Klasyfikacja i przewidywanie w eksploracji danych: jak zbudować model?

Co to jest eksploracja danych?

Eksploracja danych to metoda wydobywania cennych informacji z dużego zestawu danych. Innymi słowy, jest to proces dedukcji w celu uzyskania odpowiednich danych z ogromnej bazy danych. Możemy wykorzystywać eksplorację danych w relacyjnych bazach danych, hurtowniach danych, obiektowych bazach danych i ustrukturyzowanych bazach danych nieustrukturyzowanych.

Co to jest analiza danych?

Analiza danych to czyszczenie, przekształcanie i modelowanie danych w możliwe do zidentyfikowania cenne dane na potrzeby podejmowania decyzji biznesowych. Celem analizy danych jest wydobycie z danych niezbędnych informacji i wykorzystanie ich do podejmowania decyzji na podstawie analizy danych. Aby zdobyć doświadczenie w eksploracji danych i innych koncepcjach związanych z danymi, zapoznaj się z naszymi kursami nauki o danych.

Jak zbudować model w klasyfikacji i predykcji za pomocą eksploracji danych?

Metoda analizy danych wykorzystuje algorytmy do wyodrębniania, przekształcania, ładowania i tworzenia znaczących modeli danych oraz eksperymentowania na danych.

• Pierwszy poziom metody analizy danych polega na rozwiązywaniu złożonych problemów poprzez proces analizy danych.
• Drugim poziomem metody jest wybór odpowiedniego zbioru danych w oparciu o konkretną dziedzinę.
• Na trzecim poziomie możemy przekonwertować konkretny zbiór danych do określonego formatu i zastosować go w algorytmach analitycznych.
• Na czwartym poziomie możemy konwertować dane z różnych źródeł do wspólnego formatu do analizy.
• Ostatnim poziomem jest ocena wyników i wizualizacja wygenerowana przez algorytmy eksploracji danych.

Co to jest klasyfikacja i przewidywanie w eksploracji danych?

Używamy klasyfikacji i predykcji do wyodrębnienia modelu reprezentującego klasy danych w celu przewidywania przyszłych trendów danych. Ta analiza zapewnia nam najlepsze zrozumienie danych na dużą skalę. Klasyfikacja przewiduje kategoryczne etykiety danych za pomocą modeli predykcyjnych.

Techniki eksploracji danych

Wiele ważnych technik eksploracji danych zostało opracowanych i zastosowanych w projektach eksploracji danych, w szczególności klasyfikacji, asocjacji, grupowania, przewidywania, modeli sekwencyjnych i drzew decyzyjnych.

Przeczytaj: Eksploracja danych a uczenie maszynowe

Tradycyjne narzędzia do eksploracji danych

Tradycyjne narzędzia i techniki eksploracji danych działają z istniejącymi bazami danych przechowywanymi na serwerach przedsiębiorstwa i lokalnych dyskach twardych.

• Tłumaczy przechowywane dane za pomocą predefiniowanych algorytmów i zapytań napisanych w bazie danych w określonym języku programowania.
• Na przykład baza danych liczbowych dotyczących sprzedaży może łatwo prezentować miesięczne trendy sprzedaży w oparciu o dostęp do wbudowanego systemu zapytań i tabel bazy danych. Narzędzie do eksploracji danych wbudowane na serwerze może następnie przeanalizować te ogromne liczby, aby przeanalizować funkcje wpływające na miesięczną sprzedaż.

Jaka jest klasyfikacja w eksploracji danych?

Klasyfikacja polega na odkryciu modelu, który definiuje klasy danych i koncepcje. Pomysł polega na wykorzystaniu tego modelu do przewidywania klasy obiektów. Wyprowadzony model jest zależny od badania zbiorów danych uczących.

Wyprowadzony model możemy zdefiniować następującymi metodami.

1. Zasady klasyfikacji (IF-THEN)
2. Drzewa decyzyjne
3. Wzory matematyczne
4. Sieci neuronowe

Algorytmy klasyfikacji w uczeniu maszynowym

Algorytm klasyfikacji to nadzorowana metoda uczenia z programem maszynowym, który odczytuje go z danych wejściowych, a następnie wdraża to w uczeniu, aby sklasyfikować go w obserwacjach. Niektóre praktyczne modele problemów klasyfikacyjnych to rozpoznawanie mowy, identyfikacja pisma ręcznego, klasyfikacja biometryczna, klasyfikacja dokumentów itp.

Przykłady algorytmów klasyfikacji w algorytmach uczenia maszynowego

• Klasyfikatory liniowe z regresją logistyczną
• Analityka prognostyczna
• Drzewa decyzyjne i wzmocnione
• Sieci neuronowe

Sprawdź: Różnica między Data Science a Data Mining

Jaki jest cykl życia klasyfikacji danych?

Cykl życia klasyfikacji danych tworzy doskonałą strukturę kontrolowania przepływu danych do przedsiębiorstwa. Firmy muszą brać pod uwagę bezpieczeństwo danych i zgodność na każdym poziomie. Za pomocą klasyfikacji danych możemy ją przeprowadzić na każdym etapie — od pochodzenia do usunięcia.

Cykl życia danych obejmuje te sześć etapów:

1. Pochodzenie : generuje poufne dane w różnych formatach, z e-mailami, dokumentami Excel, Word i Google, mediami społecznościowymi i witrynami internetowymi.
2. Praktyka oparta na rolach: ograniczenia bezpieczeństwa oparte na rolach mają zastosowanie do wszystkich delikatnych danych poprzez tagowanie na podstawie wewnętrznych zasad ochrony i reguł umowy.
3. Przechowywanie : tutaj mamy uzyskane dane, w tym kontrolę dostępu i szyfrowanie.
4. Udostępnianie : dane oznaczają ciągłe rozpowszechnianie wśród agentów, konsumentów i współpracowników z różnych urządzeń i platform.
5. Archiwum : tutaj dane są ostatecznie archiwizowane w branżowych systemach pamięci masowej.
6. Publikacja : Poprzez publikację danych może dotrzeć do klientów. Mogą następnie przeglądać i pobierać w formie pulpitów nawigacyjnych.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

Jak działa klasyfikacja?

Aby zrozumieć i zbudować systemy klasyfikacji danych, mamy trzy rodzaje technik prospektów:

• Podręcznik — Wspólne klasyfikacje danych wymagają ingerencji człowieka i wdrożenia.
• Zautomatyzowane — rozwiązania oparte na technologii wykluczają ryzyko interwencji człowieka, w tym niepotrzebne błędy czasu i danych, przy jednoczesnym zachowaniu trwałości (całodobowa klasyfikacja wszystkich danych).
• Hybrydowy — Ingerencja człowieka tworzy kontekst klasyfikacji danych, a narzędzia ułatwiają skuteczność i egzekwowanie zasad.

Proces klasyfikacji danych obejmuje dwa etapy:

1. Opracowanie klasyfikatora
2. Stosowanie klasyfikatora do klasyfikacji

Rozwój klasyfikatora

• Ten krok jest krokiem początkowym lub fazą treningu.
• Na tym etapie algorytmy klasyfikacji opracowują klasyfikator.
• Rozwija klasyfikator z zestawu szkoleniowego składającego się z krotek bazy danych i powiązanych z nimi etykiet klas.
• Wiąże każdą krotkę, która agreguje zestaw treningowy z kategorią lub klasą. Możemy również zastosować te krotki do przykładowego obiektu lub punktów danych.

Stosowanie klasyfikatora do klasyfikacji

• Analiza nastrojów
• Klasyfikacja dokumentów
• Klasyfikacja obrazu
• Klasyfikacja uczenia maszynowego

Analiza nastrojów

Analiza nastrojów jest bardzo pomocna w monitorowaniu mediów społecznościowych; możemy go użyć do wydobycia spostrzeżeń z mediów społecznościowych.

Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego możemy budować modele analizy sentymentu do odczytywania i analizowania błędnie napisanych słów. Dokładne wytrenowane modele zapewniają niezmiennie dokładne wyniki i dają wyniki w ułamku czasu.

Klasyfikacja dokumentów

Możemy użyć klasyfikacji dokumentów, aby uporządkować dokumenty w sekcje według treści. A za pomocą algorytmów klasyfikacji uczenia maszynowego możemy wykonać to automatycznie.

Klasyfikacja dokumentów odnosi się do klasyfikacji tekstu; tutaj możemy sklasyfikować słowa w całym dokumencie. Tutaj możemy mieć najlepszy przykład wyszukiwarek dla rekordów wyszukiwania online na dowolny istotny temat wyszukiwania.

Klasyfikacja obrazu

Klasyfikacja obrazu jest używana dla wyszkolonych kategorii do obrazu. Może to być podpis obrazu, wartość statystyczna, temat. Stosując nadzorowane algorytmy uczenia się, możesz oznaczyć obrazy, aby wytrenować model pod kątem odpowiednich kategorii.

Klasyfikacja uczenia maszynowego

Wykorzystuje statystycznie demonstrowane reguły algorytmu do wykonywania zadań analitycznych, których wykonanie zajęłoby ludziom setki godzin więcej.

Proces klasyfikacji danych

Klasyfikację danych możemy podzielić na pięć kroków:

• Twórz cele klasyfikacji danych, zasady, przepływy pracy, projekt klasyfikacji danych.
• Klasyfikuj poufne dane, które przechowujesz.
• Używaj etykiet, tagując dane.
• Użyj efektów, aby zwiększyć bezpieczeństwo i uległość.
• Dane są dynamiczne, a klasyfikacja jest procesem ciągłym.

Wniosek

Mamy nadzieję, że ten artykuł pomógł ci w zrozumieniu klasyfikacji i przewidywania w eksploracji danych. W artykule opisano wszystkie podstawowe szczegóły dotyczące koncepcji eksploracji danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.