Processo KDD nel data mining: cosa devi sapere?

Come professionista, conosci termini come dati, database, informazioni, elaborazione, ecc. Devi anche aver incontrato termini come data mining e data warehouse. Parleremo di questi due termini in dettaglio più avanti, ma esiste una metodologia molto più elaborata che comprende i due termini sopra menzionati: KDD.

Cos'è KDD?

KDD è indicato come Knowledge Discovery in Database ed è definito come un metodo per trovare, trasformare e perfezionare dati e modelli significativi da un database grezzo per essere utilizzato in diversi domini o applicazioni.

L'affermazione di cui sopra è una panoramica o una sintesi di KDD, ma è un processo lungo e complesso che coinvolge molti passaggi e iterazioni. Ora, prima di approfondire il nocciolo della questione di KDD, proviamo a dare il tono attraverso un esempio.

Supponiamo che ci sia un piccolo fiume che scorre nelle vicinanze e che tu sia un appassionato di artigianato, un collezionista di pietre o un esploratore casuale. Ora, hai una conoscenza preliminare che il letto di un fiume è pieno di pietre, conchiglie e altri oggetti casuali. Questa premessa è della massima importanza senza la quale non si può raggiungere la fonte.

Successivamente, a seconda di chi sei, le esigenze e i requisiti possono variare. Questa è la seconda cosa più importante da capire. Quindi, vai avanti e raccogli pietre, conchiglie, monete o qualsiasi artefatto che potrebbe giacere sul letto del fiume. Ma questo porta con sé anche lo sporco e altri oggetti indesiderati, di cui dovrai sbarazzarti per avere gli oggetti pronti per un ulteriore utilizzo.

A questo punto, potresti dover tornare indietro e raccogliere più oggetti secondo le tue esigenze e questo processo si ripeterà alcune volte o verrà completamente saltato secondo le condizioni.

Gli oggetti raccolti devono essere separati in diversi tipi per adattarsi meglio alla tua applicazione e devono inoltre essere tagliati, lucidati o verniciati. Questa fase è chiamata fase di trasformazione.

Durante questo processo, acquisisci una comprensione, ad esempio, dove è più probabile trovare pietre più grandi di una certa colorazione, sia vicino alla riva o più in profondità nel fiume, se è probabile che i manufatti si trovino a monte oa valle e così via . Il data mining è una parte importante quando impari la scienza dei dati.

Questo aiuta a decodificare i modelli che possono aiutare a completare le attività in modo più efficiente e rapido. Ciò che alla fine si ottiene è la scoperta di conoscenze raffinate, affidabili e altamente specifiche per la propria applicazione.

Ora, immergiamoci in KDD nel data mining in dettaglio.

Leggi: Stipendio di data mining in India

Che cos'è KDD nel data mining?

KDD nel data mining è un approccio programmato e analitico per modellare i dati da un database per estrarre "conoscenze" utili e applicabili. Il data mining costituisce la spina dorsale di KDD e quindi è fondamentale per l'intero metodo.

Utilizza diversi algoritmi che sono di natura di autoapprendimento per dedurre modelli utili dai dati elaborati. Il processo è un feedback costante a ciclo chiuso in cui si verificano molte iterazioni tra i vari passaggi secondo la richiesta degli algoritmi e le interpretazioni del modello.

Passaggi coinvolti in un tipico processo KDD

1. Definizione degli obiettivi e comprensione dell'applicazione

Questo è il primo passaggio del processo e richiede una comprensione e una conoscenza preliminari del campo in cui essere applicato. È qui che decidiamo come verranno utilizzati i dati trasformati e i modelli ottenuti dal data mining per estrarre la conoscenza. Questa premessa è estremamente importante che, se errata, può portare a false interpretazioni e impatti negativi sull'utente finale.

2. Selezione e integrazione dei dati

Dopo aver definito gli obiettivi e gli obiettivi, i dati raccolti devono essere selezionati e segregati in insiemi significativi in ​​base alla disponibilità, all'importanza dell'accessibilità e alla qualità. Questi parametri sono fondamentali per il data mining perché ne costituiscono la base e influenzeranno i tipi di modelli di dati formati.

3. Pulizia e preelaborazione dei dati

Questo passaggio prevede la ricerca dei dati mancanti e la rimozione dei dati rumorosi, ridondanti e di bassa qualità dal set di dati al fine di migliorare l'affidabilità dei dati e la loro efficacia. Alcuni algoritmi vengono utilizzati per cercare ed eliminare i dati indesiderati in base ad attributi specifici dell'applicazione.

4. Trasformazione dei dati

Questo passaggio prepara i dati da inviare agli algoritmi di data mining. Pertanto, i dati devono essere in forma consolidata e aggregata. I dati sono consolidati sulla base di funzioni, attributi, caratteristiche ecc.

5. Estrazione di dati

Questo è il processo radice o spina dorsale dell'intero KDD. È qui che vengono utilizzati algoritmi per estrarre modelli significativi dai dati trasformati, che aiutano nei modelli di previsione. È uno strumento analitico che aiuta a scoprire le tendenze da un set di dati utilizzando tecniche come l'intelligenza artificiale, metodi numerici e statistici avanzati e algoritmi specializzati.

6. Valutazione/interpretazione del modello

Una volta che la tendenza e i modelli sono stati ottenuti da vari metodi e iterazioni di data mining, questi modelli devono essere rappresentati in forme discrete come grafici a barre, grafici a torta, istogrammi ecc. per studiare l'impatto dei dati raccolti e trasformati durante i passaggi precedenti. Questo aiuta anche a valutare l'efficacia di un particolare modello di dati in vista del dominio.

7. Scoperta e utilizzo della conoscenza

Questo è il passaggio finale del processo KDD e richiede che la "conoscenza" estratta dal passaggio precedente sia applicata all'applicazione o al dominio specifico in un formato visualizzato come tabelle, report ecc. Questo passaggio guida il processo decisionale per il detta applicazione.

Leggi: Tecniche di data mining che dovresti conoscere

Conclusione

Nel mondo di oggi, i dati vengono generati da numerose fonti di diverso tipo e in diversi formati, ad esempio transazioni economiche, dati biometrici, scientifici, immagini e video, ecc. Con tali enormi quantità di informazioni scambiate ogni momento, una tecnica è della massima importanza che può estrarre il succo e fornire dati affidabili, di alta qualità ed efficaci da utilizzare in vari campi per il processo decisionale. È qui che KDD è così utile.

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