KDD y, por lo tanto, es fundamental para todo el método.

Utiliza varios algoritmos que son de naturaleza de autoaprendizaje para deducir patrones útiles de los datos procesados. El proceso es un circuito cerrado de retroalimentación constante en el que se producen muchas iteraciones entre los distintos pasos según la demanda de los algoritmos y las interpretaciones de patrones.

Pasos involucrados en un proceso típico de KDD

1. Establecimiento de objetivos y comprensión de la aplicación

Este es el primer paso del proceso y requiere una comprensión y un conocimiento previos del campo en el que se aplicará. Aquí es donde decidimos cómo se utilizarán los datos transformados y los patrones a los que se llegó mediante la minería de datos para extraer conocimiento. Esta premisa es extremadamente importante y, si se establece incorrectamente, puede dar lugar a interpretaciones falsas e impactos negativos en el usuario final.

2. Selección e integración de datos

Después de establecer las metas y los objetivos, los datos recopilados deben seleccionarse y separarse en conjuntos significativos en función de la disponibilidad, la accesibilidad, la importancia y la calidad. Estos parámetros son críticos para la minería de datos porque constituyen la base y afectarán los tipos de modelos de datos que se forman.

3. Limpieza y preprocesamiento de datos

Este paso implica buscar datos faltantes y eliminar datos ruidosos, redundantes y de baja calidad del conjunto de datos para mejorar la confiabilidad de los datos y su efectividad. Ciertos algoritmos se utilizan para buscar y eliminar datos no deseados en función de atributos específicos de la aplicación.

4. Transformación de datos

Este paso prepara los datos que se alimentarán a los algoritmos de minería de datos. Por lo tanto, los datos deben estar en forma consolidada y agregada. Los datos se consolidan sobre la base de funciones, atributos, características, etc.

5. Minería de datos

Este es el proceso raíz o columna vertebral de todo el KDD. Aquí es donde se utilizan algoritmos para extraer patrones significativos de los datos transformados, lo que ayuda en los modelos de predicción. Es una herramienta analítica que ayuda a descubrir tendencias a partir de un conjunto de datos utilizando técnicas como inteligencia artificial, métodos numéricos y estadísticos avanzados y algoritmos especializados.

6. Evaluación/interpretación de patrones

Una vez que se han obtenido la tendencia y los patrones a partir de varios métodos e iteraciones de minería de datos, estos patrones deben representarse en formas discretas como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, etc. para estudiar el impacto de los datos recopilados y transformados durante los pasos anteriores. Esto también ayuda a evaluar la efectividad de un modelo de datos particular en vista del dominio.

7. Descubrimiento y uso del conocimiento

Este es el paso final en el proceso KDD y requiere que el "conocimiento" extraído del paso anterior se aplique a la aplicación o dominio específico en un formato visualizado, como tablas, informes, etc. Este paso impulsa el proceso de toma de decisiones para el dicha aplicación.

Lea sobre: ​​Técnicas de minería de datos que debe conocer

Conclusión

En el mundo actual, los datos se generan a partir de numerosas fuentes de diferentes tipos y en diferentes formatos, por ejemplo, transacciones económicas, biométricas, científicas, imágenes y videos, etc. Con cantidades tan grandes de información que se intercambian en cada momento, una técnica es de suma importancia. importancia que puede extraer el jugo y proporcionar datos confiables, de alta calidad y efectivos para su uso en varios campos para la toma de decisiones. Aquí es donde KDD es tan útil.

Si tiene curiosidad por aprender sobre ciencia de datos, consulte el Programa PG ejecutivo en ciencia de datos de upGrad & IIIT-B. que se creó para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos, tutoría con expertos de la industria, 1 a 1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.