Classificazione e previsione nel data mining: come costruire un modello?

Che cos'è il data mining?

Il data mining è il metodo per estrarre informazioni preziose da un set di dati di grandi dimensioni. In altre parole, è il processo di deduzione per ottenere dati rilevanti da un vasto database. Possiamo utilizzare il data mining in database relazionali, data warehouse, database orientati agli oggetti e database strutturati non strutturati.

Che cos'è l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati è la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati in dati preziosi identificabili per il processo decisionale relativo al business. L'obiettivo dell'analisi dei dati è ricavare le informazioni necessarie dai dati e utilizzarle per prendere decisioni basate sull'analisi dei dati. Per acquisire esperienza nel data mining e altri concetti relativi ai dati, dai un'occhiata ai nostri corsi di scienza dei dati.

Come costruire un modello nella classificazione e nella previsione con il data mining?

Il metodo di analisi dei dati utilizza gli algoritmi per estrarre, trasformare, caricare e produrre modelli di dati significativi e sperimentare i dati.

• Il primo livello del metodo di analisi dei dati prevede la risoluzione di problemi complessi mediante il processo di analisi dei dati.
• Il secondo livello del metodo consiste nella scelta di un set di dati appropriato basato su un particolare dominio.
• Nel terzo livello, possiamo convertire il particolare set di dati in un determinato formato e applicarlo negli algoritmi di analisi.
• Nel quarto livello, possiamo convertire i dati da varie fonti in un formato comune per l'analisi.
• Il livello finale è la valutazione dei risultati e la visualizzazione prodotta dagli algoritmi di data mining.

Che cos'è la classificazione e la previsione nel data mining?

Usiamo la classificazione e la previsione per estrarre un modello, che rappresenta le classi di dati per prevedere le tendenze future dei dati. Questa analisi ci fornisce la migliore comprensione dei dati su larga scala. La classificazione prevede le etichette categoriali dei dati con i modelli di previsione.

Tecniche di data mining

Molte importanti tecniche di data mining sono state sviluppate e applicate in progetti di data mining, in particolare classificazione, associazione, clustering, previsione, modelli sequenziali e alberi decisionali.

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Strumenti tradizionali di data mining

Gli strumenti e le tecniche di data mining tradizionali operano con i database esistenti archiviati su server aziendali e dischi rigidi locali.

• Traduce i dati archiviati con algoritmi predefiniti e query scritte in un linguaggio di programmazione specificato nel database.
• Ad esempio, un database dei dati di vendita può presentare facilmente le tendenze delle vendite mensili in base all'accesso al sistema di query e tabelle integrato nel database. Uno strumento di data mining costruito sul server può quindi analizzare quei numeri enormi per analizzare le funzionalità che influiscono sulle vendite mensili.

Qual è la classificazione nel data mining?

La classificazione riguarda la scoperta di un modello che definisce le classi di dati e i concetti. L'idea è di utilizzare questo modello per prevedere la classe degli oggetti. Il modello derivato dipende dall'esame di insiemi di dati di addestramento.

Il modello derivato lo possiamo definire nei seguenti metodi.

1. Regole di classificazione (IF-THEN).
2. Alberi decisionali
3. Formule matematiche
4. Reti neurali

Algoritmi di classificazione in Machine Learning

L'algoritmo di classificazione è un metodo di apprendimento supervisionato con un programma macchina, che lo legge dai dati di input e quindi lo implementa nell'apprendimento per classificarlo nelle osservazioni. Alcuni modelli pratici di problemi di classificazione sono il riconoscimento vocale, l'identificazione della grafia, la classificazione biometrica, la classificazione dei documenti, ecc.

Esempi di algoritmi di classificazione in algoritmi di apprendimento automatico

• Classificatori lineari con regressione logistica
• Analisi delle previsioni
• Decisione e alberi potenziati
• Reti neurali

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Qual è il ciclo di vita della classificazione dei dati?

Il ciclo di vita della classificazione dei dati produce una struttura eccellente per il controllo del flusso di dati verso un'impresa. Le aziende devono tenere conto della sicurezza e della conformità dei dati a ogni livello. Con l'aiuto della classificazione dei dati, possiamo eseguirla in ogni fase, dall'origine alla cancellazione.

Il ciclo di vita dei dati copre queste sei fasi:

1. Origine : Produce dati sensibili in vari formati, con e-mail, documenti Excel, Word e Google, social media e siti Web.
2. Pratica basata sui ruoli: le restrizioni di sicurezza basate sui ruoli si applicano a tutti i dati delicati mediante tag in base alle politiche di protezione interne e alle regole degli accordi.
3. Archiviazione : qui abbiamo i dati ottenuti, inclusi i controlli di accesso e la crittografia.
4. Condivisione : i dati vengono continuamente distribuiti tra agenti, consumatori e colleghi da vari dispositivi e piattaforme.
5. Archivio : qui, i dati vengono infine archiviati all'interno dei sistemi di archiviazione di un settore.
6. Pubblicazione : Attraverso la pubblicazione dei dati, può raggiungere i clienti. Possono quindi visualizzare e scaricare sotto forma di dashboard.

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Come funziona la classificazione?

Per comprendere e costruire i sistemi di classificazione dei dati, qui abbiamo tre tipi di tecniche di prospect:

• Manuale — Le classificazioni dei dati comuni richiedono l'interferenza e l'implementazione umana.
• Automatizzato : le soluzioni basate sulla tecnologia escludono i rischi dell'intervento umano, inclusi tempi e errori di dati non necessari, pur continuando la persistenza (classificazione 24 ore su 24 di tutti i dati).
• Ibrido : l'interferenza umana contribuisce al contesto per la classificazione dei dati, mentre gli strumenti facilitano l'efficienza e l'applicazione delle politiche.

Il processo di classificazione dei dati comprende due fasi:

1. Sviluppo del classificatore
2. Applicazione del classificatore per la classificazione

Sviluppo del classificatore

• Questo passaggio è il passaggio iniziale o la fase di formazione.
• In questa fase, gli algoritmi di classificazione sviluppano il classificatore.
• Sviluppa il classificatore dal set di formazione composto da tuple di database e dalle relative etichette di classe connesse.
• Associa ogni tupla che aggrega il training set a una categoria o classe. Possiamo anche applicare queste tuple a un oggetto campione o a punti dati.

Applicazione del classificatore per la classificazione

• Analisi del sentimento
• Classificazione dei documenti
• Classificazione delle immagini
• Classificazione dell'apprendimento automatico

Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment è molto utile nel monitoraggio dei social media; possiamo usarlo per estrarre approfondimenti sui social media.

Con algoritmi avanzati di apprendimento automatico, possiamo costruire i modelli di analisi del sentimento per leggere e analizzare le parole errate. Gli accurati modelli addestrati forniscono risultati costantemente accurati e risultano in una frazione del tempo.

Classificazione dei documenti

Possiamo utilizzare la classificazione dei documenti per organizzare i documenti in sezioni in base al contenuto. E con l'aiuto degli algoritmi di classificazione dell'apprendimento automatico, possiamo eseguirlo automaticamente.

La classificazione del documento si riferisce alla classificazione del testo; qui possiamo classificare le parole nell'intero documento. Qui possiamo avere il miglior esempio dei motori di ricerca per la ricerca online di record su qualsiasi argomento di ricerca rilevante.

Classificazione delle immagini

La classificazione dell'immagine viene utilizzata per le categorie addestrate in un'immagine. Questi potrebbero essere la didascalia dell'immagine, un valore statistico, un tema. Applicando algoritmi di apprendimento supervisionato, puoi taggare le immagini per addestrare il tuo modello per categorie pertinenti.

Classificazione dell'apprendimento automatico

Utilizza le regole dell'algoritmo statisticamente dimostrabili per eseguire attività analitiche che richiederebbero agli esseri umani centinaia di ore in più per essere eseguite.

Processo di classificazione dei dati

Possiamo dividere la classificazione dei dati in cinque passaggi:

• Costruisci obiettivi di classificazione dei dati, politiche, flussi di lavoro, progettazione della classificazione dei dati.
• Classifica i dati sensibili che memorizzi.
• Usa le etichette taggando i dati.
• Usa gli effetti per aumentare la sicurezza e la docilità.
• I dati sono dinamici e la classificazione è un processo continuo.

Conclusione

Si spera che questo articolo ti abbia aiutato a comprendere la classificazione e la previsione nel data mining. L'articolo ha descritto tutti i dettagli fondamentali sui concetti di data mining.

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