Classificação e previsão em mineração de dados: como construir um modelo?

O que é Mineração de Dados?

A mineração de dados é o método de extrair informações valiosas de um grande conjunto de dados. Em outras palavras, é o processo de dedução para obter dados relevantes de um vasto banco de dados. Podemos usar a mineração de dados em bancos de dados relacionais, data warehouses, bancos de dados orientados a objetos e bancos de dados estruturados e não estruturados.

O que é Análise de Dados?

A análise de dados é a limpeza, transformação e modelagem de dados em dados valiosos identificáveis ​​para a tomada de decisões relacionadas aos negócios. O objetivo da análise de dados é obter as informações necessárias dos dados e usá-las para tomar decisões com base na análise de dados. Para ganhar experiência em mineração de dados e outros conceitos relacionados a dados, confira nossos cursos de ciência de dados.

Como construir um modelo em classificação e previsão com mineração de dados?

O método de análise de dados utiliza os algoritmos para extrair, transformar, carregar e produzir modelos de dados significativos e experimentar dados.

• O primeiro nível do método de análise de dados envolve a resolução de problemas complexos pelo processo de análise de dados.
• O segundo nível do método é escolher um conjunto de dados adequado com base em um domínio específico.
• No terceiro nível, podemos converter o conjunto de dados específico em um determinado formato e aplicá-lo em algoritmos de análise.
• No quarto nível, podemos converter os dados de várias fontes em um formato comum para análise.
• O nível final é a avaliação dos resultados e visualização produzidos pelos algoritmos de mineração de dados.

O que é Classificação e Predição em Mineração de Dados?

Usamos classificação e previsão para extrair um modelo, representando as classes de dados para prever tendências futuras de dados. Essa análise nos fornece a melhor compreensão dos dados em grande escala. A classificação prevê os rótulos categóricos dos dados com os modelos de previsão.

Técnicas de Mineração de Dados

Muitas técnicas importantes de mineração de dados foram desenvolvidas e aplicadas em projetos de mineração de dados, particularmente classificação, associação, agrupamento, previsão, modelos sequenciais e árvores de decisão.

Leia: Mineração de dados versus aprendizado de máquina

Ferramentas tradicionais de mineração de dados

As ferramentas e técnicas tradicionais de mineração de dados operam com bancos de dados existentes armazenados em servidores corporativos e discos rígidos locais.

• Ele traduz os dados armazenados com algoritmos pré-definidos e consultas escritas em uma linguagem de programação especificada pelo banco de dados.
• Por exemplo, um banco de dados de números de vendas pode facilmente apresentar tendências de vendas mensais com base no acesso ao sistema de tabelas e consultas integrado do banco de dados. Uma ferramenta de mineração de dados construída para o servidor pode então analisar esses números enormes para analisar os recursos que afetam as vendas mensais.

Qual é a classificação em mineração de dados?

A classificação consiste em descobrir um modelo que define as classes de dados e os conceitos. A ideia é usar esse modelo para prever a classe de objetos. O modelo derivado depende do exame de conjuntos de dados de treinamento.

O modelo derivado podemos definir nos seguintes métodos.

1. Regras de Classificação (SE-ENTÃO)
2. Árvores de decisão
3. Fórmulas matemáticas
4. Redes neurais

Algoritmos de Classificação em Aprendizado de Máquina

O algoritmo de classificação é um método de aprendizado supervisionado com um programa de máquina, que o lê a partir dos dados de entrada e então o implementa no aprendizado para classificá-lo em observações. Alguns modelos práticos de problemas de classificação são reconhecimento de fala, identificação de caligrafia, classificação biométrica, classificação de documentos, etc.

Exemplos de algoritmos de classificação em algoritmos de aprendizado de máquina

• Classificadores Lineares com Regressão Logística
• Análise de previsão
• Árvores de Decisão e Impulsionadas
• Redes neurais

Confira: Diferença entre Data Science e Data Mining

O que é o Ciclo de Vida da Classificação de Dados?

O ciclo de vida da classificação de dados produz uma excelente estrutura para controlar o fluxo de dados para uma empresa. As empresas precisam levar em conta a segurança e a conformidade dos dados em cada nível. Com a ajuda da classificação de dados, podemos realizá-la em todas as etapas — desde a origem até a exclusão.

O ciclo de vida dos dados abrange estes seis estágios:

1. Origem : Produz dados sensíveis em diversos formatos, com e-mails, documentos Excel, Word e Google, redes sociais e sites.
2. Prática baseada em função: As restrições de segurança baseadas em função se aplicam a todos os dados delicados por meio de marcação com base em políticas de proteção internas e regras de contrato.
3. Armazenamento : Aqui temos os dados obtidos, incluindo controles de acesso e criptografia.
4. Compartilhamento : Os dados significam ser continuamente distribuídos entre agentes, consumidores e colegas de trabalho de vários dispositivos e plataformas.
5. Arquivo : Aqui, os dados são eventualmente arquivados nos sistemas de armazenamento de um setor.
6. Publicação : Através da publicação de dados, pode chegar aos clientes. Eles podem então visualizar e fazer download na forma de painéis.

Leia: Projetos de mineração de dados na Índia

Como funciona a classificação?

Para entender e construir os sistemas de classificação de dados, aqui temos três tipos de técnicas de prospects:

• Manual — As classificações de dados comuns requerem interferência humana e implementação.
• Automatizado — As soluções baseadas em tecnologia excluem os riscos de intervenção humana, incluindo erros desnecessários de tempo e dados, enquanto continua a persistência (classificação 24 horas por dia de todos os dados).
• Híbrido — A interferência humana contribui com o contexto para a classificação de dados, enquanto as ferramentas facilitam a eficiência e a aplicação de políticas.

O processo de classificação de dados incorpora duas etapas:

1. Desenvolvendo o classificador
2. Aplicando classificador para classificação

Desenvolvendo o classificador

• Esta etapa é a etapa inicial ou a fase de treinamento.
• Nesta etapa, os algoritmos de classificação desenvolvem o classificador.
• Ele desenvolve o classificador a partir do conjunto de treinamento formado pelas tuplas do banco de dados e seus rótulos de classe conectados.
• Ele associa cada tupla que agrega o conjunto de treinamento a uma categoria ou classe. Também podemos aplicar essas tuplas a um objeto de amostra ou pontos de dados.

Aplicando classificador para classificação

• Análise de sentimentos
• Classificação de documentos
• Classificação de imagem
• Classificação de aprendizado de máquina

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos é muito útil no monitoramento de mídias sociais; podemos usá-lo para extrair insights de mídia social.

Com algoritmos avançados de aprendizado de máquina, podemos construir os modelos de análise de sentimentos para ler e analisar as palavras com erros ortográficos. Os modelos treinados precisos fornecem resultados consistentemente precisos e resultam em uma fração do tempo.

Classificação de documentos

Podemos usar a classificação de documentos para organizar os documentos em seções de acordo com o conteúdo. E com a ajuda de algoritmos de classificação de aprendizado de máquina, podemos executá-lo automaticamente.

A classificação do documento refere-se à classificação do texto; aqui, podemos classificar as palavras em todo o documento. Aqui podemos ter o melhor exemplo dos motores de busca para registros de busca online em qualquer tópico de pesquisa relevante.

Classificação de imagem

A classificação de imagem é usada para as categorias treinadas para uma imagem. Podem ser a legenda da imagem, um valor estatístico, um tema. Ao aplicar algoritmos de aprendizado supervisionado, você pode marcar imagens para treinar seu modelo para categorias relevantes.

Classificação de aprendizado de máquina

Ele usa as regras de algoritmo estatisticamente demonstráveis ​​para executar tarefas analíticas que levariam centenas de horas a mais para serem executadas por humanos.

Processo de Classificação de Dados

Podemos dividir a classificação dos dados em cinco etapas:

• Crie objetivos de classificação de dados, política, fluxos de trabalho, design de classificação de dados.
• Classifique os dados confidenciais que você armazena.
• Use rótulos marcando dados.
• Use efeitos para aumentar a segurança e a docilidade.
• Os dados são dinâmicos e a classificação é um processo contínuo.

Conclusão

Espero que este artigo tenha ajudado você a entender a classificação e a previsão na mineração de dados. O artigo descreveu todos os detalhes fundamentais sobre os conceitos de mineração de dados.

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