Architecture d'exploration de données : composants, types et techniques

introduction

L'exploration de données est le processus par lequel des informations qui étaient auparavant inconnues, qui pourraient être potentiellement très utiles, sont extraites d'un très vaste ensemble de données. L' architecture de data mining ou architecture des techniques de data mining n'est rien d'autre que les différents composants qui constituent l'ensemble du processus de data mining. Apprenez la science des données pour acquérir une expertise dans l'exploration de données et rester compétitif sur le marché.

Composants de l'architecture d'exploration de données

Examinons les composants qui composent l'ensemble de l'architecture d'exploration de données.

1. Sources des données

L'endroit où nous obtenons nos données pour travailler est connu comme la source de données ou la source des données. Il existe de nombreuses documentations présentées, et on pourrait également dire que l'ensemble du World Wide Web (WWW) est un entrepôt de données volumineux. Les données peuvent être n'importe où, et certaines peuvent résider dans des fichiers texte, une feuille de calcul standard ou toute autre source viable comme Internet.

2. Base de données ou serveur d'entrepôt de données

Le serveur est le lieu qui contient toutes les données prêtes à être traitées. La récupération des données fonctionne à la demande de l'utilisateur et, par conséquent, les ensembles de données réels peuvent être très personnels.

3. Moteur d'exploration de données

Le domaine de l'exploration de données est incomplet sans ce qui en est sans doute le composant le plus crucial, connu sous le nom de moteur d'exploration de données. Il contient généralement de nombreux modules qui peuvent être utilisés pour effectuer diverses tâches. Les tâches pouvant être effectuées peuvent être l'association, la caractérisation, la prédiction, le regroupement, la classification, etc.

4. Modules d'évaluation de modèle

Ce module de l'architecture est principalement utilisé pour mesurer l'intérêt réel du motif qui a été imaginé. Aux fins d'évaluation, une valeur seuil est généralement utilisée. Une autre chose critique à noter ici est que ce module a un lien direct d'interaction avec le moteur d'exploration de données, dont l'objectif principal est de trouver des modèles intéressants.

5. GUI ou interface utilisateur graphique

Comme son nom l'indique, ce module de l'architecture est ce qui interagit avec l'utilisateur. L'interface graphique sert de lien indispensable entre l'utilisateur et le système d'exploration de données. Le travail principal de l'interface graphique est de masquer les complexités impliquant l'ensemble du processus d'exploration de données et de fournir à l'utilisateur un module facile à utiliser et à comprendre qui lui permettrait d'obtenir une réponse à ses questions d'une manière facile à comprendre.

6. Base de connaissances

La base de toutes les connaissances est vitale pour toute architecture d'exploration de données. La base de connaissances est généralement utilisée comme balise de guidage pour le modèle des résultats. Il peut également contenir les données de ce que les utilisateurs ont vécu. Le moteur d'exploration de données interagit souvent avec la base de connaissances pour à la fois augmenter la fiabilité et la précision du résultat final. Même le module d'évaluation de modèle a un lien vers la base de connaissances. Il interagit avec la base de connaissances à intervalles réguliers pour en obtenir diverses entrées et mises à jour.

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Types d' architecture d'exploration de données

Il existe quatre types d'architecture différents qui ont été énumérés ci-dessous :

1. Exploration de données sans couplage

L'architecture sans couplage n'utilise généralement aucune fonctionnalité de la base de données. Ce que le non-couplage fait généralement, c'est qu'il récupère les données requises à partir d'une ou d'une source de données particulière. C'est ça; ce type d'architecture ne tire aucun avantage de la base de données en question. En raison de ce problème spécifique, le non-couplage est généralement considéré comme un mauvais choix d'architecture pour le système d'exploration de données. Pourtant, il est souvent utilisé pour les processus élémentaires impliquant l'exploration de données.

2. Exploration de données à couplage lâche

Le processus d'exploration de données à couplage lâche utilise une base de données pour effectuer les enchères de récupération des données. Une fois qu'il a fini de trouver et d'apporter les données, il stocke les données dans ces bases de données. Ce type d'architecture est souvent utilisé pour les systèmes d'exploration de données basés sur la mémoire qui ne nécessitent pas une évolutivité élevée et des performances élevées.

3. Exploration de données de couplage semi-étroit

L'architecture semi-étanche utilise diverses fonctionnalités de l'entrepôt de données. Ces fonctionnalités des systèmes d'entrepôt de données sont généralement utilisées pour effectuer certaines tâches relatives à l'exploration de données. Les tâches telles que l'indexation, le tri et l'agrégation sont celles qui sont généralement effectuées.

4. Exploration de données à couplage étroit

L'architecture à couplage étroit diffère des autres dans son traitement des entrepôts de données. Le couplage étroit traite l'entrepôt de données comme un composant permettant de récupérer les informations. Il utilise également toutes les fonctionnalités que vous trouverez dans les bases de données ou les entrepôts de données pour effectuer diverses tâches d'exploration de données. Ce type d'architecture est généralement connu pour son évolutivité, ses informations intégrées et ses hautes performances. Il existe trois niveaux de cette architecture qui sont énumérés ci-dessous :

5. Couche de données

La couche de données peut être définie comme la base de données ou le système d'entrepôts de données. Les résultats de l'exploration de données sont généralement stockés dans cette couche de données. Les données hébergées par cette couche de données peuvent ensuite être utilisées pour présenter les données à l'utilisateur final sous différentes formes, telles que des rapports ou un autre type de visualisation.

6. Couche d'application d'exploration de données

Le travail de la couche d'application d'exploration de données consiste à rechercher et à extraire les données d'une base de données donnée. Habituellement, une transformation de données doit être effectuée ici pour obtenir les données dans le format souhaité par l'utilisateur final.

7. Couche frontale

Cette couche a pratiquement le même travail qu'une interface graphique. La couche frontale offre une interaction intuitive et conviviale avec l'utilisateur. Le résultat de l'exploration de données est généralement visualisé sous une forme ou une autre pour l'utilisateur en utilisant cette couche frontale.

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Techniques d'exploration de données

Il existe plusieurs techniques d'exploration de données que l'utilisateur peut utiliser ; Certains d'entre eux sont énumérés ci-dessous:

1. Arbres de décision

Les arbres de décision sont la technique la plus courante pour l'exploration des données en raison de la complexité ou de l'absence de celle-ci dans cet algorithme particulier. La racine de l'arbre est une condition. Chaque réponse s'appuie ensuite sur cette condition en nous guidant d'une manière spécifique, ce qui nous aidera éventuellement à prendre la décision finale.

2. Modèles séquentiels

Les modèles séquentiels sont généralement utilisés pour découvrir des événements qui se produisent régulièrement ou des tendances qui peuvent être trouvées dans toutes les données transactionnelles.

3. Regroupement

Le clustering est une technique qui définit automatiquement différentes classes en fonction de la forme de l'objet. Les classes ainsi formées seront ensuite utilisées pour y placer d'autres types d'objets similaires.

4. Prédiction

Cette technique est généralement utilisée lorsque nous devons déterminer avec précision un résultat qui n'a pas encore eu lieu. Ces prédictions sont faites en établissant avec précision la relation entre les entités indépendantes et dépendantes.

5. Classement

Cette technique est basée sur un algorithme d'apprentissage automatique similaire portant le même nom. Cette technique de classification permet de classer chaque élément en question dans des groupes prédéfinis en faisant appel à des techniques mathématiques telles que la programmation linéaire, les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc.

Conclusion

En raison des sauts et des limites réalisés dans le domaine de la technologie, la puissance et les prouesses du traitement ont considérablement augmenté. Cette augmentation de la technologie nous a permis d'aller plus loin et au-delà des méthodes de traitement des données traditionnellement fastidieuses et chronophages, nous permettant d'obtenir des ensembles de données plus complexes pour obtenir des informations qui étaient auparavant jugées impossibles. Cela a donné naissance au domaine de l'exploration de données. L'exploration de données est un nouveau domaine à venir qui a le potentiel de changer le monde tel que nous le connaissons.

L'architecture d'exploration de données ou l'architecture du système d'exploration de données est la façon dont l'exploration de données est effectuée. Ainsi, avoir des connaissances en architecture est tout aussi important, sinon plus, que d'avoir des connaissances sur le domaine lui-même.

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