데이터 마이닝의 KDD 프로세스: 알아야 할 사항은 무엇입니까?

일하는 전문가로서 데이터, 데이터베이스, 정보, 처리 등과 같은 용어에 익숙합니다. 데이터 마이닝 및 데이터 웨어하우스와 같은 용어도 접했을 것입니다. 이 두 용어에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠지만 위에서 언급한 두 용어를 포함하는 훨씬 더 정교한 방법론이 있습니다. KDD.

KDD는 무엇입니까?

KDD는 데이터베이스에서 지식 발견(Knowledge Discovery)이라고 하며 다른 도메인이나 응용 프로그램에서 활용하기 위해 원시 데이터베이스에서 의미 있는 데이터와 패턴을 찾고, 변환하고, 정제하는 방법으로 정의됩니다.

위의 설명은 KDD의 개요 또는 요지이지만 많은 단계와 반복을 포함하는 길고 복잡한 프로세스입니다. 이제 KDD의 핵심을 살펴보기 전에 예제를 통해 톤을 설정해 보겠습니다.

근처에 작은 강이 흐르고 있고 당신이 공예 애호가, 석재 수집가 또는 무작위 탐험가 중 하나라고 가정합니다. 이제 강바닥이 돌, 조개 및 기타 임의의 물체로 가득 차 있다는 사전 지식이 있습니다. 이 전제는 근원에 도달할 수 없는 가장 중요한 전제입니다.

다음으로, 당신이 누구인지에 따라 필요와 요구 사항이 다를 수 있습니다. 이것은 두 번째로 이해해야 할 가장 중요한 것입니다. 따라서 강바닥에 누워 있을 수 있는 돌, 조개껍데기, 동전 또는 모든 인공물을 수집하십시오. 그러나 먼지와 기타 원치 않는 물건도 함께 가져오므로 나중에 사용할 수 있도록 해당 물건을 제거해야 합니다.

이 단계에서 돌아가서 필요에 따라 더 많은 항목을 수집해야 할 수 있으며 이 프로세스는 조건에 따라 몇 번 반복되거나 완전히 건너뜁니다.

수집된 개체는 용도에 더 잘 맞도록 다양한 유형으로 분리해야 하며 더 나아가 절단, 광택 또는 페인트 작업이 필요합니다. 이 단계를 변형 단계라고 합니다.

이 과정에서 예를 들어 강둑 근처에 있든 강 더 깊은 곳에서든 특정 색상의 더 큰 돌을 찾을 가능성이 더 높은 위치, 인공물이 상류 또는 하류에서 발견될 가능성이 있는지 등을 이해하게 됩니다. . 데이터 마이닝은 데이터 과학을 배울 때 중요한 부분입니다.

이는 작업을 보다 효율적이고 빠르게 완료하는 데 도움이 될 수 있는 패턴을 디코딩하는 데 도움이 됩니다. 결국 최종적으로 얻게 되는 것은 세련되고 신뢰할 수 있으며 귀하의 애플리케이션에 매우 특정한 지식을 발견하는 것입니다.

이제 데이터 마이닝의 KDD에 대해 자세히 알아보겠습니다.

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데이터 마이닝에서 KDD란 무엇입니까?

데이터 마이닝의 KDD는 유용하고 적용 가능한 '지식'을 추출하기 위해 데이터베이스에서 데이터를 모델링하는 프로그래밍되고 분석적인 접근 방식입니다. 데이터 마이닝은 KDD의 중추를 형성하므로 전체 방법에 중요합니다.

처리된 데이터에서 유용한 패턴을 추론하기 위해 본질적으로 자가 학습하는 여러 알고리즘을 사용합니다. 이 프로세스는 알고리즘 및 패턴 해석의 요구에 따라 다양한 단계 간에 많은 반복이 발생하는 폐쇄 루프 상수 피드백입니다.

일반적인 KDD 프로세스와 관련된 단계

1. 목표 설정 및 적용 이해

이것은 프로세스의 첫 번째 단계이며 적용할 분야에 대한 사전 이해와 지식이 필요합니다. 여기에서 변환된 데이터와 데이터 마이닝으로 도달한 패턴을 사용하여 지식을 추출하는 방법을 결정합니다. 이 전제는 잘못 설정될 경우 잘못된 해석과 최종 사용자에게 부정적인 영향을 줄 수 있는 매우 중요합니다.

2. 데이터 선택 및 통합

목표와 목표를 설정한 후 수집된 데이터를 선택하고 가용성, 접근성 중요성 및 품질에 따라 의미 있는 집합으로 분리해야 합니다. 이러한 매개변수는 데이터 마이닝의 기반이 되고 어떤 종류의 데이터 모델이 형성되는지에 영향을 미치기 때문에 데이터 마이닝에 중요합니다.

3. 데이터 정리 및 전처리

이 단계에는 누락된 데이터를 검색하고 데이터의 신뢰성과 효율성을 향상시키기 위해 데이터 세트에서 잡음이 있고 중복되며 품질이 낮은 데이터를 제거하는 작업이 포함됩니다. 특정 알고리즘은 애플리케이션에 특정한 속성을 기반으로 원치 않는 데이터를 검색하고 제거하는 데 사용됩니다.

4. 데이터 변환

이 단계에서는 데이터 마이닝 알고리즘에 공급할 데이터를 준비합니다. 따라서 데이터는 통합 및 집계 형식이어야 합니다. 데이터는 기능, 속성, 특징 등을 기준으로 통합됩니다.

5. 데이터 마이닝

이것은 전체 KDD의 루트 또는 백본 프로세스입니다. 여기서 알고리즘이 변환된 데이터에서 의미 있는 패턴을 추출하는 데 사용되며 예측 모델에 도움이 됩니다. 인공 지능, 고급 수치 및 통계 방법 및 특수 알고리즘과 같은 기술을 사용하여 데이터 세트에서 추세를 발견하는 데 도움이 되는 분석 도구입니다.

6. 패턴 평가/해석

다양한 데이터 마이닝 방법과 반복을 통해 추세와 패턴을 얻은 후에는 이러한 패턴을 막대 그래프, 파이 차트, 히스토그램 등과 같은 개별 형식으로 표현하여 이전 단계에서 수집 및 변환된 데이터의 영향을 연구해야 합니다. 이는 또한 도메인 관점에서 특정 데이터 모델의 효율성을 평가하는 데 도움이 됩니다.

7. 지식의 발견과 활용

이것은 KDD 프로세스의 마지막 단계이며 이전 단계에서 추출한 '지식'이 테이블, 보고서 등과 같은 시각화된 형식으로 특정 애플리케이션 또는 도메인에 적용되어야 합니다. 이 단계는 응용 프로그램을 말했다.

읽어보기: 알아야 할 데이터 마이닝 기술

결론

오늘날 세계에서 데이터는 경제 거래, 생체 인식, 과학, 사진 및 비디오 등과 같이 다양한 유형과 형식의 수많은 소스에서 생성되고 있습니다. 매 순간 거래되는 엄청난 양의 정보로 인해 기술이 가장 중요합니다. 주스를 추출하고 의사 결정을 위해 다양한 분야에서 사용할 수 있는 신뢰할 수 있고 고품질이며 효과적인 데이터를 제공할 수 있는 중요성. 여기에서 KDD가 매우 유용합니다.

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