Proces KDD w eksploracji danych: co musisz wiedzieć?

Jako pracujący profesjonalista znasz terminy takie jak dane, baza danych, informacje, przetwarzanie itp. Musisz również spotkać się z terminami, takimi jak eksploracja danych i hurtownia danych. Omówimy te dwa terminy szczegółowo później, ale istnieje znacznie bardziej rozbudowana metodologia, która obejmuje dwa terminy wymienione powyżej: KDD.

Co to jest KDD?

KDD jest określane jako Odkrywanie Wiedzy w Bazie Danych i jest zdefiniowane jako metoda wyszukiwania, przekształcania i poprawiania znaczących danych i wzorców z surowej bazy danych w celu wykorzystania w różnych domenach lub aplikacjach.

Powyższe stwierdzenie jest przeglądem lub sednem KDD, ale jest to długi i złożony proces, który obejmuje wiele kroków i iteracji. Teraz, zanim zagłębimy się w sedno KDD, spróbujmy nadać ton na przykładzie.

Załóżmy, że w pobliżu przepływa mała rzeka, a ty jesteś entuzjastą rzemiosła, kolekcjonerem kamieni lub przypadkowym odkrywcą. Teraz już wiesz, że koryto rzeki jest pełne kamieni, muszli i innych przypadkowych obiektów. Ta przesłanka ma ogromne znaczenie, bez której nie można dotrzeć do źródła.

Następnie, w zależności od tego, kim jesteś, potrzeby i wymagania mogą się różnić. To druga najważniejsza rzecz do zrozumienia. Więc idziesz dalej i zbierasz kamienie, muszle, monety lub wszelkie artefakty, które mogą leżeć na dnie rzeki. Ale to niesie ze sobą również brud i inne niechciane przedmioty, których musisz się pozbyć, aby przygotować przedmioty do dalszego użytku.

Na tym etapie może być konieczne cofnięcie się i zebranie większej liczby przedmiotów zgodnie z własnymi potrzebami, a proces ten powtórzy się kilka razy lub zostanie całkowicie pominięty zgodnie z warunkami.

Zebrane przedmioty wymagają segregacji na różne typy, aby lepiej pasowały do ​​Twojego zastosowania, a ponadto wymagają cięcia, polerowania lub malowania. Ten etap nazywa się etapem transformacji.

W trakcie tego procesu zrozumiesz, na przykład, gdzie istnieje większe prawdopodobieństwo znalezienia większych kamieni o określonym kolorze – czy w pobliżu brzegu, czy głębiej w rzece, czy artefakty prawdopodobnie znajdują się w górę lub w dół rzeki i tak dalej . Eksploracja danych jest ważną częścią nauki o danych.

Pomaga to w dekodowaniu wzorców, co może pomóc w wydajniejszym i szybszym wykonywaniu zadań. To, co ostatecznie kończy się na odkryciu wiedzy, która jest dopracowana, niezawodna i wysoce specyficzna dla Twojej aplikacji.

Teraz przyjrzyjmy się szczegółowo KDD w eksploracji danych.

Przeczytaj: Wynagrodzenie za eksplorację danych w Indiach

Czym jest KDD w eksploracji danych?

KDD w eksploracji danych to zaprogramowane i analityczne podejście do modelowania danych z bazy danych w celu wydobycia przydatnej i możliwej do zastosowania „wiedzy”. Eksploracja danych stanowi podstawę KDD i dlatego ma kluczowe znaczenie dla całej metody.

Wykorzystuje kilka algorytmów, które mają charakter samouczący się, aby wywnioskować przydatne wzorce z przetworzonych danych. Proces jest ciągłym sprzężeniem zwrotnym w pętli zamkniętej, w którym między różnymi krokami występuje wiele iteracji, zgodnie z wymaganiami algorytmów i interpretacji wzorców.

Kroki zaangażowane w typowy proces KDD

1. Wyznaczanie celów i zrozumienie aplikacji

Jest to pierwszy krok w procesie i wymaga wcześniejszego zrozumienia i znajomości dziedziny, w której ma być zastosowana. To tutaj decydujemy, w jaki sposób przekształcone dane i wzorce uzyskane w wyniku eksploracji danych zostaną wykorzystane do wydobycia wiedzy. Ta przesłanka jest niezwykle ważna, a jej błędna interpretacja może prowadzić do fałszywych interpretacji i negatywnego wpływu na użytkownika końcowego.

2. Wybór i integracja danych

Po ustaleniu celów i zadań, zebrane dane należy wybrać i posegregować w sensowne zestawy w oparciu o dostępność, znaczenie dostępności i jakość. Parametry te mają kluczowe znaczenie dla eksploracji danych, ponieważ stanowią dla niej podstawę i wpływają na rodzaje tworzonych modeli danych.

3. Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych

Ten krok polega na wyszukiwaniu brakujących danych i usuwaniu ze zbioru danych zaszumionych, zbędnych i niskiej jakości w celu poprawy wiarygodności danych i ich skuteczności. Niektóre algorytmy służą do wyszukiwania i eliminowania niechcianych danych na podstawie atrybutów specyficznych dla aplikacji.

4. Transformacja danych

Ten krok przygotowuje dane, które mają zostać przekazane do algorytmów eksploracji danych. Dlatego dane muszą być w formie skonsolidowanej i zagregowanej. Dane są konsolidowane na podstawie funkcji, atrybutów, cech itp.

5. Eksploracja danych

Jest to proces główny lub szkieletowy całego KDD. W tym miejscu algorytmy są używane do wyodrębniania znaczących wzorców z przekształconych danych, które pomagają w modelach predykcyjnych. Jest to narzędzie analityczne, które pomaga w odkrywaniu trendów ze zbioru danych za pomocą technik takich jak sztuczna inteligencja, zaawansowane metody numeryczne i statystyczne oraz specjalistyczne algorytmy.

6. Ocena/interpretacja wzorca

Po uzyskaniu trendu i wzorców z różnych metod i iteracji eksploracji danych, wzorce te należy przedstawić w postaci dyskretnych, takich jak wykresy słupkowe, wykresy kołowe, histogramy itp., aby zbadać wpływ danych zebranych i przekształconych podczas poprzednich kroków. Pomaga to również w ocenie skuteczności konkretnego modelu danych w odniesieniu do domeny.

7. Odkrywanie i wykorzystanie wiedzy

Jest to ostatni krok w procesie KDD i wymaga zastosowania „wiedzy” wyodrębnionej z poprzedniego kroku do konkretnej aplikacji lub domeny w zwizualizowanym formacie, takim jak tabele, raporty itp. Ten krok kieruje procesem decyzyjnym dla wspomniana aplikacja.

Przeczytaj o: Techniki eksploracji danych, o których powinieneś wiedzieć

Wniosek

W dzisiejszym świecie dane są generowane z wielu źródeł różnego rodzaju i w różnych formatach, na przykład transakcje gospodarcze, dane biometryczne, naukowe, zdjęcia i filmy itp. Przy tak ogromnych ilościach informacji wymienianych w każdej chwili, technika jest najważniejsza znaczenie, które może wydobyć sok i dostarczyć wiarygodnych, wysokiej jakości i skutecznych danych do wykorzystania w różnych dziedzinach przy podejmowaniu decyzji. W tym miejscu KDD jest tak przydatny.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o nauce o danych, zapoznaj się z programem Executive PG UpGrad i IIIT-B w dziedzinie nauki o danych. który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami branżowymi, indywidualny z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.