Architettura di data mining: componenti, tipi e tecniche

introduzione

Il data mining è il processo in cui informazioni precedentemente sconosciute, che potrebbero essere potenzialmente molto utili, vengono estratte da un set di dati molto vasto. L' architettura di data mining o l' architettura delle tecniche di data mining non è altro che le varie componenti che costituiscono l'intero processo di data mining. Impara la scienza dei dati per acquisire esperienza nel data mining e rimanere competitivo sul mercato.

Componenti dell'architettura di data mining

Diamo un'occhiata ai componenti che compongono l'intera architettura di data mining.

1. Fonti dei dati

Il luogo in cui otteniamo i nostri dati su cui lavorare è noto come l'origine dei dati o l'origine dei dati. Ci sono molte documentazioni presentate e si potrebbe anche sostenere che l'intero World Wide Web (WWW) è un grande magazzino di dati. I dati possono essere ovunque e alcuni potrebbero risiedere in file di testo, un foglio di calcolo standard o qualsiasi altra fonte valida come Internet.

2. Server di database o data warehouse

Il server è il luogo che contiene tutti i dati pronti per essere elaborati. Il recupero dei dati funziona su richiesta dell'utente e, quindi, i set di dati effettivi possono essere molto personali.

3. Motore di data mining

Il campo del data mining è incompleto senza quello che è probabilmente il suo componente più cruciale, noto come motore di data mining. Di solito contiene molti moduli che possono essere utilizzati per eseguire una varietà di attività. I compiti che possono essere eseguiti possono essere associazione, caratterizzazione, previsione, raggruppamento, classificazione, ecc.

4. Moduli per la valutazione del modello

Questo modulo dell'architettura è principalmente impiegato per misurare quanto sia effettivamente interessante il modello che è stato ideato. Ai fini della valutazione, di solito, viene utilizzato un valore di soglia. Un'altra cosa critica da notare qui è che questo modulo ha un collegamento diretto di interazione con il motore di data mining, il cui scopo principale è trovare pattern interessanti.

5. GUI o interfaccia utente grafica

Come suggerisce il nome, questo modulo dell'architettura è ciò che interagisce con l'utente. La GUI funge da collegamento tanto necessario tra l'utente e il sistema di data mining. Il compito principale della GUI è nascondere le complessità che coinvolgono l'intero processo di data mining e fornire all'utente un modulo facile da usare e da capire che consenta loro di ottenere una risposta alle loro domande in modo facile da capire.

6. Base di conoscenza

La base di tutte le conoscenze è vitale per qualsiasi architettura di data mining. La base di conoscenza viene solitamente utilizzata come faro guida per il modello dei risultati. Potrebbe anche contenere i dati di ciò che gli utenti hanno sperimentato. Il motore di data mining interagisce spesso con la knowledge base per aumentare l'affidabilità e la precisione del risultato finale. Anche il modulo di valutazione del modello ha un collegamento alla base di conoscenza. Interagisce con la knowledge base a intervalli regolari per ottenere vari input e aggiornamenti da essa.

Leggi: 16 progetti di data mining Idee e argomenti per principianti

Tipi di architettura di data mining

Esistono quattro diversi tipi di architettura che sono stati elencati di seguito:

1. Data mining senza accoppiamento

L'architettura senza accoppiamento in genere non utilizza alcuna funzionalità del database. Quello che normalmente fa il no-coupling è che recupera i dati richiesti da una o una particolare fonte di dati. Questo è tutto; questo tipo di architettura non trae alcun vantaggio dal database in questione. A causa di questo problema specifico, il no-coupling è generalmente considerato una scelta sbagliata di architettura per il sistema di data mining. Tuttavia, viene spesso utilizzato per processi elementari che coinvolgono il data mining.

2. Data mining di accoppiamento allentato

Il processo di data mining ad accoppiamento libero utilizza un database per eseguire l'offerta di recupero dei dati. Dopo aver trovato e portato i dati, memorizza i dati in questi database. Questo tipo di architettura viene spesso utilizzato per i sistemi di data mining basati sulla memoria che non richiedono un'elevata scalabilità e prestazioni elevate.

3. Data mining di accoppiamento semi-stretto

L'architettura semi-stretta fa uso di varie funzionalità del magazzino di dati. Queste funzionalità dei sistemi di data warehouse vengono solitamente utilizzate per eseguire alcune attività relative al data mining. Attività come l'indicizzazione, l'ordinamento e l'aggregazione sono quelle che vengono generalmente eseguite.

4. Data mining ad accoppiamento stretto

L'architettura ad accoppiamento stretto differisce dal resto nel trattamento dei data warehouse. Il tight-coupling tratta il data warehouse come un componente per recuperare le informazioni. Utilizza inoltre tutte le funzionalità che potresti trovare nei database o nei data warehouse per eseguire varie attività di data mining. Questo tipo di architettura è generalmente noto per la sua scalabilità, informazioni integrate e prestazioni elevate. Ci sono tre livelli di questa architettura che sono elencati di seguito:

5. Livello dati

Il livello dati può essere definito come il database o il sistema dei data warehouse. I risultati del data mining vengono generalmente archiviati in questo livello di dati. I dati che questo livello di dati ospita possono quindi essere ulteriormente utilizzati per presentare i dati all'utente finale in diverse forme come report o altri tipi di visualizzazione.

6. Livello dell'applicazione di data mining

Il compito del livello dell'applicazione di data mining è trovare e recuperare i dati da un determinato database. Di solito, è necessario eseguire qui una trasformazione dei dati per ottenere i dati nel formato desiderato dall'utente finale.

7. Strato frontale

Questo livello ha praticamente lo stesso lavoro di una GUI. Il livello front-end fornisce un'interazione intuitiva e amichevole con l'utente. Il risultato del data mining viene solitamente visualizzato come una forma o l'altra per l'utente utilizzando questo livello di front-end.

Leggi anche: Cos'è il Text Mining: Tecniche e Applicazioni

Tecniche di Data Mining

Esistono diverse tecniche di data mining che possono essere utilizzate dall'utente; alcuni di essi sono elencati di seguito:

1. Alberi decisionali

Gli alberi decisionali sono la tecnica più comune per l'estrazione dei dati a causa della loro complessità o mancanza in questo particolare algoritmo. La radice dell'albero è una condizione. Ogni risposta si basa poi su questa condizione guidandoci in un modo specifico, che alla fine ci aiuterà a raggiungere la decisione finale.

2. Pattern sequenziali

I modelli sequenziali vengono solitamente utilizzati per scoprire eventi che si verificano regolarmente o tendenze che possono essere trovate in qualsiasi dato transazionale.

3. Raggruppamento

Il clustering è una tecnica che definisce automaticamente diverse classi in base alla forma dell'oggetto. Le classi così formate verranno quindi utilizzate per collocarvi altri tipi simili di oggetti.

4. Previsione

Questa tecnica viene solitamente utilizzata quando ci viene richiesto di determinare con precisione un risultato che deve ancora verificarsi. Queste previsioni sono fatte stabilendo accuratamente la relazione tra entità indipendenti e dipendenti.

5. Classificazione

Questa tecnica si basa su un algoritmo di apprendimento automatico simile con lo stesso nome. Questa tecnica di classificazione viene utilizzata per classificare ogni elemento in questione in gruppi predefiniti facendo uso di tecniche matematiche come la programmazione lineare, gli alberi decisionali, le reti neurali, ecc.

Conclusione

A causa dei passi da gigante fatti nel campo della tecnologia, la potenza e l'abilità di elaborazione sono notevolmente aumentate. Questo incremento della tecnologia ci ha consentito di andare oltre e oltre i metodi tradizionalmente noiosi e dispendiosi in termini di tempo per l'elaborazione dei dati, consentendoci di ottenere set di dati più complessi per ottenere informazioni prima ritenute impossibili. Questo ha dato vita al campo del data mining. Il data mining è un nuovo campo in arrivo che ha il potenziale per cambiare il mondo come lo conosciamo.

L' architettura di data mining o l' architettura del sistema di data mining è il modo in cui viene eseguito il data mining. Pertanto, avere una conoscenza dell'architettura è altrettanto, se non di più, importante avere una conoscenza del campo stesso.

Se sei curioso di conoscere l'architettura di data mining, la scienza dei dati, dai un'occhiata al programma Executive PG in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici, tutoraggio con esperti del settore, 1 a 1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.