データマイニングにおける分類と予測：モデルを構築する方法は？

データマイニングとは何ですか？

データマイニングは、大規模なデータセットから貴重な情報を抽出する方法です。 言い換えれば、それは膨大なデータベースから関連データを取得するための演繹のプロセスです。 リレーショナルデータベース、データウェアハウス、オブジェクト指向データベース、および構造化非構造化データベースでデータマイニングを使用できます。

データ分析とは何ですか？

データ分析とは、データをクリーンアップ、変換、およびモデリングして、ビジネス関連の意思決定のための識別可能な貴重なデータにすることです。 データ分析の目的は、データから必要な情報を導き出し、それを使用してデータ分析に基づいて意思決定を行うことです。 データマイニングやその他のデータ関連の概念に関する専門知識を得るには、データサイエンスコースをご覧ください。

データマイニングを使用して分類と予測のモデルを構築するにはどうすればよいですか？

データ分析手法では、アルゴリズムを利用して、意味のあるデータモデルを抽出、変換、読み込み、生成し、データを実験します。

• データ分析手法の第1レベルでは、データ分析プロセスによって複雑な問題を解決します。
• メソッドの2番目のレベルは、特定のドメインに基づいて適切なデータセットを選択することです。
• 第3レベルでは、特定のデータセットを特定の形式に変換し、分析アルゴリズムに適用できます。
• 第4レベルでは、さまざまなソースからのデータを分析用の共通形式に変換できます。
• 最終レベルは、データマイニングアルゴリズムによって生成された結果と視覚化の評価です。

データマイニングにおける分類と予測とは何ですか？

分類と予測を使用してモデルを抽出し、データクラスを表して将来のデータトレンドを予測します。 この分析により、大規模なデータを最もよく理解できます。 分類は、予測モデルを使用してデータのカテゴリラベルを予測します。

データマイニング技術

多くの重要なデータマイニング手法が開発され、データマイニングプロジェクト、特に分類、関連付け、クラスタリング、予測、シーケンシャルモデル、および意思決定ツリーに適用されています。

読む：データマイニングと機械学習

従来のデータマイニングツール

従来のデータマイニングツールと手法は、エンタープライズサーバーとローカルハードドライブに保存されている既存のデータベースで動作します。

• 事前定義されたアルゴリズムで保存されたデータと、データベースで指定されたプログラミング言語で書き出されたクエリを変換します。
• たとえば、売上高データベースは、データベースの組み込みクエリおよびテーブルシステムへのアクセスに基づいて、毎月の売上高の傾向を簡単に示すことができます。 サーバーに組み込まれたデータマイニングツールは、これらの膨大な数を分析して、月間売上に影響を与える機能を分析できます。

データマイニングの分類とは何ですか？

分類とは、データクラスと概念を定義するモデルを見つけることです。 このモデルを使用して、オブジェクトのクラスを予測するという考え方です。 導出されたモデルは、トレーニングデータのセットの調査に依存しています。

次の方法で定義できる派生モデル。

1. 分類（IF-THEN）ルール
2. デシジョンツリー
3. 数式
4. ニューラルネットワーク

機械学習における分類アルゴリズム

分類アルゴリズムは、機械プログラムを使用した教師あり学習方法であり、入力データからそれを読み取り、学習でこれを実装して、観測で分類します。 分類問題のいくつかの実用的なモデルは、音声認識、手書き識別、生体認証分類、文書分類などです。

機械学習アルゴリズムの分類アルゴリズムの例

• ロジスティック回帰を使用した線形分類器
• 予測分析
• 決定とブーストツリー
• ニューラルネットワーク

チェックアウト：データサイエンスとデータマイニングの違い

データ分類のライフサイクルとは何ですか？

データ分類のライフサイクルは、企業へのデータの流れを制御するための優れた構造を生み出します。 企業は、各レベルでデータのセキュリティとコンプライアンスを考慮する必要があります。 データ分類の助けを借りて、私たちは、起源から削除までのすべての段階でそれを実行することができます。

データのライフサイクルは、次の6つの段階をカバーしています。

1. 起源：電子メール、Excel、WordおよびGoogleドキュメント、ソーシャルメディア、Webサイトなど、さまざまな形式の機密データを生成します。
2. 役割ベースのプラクティス：役割ベースのセキュリティ制限は、社内の保護ポリシーと契約ルールに基づいてタグ付けすることにより、すべてのデリケートなデータに適用されます。
3. ストレージ：ここには、アクセス制御や暗号化など、取得されたデータがあります。
4. 共有：データは、さまざまなデバイスやプラットフォームのエージェント、消費者、同僚の間で継続的に分散されることを意味します。
5. アーカイブ：ここでは、データは最終的に業界のストレージシステム内にアーカイブされます。
6. 公開：データの公開を通じて、顧客に到達することができます。 その後、ダッシュボードの形式で表示およびダウンロードできます。

読む：インドのデータマイニングプロジェクト

分類はどのように機能しますか？

データ分類システムを理解して構築するために、ここでは3種類のプロスペクト手法を使用します。

• 手動—一般的なデータ分類には、人間の干渉と実装が必要です。
• 自動化—テクノロジー主導のソリューションは、永続性（すべてのデータの24時間分類）を継続しながら、不要な時間やデータエラーなどの人間の介入のリスクを排除します。
• ハイブリッド—人間の干渉はデータ分類のコンテキストに貢献し、ツールは効率とポリシーの実施を促進します。

データ分類プロセスには、次の2つのステップが組み込まれています。

1. 分類器の開発
2. 分類のための分類器の適用

分類器の開発

• このステップは、最初のステップまたはトレーニングフェーズです。
• このステップでは、分類アルゴリズムが分類器を開発します。
• データベースタプルとそれらに接続されたクラスラベルで構成されるトレーニングセットから分類器を開発します。
• トレーニングセットを集約する各タプルをカテゴリまたはクラスに関連付けます。 これらのタプルをサンプルオブジェクトまたはデータポイントに適用することもできます。

分類のための分類器の適用

• 感情分析
• 文書分類
• 画像分類
• 機械学習の分類

感情分析

感情分析は、ソーシャルメディアの監視に非常に役立ちます。 これを使用して、ソーシャルメディアの洞察を抽出できます。

高度な機械学習アルゴリズムを使用すると、感情分析モデルを構築して、スペルミスのある単語を読み取って分析できます。 正確にトレーニングされたモデルは、一貫して正確な結果を提供し、わずかな時間で結果をもたらします。

文書分類

ドキュメント分類を使用して、コンテンツに応じてドキュメントをセクションに編成できます。 そして、機械学習分類アルゴリズムの助けを借りて、それを自動的に実行することができます。

ドキュメント分類とは、テキスト分類を指します。 ここでは、ドキュメント全体の単語を分類できます。 ここでは、関連する検索トピックのレコードをオンラインで検索するための検索エンジンの最良の例を紹介します。

画像分類

画像分類は、画像のトレーニング済みカテゴリに使用されます。 これらは、画像のキャプション、統計値、テーマである可能性があります。 教師あり学習アルゴリズムを適用することにより、画像にタグを付けて、関連するカテゴリのモデルをトレーニングできます。

機械学習の分類

統計的に実証可能なアルゴリズムルールを使用して、人間が実行するのに数百時間以上かかる分析タスクを実行します。

データ分類プロセス

データ分類は次の5つのステップに分けることができます。

• データ分類の目標、ポリシー、ワークフロー、データ分類の設計を構築します。
• 保存する機密データを分類します。
• データにタグを付けてラベルを使用します。
• エフェクトを使用して、セキュリティと従順性を強化します。
• データは動的であり、分類は継続的なプロセスです。

結論

この記事が、データマイニングの分類と予測を理解するのに役立つことを願っています。 この記事では、データマイニングの概念に関する基本的な詳細をすべて説明しています。

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