Classification et prédiction dans le datamining : comment construire un modèle ?

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

L'exploration de données est la méthode d'extraction d'informations précieuses à partir d'un grand ensemble de données. En d'autres termes, c'est le processus de déduction pour obtenir des données pertinentes à partir d'une vaste base de données. Nous pouvons utiliser l'exploration de données dans des bases de données relationnelles, des entrepôts de données, des bases de données orientées objet et des bases de données structurées-non structurées.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse des données est le nettoyage, la transformation et la modélisation des données en données précieuses identifiables pour la prise de décision liée à l'entreprise. L'objectif de l'analyse des données est de tirer les informations nécessaires des données et de les utiliser pour prendre des décisions basées sur l'analyse des données. Pour acquérir une expertise dans l'exploration de données et d'autres concepts liés aux données, consultez nos cours de science des données.

Comment construire un modèle de classification et de prédiction avec l'exploration de données ?

La méthode d'analyse de données utilise les algorithmes pour extraire, transformer, charger et produire des modèles de données significatifs et expérimenter des données.

• Le premier niveau de la méthode d'analyse de données consiste à résoudre des problèmes complexes par le processus d'analyse de données.
• Le deuxième niveau de la méthode consiste à choisir un ensemble de données approprié basé sur un domaine particulier.
• Au troisième niveau, nous pouvons convertir l'ensemble de données particulier dans un certain format et l'appliquer dans des algorithmes d'analyse.
• Au quatrième niveau, nous pouvons convertir les données de diverses sources dans un format commun d'analyse.
• Le dernier niveau est l'évaluation des résultats et la visualisation produite par les algorithmes d'exploration de données.

Qu'est-ce que la classification et la prédiction dans l'exploration de données ?

Nous utilisons la classification et la prédiction pour extraire un modèle, représentant les classes de données pour prédire les tendances futures des données. Cette analyse nous fournit la meilleure compréhension des données à grande échelle. La classification prédit les étiquettes catégorielles des données avec les modèles de prédiction.

Techniques d'exploration de données

De nombreuses techniques importantes d'exploration de données ont été développées et appliquées dans des projets d'exploration de données, en particulier la classification, l'association, le regroupement, la prédiction, les modèles séquentiels et les arbres de décision.

Lire : Data Mining vs Machine Learning

Outils traditionnels d'exploration de données

Les outils et techniques traditionnels d'exploration de données fonctionnent avec des bases de données existantes stockées sur des serveurs d'entreprise et des disques durs locaux.

• Il traduit les données stockées avec des algorithmes prédéfinis et des requêtes écrites dans un langage de programmation spécifié par la base de données.
• Par exemple, une base de données des chiffres des ventes peut facilement présenter les tendances des ventes mensuelles en se basant sur l'accès au système de requêtes et de tables intégré de la base de données. Un outil d'exploration de données intégré au serveur peut ensuite analyser ces chiffres énormes pour analyser les caractéristiques affectant les ventes mensuelles.

Qu'est-ce que la classification dans l'exploration de données ?

La classification consiste à découvrir un modèle qui définit les classes de données et les concepts. L'idée est d'utiliser ce modèle pour prédire la classe des objets. Le modèle dérivé dépend de l'examen d'ensembles de données d'apprentissage.

Le modèle dérivé que nous pouvons définir dans les méthodes suivantes.

1. Règles de classification (SI-ALORS)
2. Arbres de décision
3. Formules mathématiques
4. Les réseaux de neurones

Algorithmes de classification dans l'apprentissage automatique

L'algorithme de classification est une méthode d'apprentissage supervisé avec un programme machine, qui le lit à partir des données d'entrée, puis l'implémente en apprenant à le classer dans les observations. Certains modèles pratiques de problèmes de classification sont la reconnaissance vocale, l'identification de l'écriture manuscrite, la classification biométrique, la classification des documents, etc.

Exemples d'algorithmes de classification dans les algorithmes d'apprentissage automatique

• Classificateurs linéaires avec régression logistique
• Analyse de prédiction
• Arbres de décision et arbres boostés
• Les réseaux de neurones

Découvrez : Différence entre la science des données et l'exploration de données

Qu'est-ce que le cycle de vie de la classification des données ?

Le cycle de vie de la classification des données produit une excellente structure pour contrôler le flux de données vers une entreprise. Les entreprises doivent rendre compte de la sécurité et de la conformité des données à chaque niveau. Avec l'aide de la classification des données, nous pouvons l'effectuer à chaque étape - de l'origine à la suppression.

Le cycle de vie des données couvre ces six étapes :

1. Origine : Il produit des données sensibles sous divers formats, avec des e-mails, des documents Excel, Word et Google, des réseaux sociaux et des sites Web.
2. Pratique basée sur les rôles : les restrictions de sécurité basées sur les rôles s'appliquent à toutes les données délicates en les balisant en fonction des politiques de protection internes et des règles d'accord.
3. Stockage : Ici, nous avons les données qui sont obtenues, y compris les contrôles d'accès et le cryptage.
4. Partage : les données signifient qu'elles sont continuellement distribuées entre les agents, les consommateurs et les collègues à partir de divers appareils et plates-formes.
5. Archive : Ici, les données sont finalement archivées dans les systèmes de stockage d'une industrie.
6. Publication : Grâce à la publication de données, il peut atteindre les clients. Ils peuvent ensuite visualiser et télécharger sous forme de tableaux de bord.

Lire : Projets d'exploration de données en Inde

Comment fonctionne la classification ?

Pour comprendre et construire les systèmes de classification des données, nous avons ici trois types de techniques de prospects :

• Manuel — Les classifications de données communes nécessitent une intervention et une mise en œuvre humaines.
• Automatisé - Les solutions axées sur la technologie excluent les risques d'intervention humaine, y compris les erreurs de temps et de données inutiles, tout en continuant la persistance (classification 24 heures sur 24 de toutes les données).
• Hybride — L'interférence humaine contribue au contexte de la classification des données, tandis que les outils facilitent l'efficacité et l'application des politiques.

Le processus de classification des données comprend deux étapes :

1. Développement du classificateur
2. Application du classificateur pour la classification

Développement du classificateur

• Cette étape est l'étape initiale ou la phase de formation.
• Dans cette étape, les algorithmes de classification développent le classifieur.
• Il développe le classificateur à partir de l'ensemble d'apprentissage composé de tuples de base de données et de leurs étiquettes de classe connectées.
• Il associe chaque tuple qui agrège l'ensemble d'apprentissage à une catégorie ou une classe. Nous pouvons également appliquer ces tuples à un exemple d'objet ou de points de données.

Application du classificateur pour la classification

• Analyse des sentiments
• Classement des documents
• Classification des images
• Classification de l'apprentissage automatique

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est très utile dans la surveillance des médias sociaux ; nous pouvons l'utiliser pour extraire des informations sur les médias sociaux.

Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique avancés, nous pouvons créer des modèles d'analyse des sentiments pour lire et analyser les mots mal orthographiés. Les modèles entraînés précis fournissent des résultats toujours précis et aboutissent en une fraction du temps.

Classement des documents

Nous pouvons utiliser la classification des documents pour organiser les documents en sections en fonction du contenu. Et avec l'aide d'algorithmes de classification d'apprentissage automatique, nous pouvons l'exécuter automatiquement.

La classification des documents fait référence à la classification des textes ; ici, on peut classer les mots dans tout le document. Ici, nous pouvons avoir le meilleur exemple des moteurs de recherche pour les enregistrements de recherche en ligne sur n'importe quel sujet de recherche pertinent.

Classification des images

La classification d'image est utilisée pour les catégories formées à une image. Il peut s'agir de la légende de l'image, d'une valeur statistique, d'un thème. En appliquant des algorithmes d'apprentissage supervisé, vous pouvez baliser des images pour former votre modèle aux catégories pertinentes.

Classification de l'apprentissage automatique

Il utilise les règles de l'algorithme statistiquement démontrable pour exécuter des tâches analytiques qui prendraient des centaines d'heures supplémentaires à l'homme.

Processus de classification des données

Nous pouvons diviser la classification des données en cinq étapes :

• Élaborez des objectifs de classification des données, une politique, des flux de travail et une conception de la classification des données.
• Classifiez les données sensibles que vous stockez.
• Utilisez des étiquettes en balisant les données.
• Utilisez des effets pour améliorer la sécurité et la docilité.
• Les données sont dynamiques et la classification est un processus continu.

Conclusion

J'espère que cet article vous a aidé à comprendre la classification et la prédiction dans l'exploration de données . L'article a décrit tous les détails fondamentaux sur les concepts d'exploration de données.

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