Clasificare și predicție în data mining: Cum se construiește un model?

Ce este data mining?

Miningul de date este metoda de extragere a informațiilor valoroase dintr-un set mare de date. Cu alte cuvinte, este procesul de deducere pentru a obține date relevante dintr-o bază de date vastă. Putem folosi data mining în baze de date relaționale, depozite de date, baze de date orientate pe obiecte și baze de date structurate-nestructurate.

Ce este analiza datelor?

Analiza datelor este curățarea, transformarea și modelarea datelor în date valoroase identificabile pentru luarea deciziilor legate de afaceri. Obiectivul analizei datelor este de a obține informațiile necesare din date și de a le folosi pentru a lua decizii pe baza analizei datelor. Pentru a obține experiență în extragerea datelor și alte concepte legate de date, consultați cursurile noastre de știință a datelor.

Cum să construiți un model în clasificare și predicție cu data mining?

Metoda de analiză a datelor utilizează algoritmi pentru a extrage, transforma, încărca și produce modele de date semnificative și pentru a experimenta în date.

• Primul nivel al metodei de analiză a datelor implică rezolvarea unor probleme complexe prin procesul de analiză a datelor.
• Al doilea nivel al metodei este alegerea unui set de date adecvat bazat pe un anumit domeniu.
• În al treilea nivel, putem converti un anumit set de date într-un anumit format și îl putem aplica în algoritmi de analiză.
• În al patrulea nivel, putem converti datele din diverse surse într-un format comun pentru analiză.
• Nivelul final este evaluarea rezultatelor și vizualizarea produsă de algoritmii de data mining.

Ce este clasificarea și predicția în data mining?

Folosim clasificarea și predicția pentru a extrage un model, reprezentând clasele de date pentru a prezice tendințele viitoare de date. Această analiză ne oferă cea mai bună înțelegere a datelor la scară largă. Clasificarea prezice etichetele categoriale ale datelor cu modelele de predicție.

Tehnici de extragere a datelor

Multe tehnici importante de data mining au fost dezvoltate și aplicate în proiecte de data mining, în special clasificare, asociere, grupare, predicție, modele secvențiale și arbori de decizie.

Citiți: Data Mining vs Machine Learning

Instrumente tradiționale de extragere a datelor

Instrumentele și tehnicile tradiționale de extragere a datelor funcționează cu bazele de date existente stocate pe serverele întreprinderii și pe hard disk-uri locale.

• Traduce datele stocate cu algoritmi predefiniti și interogări scrise într-un limbaj de programare specificat în baza de date.
• De exemplu, o bază de date cu cifre de vânzări poate prezenta cu ușurință tendințele de vânzări lunare pe baza accesării sistemului de interogări și tabel încorporat în baza de date. Un instrument de extragere a datelor construit pentru server poate analiza apoi acele cifre uriașe pentru a analiza caracteristicile care afectează vânzările lunare.

Ce este clasificarea în data mining?

Clasificarea este despre descoperirea unui model care definește clasele de date și conceptele. Ideea este de a folosi acest model pentru a prezice clasa de obiecte. Modelul derivat este dependent de examinarea seturilor de date de antrenament.

Modelul derivat îl putem defini în următoarele metode.

1. Reguli de clasificare (IF-THEN).
2. Arbori de decizie
3. Formule matematice
4. Rețele neuronale

Algoritmi de clasificare în învățarea automată

Algoritmul de clasificare este o metodă de învățare supravegheată cu un program de mașină, care o citește din datele de intrare și apoi le implementează în învățare pentru a o clasifica în observații. Unele modele practice de probleme de clasificare sunt recunoașterea vorbirii, identificarea scrisului de mână, clasificarea biometrică, clasificarea documentelor etc.

Exemple de algoritmi de clasificare în algoritmi de învățare automată

• Clasificatori liniari cu regresie logistică
• Analiza predicțiilor
• Arbori de decizie și impulsionați
• Rețele neuronale

Verificați: Diferența dintre Data Science și Data Mining

Ce este ciclul de viață al clasificării datelor?

Ciclul de viață al clasificării datelor produce o structură excelentă pentru controlul fluxului de date către o întreprindere. Companiile trebuie să țină cont de securitatea și conformitatea datelor la fiecare nivel. Cu ajutorul clasificării datelor, o putem realiza în fiecare etapă - de la origine până la ștergere.

Ciclul de viață al datelor acoperă aceste șase etape:

1. Origine : produce date sensibile în diferite formate, cu e-mailuri, documente Excel, Word și Google, rețele sociale și site-uri web.
2. Practică bazată pe roluri: restricțiile de securitate bazate pe roluri se aplică tuturor datelor delicate prin etichetare bazată pe politicile interne de protecție și pe regulile acordului.
3. Stocare : Aici avem datele care sunt obținute, inclusiv controalele de acces și criptarea.
4. Partajarea : datele înseamnă că sunt distribuite în mod continuu între agenți, consumatori și colegi de pe diferite dispozitive și platforme.
5. Arhivă : Aici, datele sunt în cele din urmă arhivate în sistemele de stocare ale unei industrii.
6. Publicare : Prin publicarea datelor, poate ajunge la clienți. Apoi pot vizualiza și descărca sub forma tablourilor de bord.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

Cum funcționează clasificarea?

Pentru înțelegerea și construirea sistemelor de clasificare a datelor, aici avem trei tipuri de tehnici de prospect:

• Manual — Clasificările comune ale datelor necesită intervenția umană și implementarea.
• Automatizate — Soluțiile bazate pe tehnologie exclud riscurile intervenției umane, inclusiv erorile inutile de timp și date, continuând în același timp persistența (clasificarea non-stop a tuturor datelor).
• Hibrid — Interferența umană contribuie la contextul clasificării datelor, în timp ce instrumentele facilitează eficiența și aplicarea politicilor.

Procesul de clasificare a datelor include două etape:

1. Dezvoltarea clasificatorului
2. Aplicarea clasificatorului pentru clasificare

Dezvoltarea Clasificatorului

• Acest pas este pasul inițial sau faza de antrenament.
• În acest pas, algoritmii de clasificare dezvoltă clasificatorul.
• Ea dezvoltă clasificatorul din setul de antrenament format din tupluri de bază de date și etichetele lor de clasă conectate.
• Asociază fiecare tuplu care agregează setul de antrenament cu o categorie sau clasă. De asemenea, putem aplica aceste tupluri unui obiect eșantion sau puncte de date.

Aplicarea clasificatorului pentru clasificare

• Analiza sentimentelor
• Clasificarea documentelor
• Clasificarea imaginilor
• Clasificarea învățării automate

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este foarte utilă în monitorizarea rețelelor sociale; îl putem folosi pentru a extrage informații despre rețelele sociale.

Cu algoritmi avansati de învățare automată, putem construi modele de analiză a sentimentelor pentru a citi și analiza cuvintele scrise greșit. Modelele antrenate cu precizie oferă rezultate precise în mod constant și au ca rezultat o fracțiune de timp.

Clasificarea documentelor

Putem folosi clasificarea documentelor pentru a organiza documentele în secțiuni în funcție de conținut. Și cu ajutorul algoritmilor de clasificare a învățării automate, îl putem executa automat.

Clasificarea documentelor se referă la clasificarea textului; aici, putem clasifica cuvintele în întregul document. Aici putem avea cel mai bun exemplu de motoare de căutare pentru înregistrări de căutare online pe orice subiect de căutare relevant.

Clasificarea imaginilor

Clasificarea imaginilor este utilizată pentru categoriile instruite pentru o imagine. Acestea ar putea fi legenda imaginii, o valoare statistică, o temă. Aplicând algoritmi de învățare supravegheată, puteți eticheta imagini pentru a vă instrui modelul pentru categoriile relevante.

Clasificarea învățării automate

Utilizează regulile algoritmului demonstrabile statistic pentru a executa sarcini analitice care le-ar lua oamenilor mai multe sute de ore.

Procesul de clasificare a datelor

Putem împărți clasificarea datelor în cinci pași:

• Construiți obiective de clasificare a datelor, politici, fluxuri de lucru, design de clasificare a datelor.
• Clasificați datele sensibile pe care le stocați.
• Utilizați etichete prin etichetarea datelor.
• Utilizați efectele pentru a spori securitatea și docilitatea.
• Datele sunt dinamice, iar clasificarea este un proces continuu.

Concluzie

Sperăm că acest articol v-a ajutat să înțelegeți clasificarea și predicția în data mining. Articolul a descris toate detaliile fundamentale despre conceptele de data mining.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.