Architektura eksploracji danych: komponenty, typy i techniki

Wstęp

Eksploracja danych to proces, w którym informacje, które były wcześniej nieznane, a które mogą być potencjalnie bardzo przydatne, są wydobywane z bardzo obszernego zbioru danych. Architektura data mining czy architektura technik data mining to nic innego jak różne komponenty, które składają się na cały proces data mining. Naucz się nauki o danych, aby zdobyć doświadczenie w eksploracji danych i pozostać konkurencyjnym na rynku.

Komponenty architektury eksploracji danych

Rzućmy okiem na komponenty, które składają się na całą architekturę data mining.

1. Źródła danych

Miejsce, w którym otrzymujemy nasze dane, jest znane jako źródło danych lub źródło danych. Przedstawionych jest wiele dokumentacji, a także można argumentować, że cała sieć WWW (WWW) jest hurtownią dużych zbiorów danych. Dane mogą znajdować się w dowolnym miejscu, a niektóre mogą znajdować się w plikach tekstowych, standardowym dokumencie arkusza kalkulacyjnego lub dowolnym innym realnym źródle, takim jak Internet.

2. Baza danych lub serwer hurtowni danych

Serwer to miejsce, w którym znajdują się wszystkie dane, które są gotowe do przetworzenia. Pobieranie danych działa na żądanie użytkownika, a zatem rzeczywiste zbiory danych mogą być bardzo osobiste.

3. Silnik eksploracji danych

Dziedzina eksploracji danych jest niekompletna bez prawdopodobnie najważniejszego jej elementu, zwanego silnikiem eksploracji danych. Zwykle zawiera wiele modułów, które można wykorzystać do wykonywania różnych zadań. Zadania, które można wykonać, to asocjacja, charakterystyka, przewidywanie, grupowanie, klasyfikacja itp.

4. Moduły do ​​oceny wzorca

Ten moduł architektury służy głównie do mierzenia, jak interesujący jest faktycznie opracowany wzór. Do celów oceny zwykle stosuje się wartość progową. Inną ważną rzeczą, na którą należy zwrócić uwagę, jest to, że ten moduł ma bezpośrednie połączenie z silnikiem eksploracji danych, którego głównym celem jest znalezienie interesujących wzorców.

5. GUI lub graficzny interfejs użytkownika

Jak sama nazwa wskazuje, ten moduł architektury jest tym, co wchodzi w interakcję z użytkownikiem. GUI służy jako bardzo potrzebne łącze między użytkownikiem a systemem eksploracji danych. Głównym zadaniem GUI jest ukrycie złożoności całego procesu eksploracji danych i zapewnienie użytkownikowi łatwego w użyciu i zrozumiałego modułu, który umożliwiłby uzyskanie odpowiedzi na swoje zapytania w łatwy do zrozumienia sposób.

6. Baza wiedzy

Podstawa całej wiedzy jest niezbędna dla każdej architektury data mining. Baza wiedzy jest zwykle wykorzystywana jako naprowadzająca latarnia morska dla wzorca wyników. Może również zawierać dane z doświadczeń użytkowników. Silnik eksploracji danych często wchodzi w interakcję z bazą wiedzy, aby zarówno zwiększyć niezawodność, jak i dokładność końcowego wyniku. Nawet moduł oceny wzorców ma link do bazy wiedzy. W regularnych odstępach czasu wchodzi w interakcję z bazą wiedzy, aby uzyskać z niej różne dane wejściowe i aktualizacje.

Przeczytaj: 16 pomysłów na projekty eksploracji danych i tematy dla początkujących

Rodzaje architektury data mining

Poniżej wymieniono cztery różne typy architektury:

1. Eksploracja danych bez sprzężenia

Architektura bez sprzężenia zazwyczaj nie wykorzystuje żadnej funkcjonalności bazy danych. To, co zwykle robi bez sprzężenia, polega na tym, że pobiera wymagane dane z jednego lub jednego konkretnego źródła danych. Otóż ​​to; ten typ architektury nie wykorzystuje żadnych zalet danej bazy danych. Z powodu tego konkretnego problemu brak sprzężenia jest zwykle uważany za zły wybór architektury dla systemu eksploracji danych. Mimo to jest często używany w elementarnych procesach obejmujących eksplorację danych.

2. Luźne sprzężenie Data Mining

Luźny proces eksploracji danych wykorzystuje bazę danych do licytacji wyszukiwania danych. Po zakończeniu wyszukiwania i pobierania danych przechowuje dane w tych bazach danych. Ten typ architektury jest często używany w systemach eksploracji danych opartych na pamięci, które nie wymagają dużej skalowalności i wysokiej wydajności.

3. Sprzęgło półszczelne Data Mining

Architektura Semi-Tight wykorzystuje różne funkcje hurtowni danych. Te cechy systemów hurtowni danych są zwykle wykorzystywane do wykonywania niektórych zadań związanych z eksploracją danych. Zadania takie jak indeksowanie, sortowanie i agregacja to te, które są zwykle wykonywane.

4. Kopiowanie danych w ścisłym sprzężeniu

Architektura ścisłego sprzężenia różni się od reszty sposobem traktowania hurtowni danych. Sprzężenie ścisłe traktuje hurtownię danych jako składnik służący do pobierania informacji. Wykorzystuje również wszystkie funkcje, które można znaleźć w bazach danych lub hurtowniach danych, aby wykonywać różne zadania eksploracji danych. Ten typ architektury jest zwykle znany ze swojej skalowalności, zintegrowanych informacji i wysokiej wydajności. Istnieją trzy poziomy tej architektury, które wymieniono poniżej:

5. Warstwa danych

Warstwę danych można zdefiniować jako bazę danych lub system hurtowni danych. Wyniki eksploracji danych są zwykle przechowywane w tej warstwie danych. Dane, które przechowuje ta warstwa danych, można następnie wykorzystać do prezentacji danych użytkownikowi końcowemu w różnych formach, takich jak raporty lub inny rodzaj wizualizacji.

6. Warstwa aplikacji do eksploracji danych

Zadaniem warstwy aplikacji Data mining jest znalezienie i pobranie danych z danej bazy danych. Zwykle należy tutaj dokonać pewnej transformacji danych, aby uzyskać dane w formacie, który jest pożądany przez użytkownika końcowego.

7. Przednia warstwa końcowa

Ta warstwa ma praktycznie taką samą pracę jak GUI. Warstwa front-end zapewnia intuicyjną i przyjazną interakcję z użytkownikiem. Wynik eksploracji danych jest zwykle wizualizowany użytkownikowi jako taka lub inna forma, korzystając z tej warstwy front-end.

Przeczytaj także: Co to jest eksploracja tekstu: techniki i zastosowania

Techniki eksploracji danych

Istnieje kilka technik eksploracji danych, z których użytkownik może skorzystać; niektóre z nich są wymienione poniżej:

1. Drzewa decyzyjne

Drzewa decyzyjne są najpowszechniejszą techniką eksploracji danych ze względu na złożoność lub jej brak w tym konkretnym algorytmie. Korzeń drzewa jest warunkiem. Każda odpowiedź opiera się następnie na tym warunku, prowadząc nas w określony sposób, co ostatecznie pomoże nam w podjęciu ostatecznej decyzji.

2. Wzorce sekwencyjne

Wzorce sekwencyjne są zwykle używane do wykrywania zdarzeń, które występują regularnie lub trendów, które można znaleźć w dowolnych danych transakcyjnych.

3. Klastrowanie

Klastrowanie to technika, która automatycznie definiuje różne klasy w oparciu o formę obiektu. Utworzone w ten sposób klasy będą następnie używane do umieszczania w nich innych podobnych rodzajów obiektów.

4. Przewidywanie

Ta technika jest zwykle stosowana, gdy musimy dokładnie określić wynik, który jeszcze nie nastąpi. Prognozy te są dokonywane przez dokładne ustalenie relacji między podmiotami niezależnymi i zależnymi.

5. Klasyfikacja

Ta technika opiera się na podobnym algorytmie uczenia maszynowego o tej samej nazwie. Ta technika klasyfikacji służy do klasyfikowania każdego elementu do predefiniowanych grup przy użyciu technik matematycznych, takich jak programowanie liniowe, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe itp.

Wniosek

Dzięki skokom i ograniczeniom dokonanym w dziedzinie technologii znacznie wzrosła moc i sprawność przetwarzania. Ten wzrost technologii pozwolił nam wyjść dalej i poza tradycyjnie żmudne i czasochłonne sposoby przetwarzania danych, pozwalając nam uzyskać bardziej złożone zestawy danych w celu uzyskania wglądu, który wcześniej uważano za niemożliwy. To dało początek dziedzinie eksploracji danych. Eksploracja danych to nowa, nadchodząca dziedzina, która może zmienić świat, jaki znamy.

Architektura eksploracji danych lub architektura systemu eksploracji danych to sposób, w jaki przeprowadza się eksplorację danych. Zatem posiadanie wiedzy o architekturze jest równie ważne, jeśli nie ważniejsze, jak posiadanie wiedzy o samej dziedzinie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o architekturze eksploracji danych, nauce o danych, sprawdź program Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z eksperci branżowi, indywidualni z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.