データマイニングにおけるKDDプロセス：知っておくべきこと

働く専門家として、あなたはデータ、データベース、情報、処理などの用語に精通しています。また、データマイニングやデータウェアハウスなどの用語に出くわしたはずです。 これらの2つの用語については後で詳しく説明しますが、上記の2つの用語を含むはるかに複雑な方法論があります。KDDです。

KDDとは何ですか？

KDDは、データベースでのナレッジディスカバリーと呼ばれ、さまざまなドメインまたはアプリケーションで利用するために、生のデータベースから意味のあるデータとパターンを検索、変換、および改良する方法として定義されています。

上記のステートメントはKDDの概要または要点ですが、多くのステップと反復を伴う、長くて複雑なプロセスです。 KDDの要点を掘り下げる前に、例を使ってトーンを設定してみましょう。

近くに小さな川が流れていて、あなたがたまたま工芸愛好家、石の収集家、またはランダムな探検家のいずれかであるとします。 これで、川床が石、貝殻、その他のランダムなオブジェクトでいっぱいになっていることを事前に知っています。 この前提は最も重要であり、それなしでは情報源に到達することはできません。

次に、あなたがたまたま誰であるかに応じて、ニーズと要件は異なる場合があります。 これは、理解するのに2番目に重要なことです。 それで、あなたは先に進んで、川床に横たわっているかもしれない石、貝殻、コインまたはあらゆる遺物を集めます。 しかし、それは汚れやその他の不要なオブジェクトも一緒にもたらします。これらのオブジェクトをさらに使用できるようにするには、それらを取り除く必要があります。

この段階で、必要に応じて戻ってさらにアイテムを収集する必要がある場合があります。このプロセスは、条件に応じて数回繰り返されるか、完全にスキップされます。

収集されたオブジェクトは、アプリケーションにより適したものにするためにさまざまなタイプに分離する必要があり、さらにカット、ポリッシュ、またはペイントする必要があります。 この段階は変換段階と呼ばれます。

このプロセスでは、たとえば、特定の色の大きな石がどこで見つかる可能性が高いか、堤防の近くか川の奥深くか、遺物が上流か下流かなどで見つかる可能性があるかどうかを理解できます。 。 データマイニングは、データサイエンスを学ぶ際の重要な部分です。

これは、タスクのより効率的かつ迅速な完了に役立つパターンのデコードに役立ちます。 最終的に最終的に得られるのは、洗練され、信頼性が高く、アプリケーションに非常に固有の知識の発見です。

それでは、データマイニングのKDDについて詳しく見ていきましょう。

読む：インドのデータマイニング給与

データマイニングのKDDとは何ですか？

データマイニングにおけるKDDは、データベースからデータをモデル化して、有用で適用可能な「知識」を抽出するためのプログラムされた分析的アプローチです。 データマイニングはKDDのバックボーンを形成するため、メソッド全体にとって重要です。

本質的に自己学習型のいくつかのアルゴリズムを利用して、処理されたデータから有用なパターンを推測します。 このプロセスは、アルゴリズムとパターンの解釈の要求に応じて、さまざまなステップ間で多くの反復が発生する閉ループの一定のフィードバックプロセスです。

典型的なKDDプロセスに含まれるステップ

1.目標設定とアプリケーションの理解

これはプロセスの最初のステップであり、適用するフィールドの事前の理解と知識が必要です。ここで、変換されたデータとデータマイニングによって到達したパターンを使用して知識を抽出する方法を決定します。 この前提は非常に重要であり、設定を間違えると、誤った解釈やエンドユーザーへの悪影響につながる可能性があります。

2.データの選択と統合

目標と目的を設定した後、収集されたデータを選択し、可用性、アクセシビリティの重要性、および品質に基づいて意味のあるセットに分離する必要があります。 これらのパラメータは、データマイニングの基盤となり、形成されるデータモデルの種類に影響を与えるため、データマイニングにとって重要です。

3.データのクリーニングと前処理

このステップでは、データの信頼性とその有効性を向上させるために、欠落データを検索し、データセットからノイズの多い冗長で低品質のデータを削除します。 特定のアルゴリズムは、アプリケーションに固有の属性に基づいて不要なデータを検索および削除するために使用されます。

4.データ変換

このステップでは、データマイニングアルゴリズムに供給するデータを準備します。 したがって、データは統合された集計形式である必要があります。 データは、機能、属性、機能などに基づいて統合されます。

5.データマイニング

これは、KDD全体のルートまたはバックボーンプロセスです。 ここで、アルゴリズムを使用して、変換されたデータから意味のあるパターンを抽出します。これは、予測モデルに役立ちます。 これは、人工知能、高度な数値および統計手法、特殊なアルゴリズムなどの手法を使用して、データセットから傾向を発見するのに役立つ分析ツールです。

6.パターンの評価/解釈

さまざまなデータマイニング方法と反復から傾向とパターンを取得したら、前の手順で収集および変換されたデータの影響を調べるために、これらのパターンを棒グラフ、円グラフ、ヒストグラムなどの個別の形式で表す必要があります。 これは、ドメインの観点から特定のデータモデルの有効性を評価するのにも役立ちます。

7.知識の発見と使用

これはKDDプロセスの最後のステップであり、前のステップから抽出された「知識」を、テーブル、レポートなどの視覚化された形式で特定のアプリケーションまたはドメインに適用する必要があります。このステップは、上記のアプリケーション。

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結論

今日の世界では、データはさまざまな種類のさまざまな形式でさまざまなソースから生成されています。たとえば、経済取引、バイオメトリクス、科学、写真、ビデオなどです。そのような膨大な量の情報が刻々と取引されているため、技術は最大限に活用されています。ジュースを抽出し、意思決定のためのさまざまな分野で使用するための信頼性が高く、高品質で効果的なデータを提供できる重要性。 これは、KDDが非常に役立つ場所です。

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