Arhitectura Data Mining: Componente, Tipuri și Tehnici

Introducere

Miningul de date este procesul prin care informațiile care erau necunoscute anterior, care ar putea fi potențial foarte utile, sunt extrase dintr-un set de date foarte vast. Arhitectura de data mining sau arhitectura tehnicilor de data mining nu este altceva decât diferitele componente care constituie întregul proces de data mining. Învață știința datelor pentru a dobândi experiență în extragerea datelor și a rămâne competitiv pe piață.

Componentele arhitecturii Data Mining

Să aruncăm o privire la componentele care fac întreaga arhitectură de data mining.

1. Surse de date

Locul în care lucrăm datele noastre este cunoscut ca sursa de date sau sursa datelor. Există multe documentații prezentate și s-ar putea argumenta, de asemenea, că întregul World Wide Web (WWW) este un mare depozit de date. Datele pot fi oriunde, iar unele ar putea locui în fișiere text, într-un document standard de foaie de calcul sau în orice altă sursă viabilă, cum ar fi internetul.

2. Server de bază de date sau de depozit de date

Serverul este locul care deține toate datele care sunt gata de procesare. Preluarea datelor funcționează la cererea utilizatorului și, astfel, seturile de date reale pot fi foarte personale.

3. Data Mining Engine

Domeniul data mining este incomplet fără ceea ce este probabil cea mai importantă componentă a acestuia, cunoscut sub numele de motor de data mining. De obicei, conține o mulțime de module care pot fi folosite pentru a efectua o varietate de sarcini. Sarcinile care pot fi efectuate pot fi asociere, caracterizare, predicție, grupare, clasificare etc.

4. Module pentru evaluarea modelelor

Acest modul al arhitecturii este folosit în principal pentru a măsura cât de interesant este de fapt modelul care a fost conceput. În scopul evaluării, de obicei, se utilizează o valoare de prag. Un alt lucru critic de remarcat aici este faptul că acest modul are o legătură directă de interacțiune cu motorul de data mining, al cărui scop principal este găsirea de modele interesante.

5. GUI sau interfață grafică cu utilizatorul

După cum sugerează și numele, acest modul al arhitecturii este ceea ce interacționează cu utilizatorul. GUI servește drept legătura atât de necesară între utilizator și sistemul de extragere a datelor. Sarcina principală a GUI este de a ascunde complexitățile care implică întregul proces de extragere a datelor și de a oferi utilizatorului un modul ușor de utilizat și de înțeles care să le permită să obțină un răspuns la întrebările lor într-un mod ușor de înțeles.

6. Baza de cunoștințe

Baza tuturor cunoștințelor este vitală pentru orice arhitectură de data mining. Baza de cunoștințe este de obicei folosită ca indicator de ghidare pentru modelul rezultatelor. De asemenea, ar putea conține date din ceea ce au experimentat utilizatorii. Motorul de extragere a datelor interacționează adesea cu baza de cunoștințe pentru a crește fiabilitatea și acuratețea rezultatului final. Chiar și modulul de evaluare a modelelor are o legătură cu baza de cunoștințe. Interacționează cu baza de cunoștințe la un interval regulat pentru a obține diverse intrări și actualizări din aceasta.

Citiți: 16 idei și subiecte de proiecte de data mining pentru începători

Tipuri de arhitectură de data mining

Există patru tipuri diferite de arhitectură care au fost enumerate mai jos:

1. Mining de date fără cuplare

Arhitectura fără cuplare nu folosește de obicei nicio funcționalitate a bazei de date. Ceea ce face de obicei fără cuplare este că preia datele necesare de la una sau o anumită sursă de date. Asta e; acest tip de arhitectură nu beneficiază de niciun avantaj din baza de date în cauză. Din cauza acestei probleme specifice, fără cuplare este de obicei considerată o alegere proastă a arhitecturii pentru sistemul de extragere a datelor. Cu toate acestea, este adesea folosit pentru procese elementare care implică data mining.

2. Cuplaje libere Data Mining

Procesul de extragere a datelor cu cuplare liberă utilizează o bază de date pentru a face licitația de recuperare a datelor. După ce a terminat de găsit și de a aduce datele, acesta stochează datele în aceste baze de date. Acest tip de arhitectură este adesea folosit pentru sistemele de data mining bazate pe memorie care nu necesită scalabilitate ridicată și performanță ridicată.

3. Cuplaj semi-strâns Data Mining

Arhitectura semi-strânsă folosește diverse caracteristici ale depozitului de date. Aceste caracteristici ale sistemelor de depozit de date sunt de obicei utilizate pentru a îndeplini unele sarcini legate de extragerea datelor. Sarcini precum indexarea, sortarea și agregarea sunt cele care sunt efectuate în general.

4. Mining de date cu cuplare strânsă

Arhitectura cu cuplare strânsă diferă de restul prin tratarea depozitelor de date. Cuplarea strânsă tratează depozitul de date ca pe o componentă pentru preluarea informațiilor. De asemenea, folosește toate caracteristicile pe care le-ați găsi în bazele de date sau în depozitele de date pentru a efectua diverse sarcini de extragere a datelor. Acest tip de arhitectură este de obicei cunoscut pentru scalabilitate, informații integrate și performanță ridicată. Există trei niveluri ale acestei arhitecturi care sunt enumerate mai jos:

5. Stratul de date

Stratul de date poate fi definit ca bază de date sau sistem de depozite de date. Rezultatele extragerii de date sunt de obicei stocate în acest strat de date. Datele pe care le găzduiește acest strat de date pot fi apoi utilizate în continuare pentru a prezenta datele utilizatorului final sub diferite forme, cum ar fi rapoarte sau alt tip de vizualizare.

6. Stratul de aplicație Data Mining

Sarcina stratului de aplicație Data mining este să găsească și să preia datele dintr-o anumită bază de date. De obicei, aici trebuie efectuată o transformare a datelor pentru a obține datele în formatul dorit de utilizatorul final.

7. Strat frontal

Acest strat are practic aceeași sarcină ca și GUI. Stratul front-end oferă interacțiune intuitivă și prietenoasă cu utilizatorul. Rezultatul extragerii de date este de obicei vizualizat ca o formă sau alta pentru utilizator, folosind acest strat front-end.

Citește și: Ce este Text Mining: Tehnici și aplicații

Tehnici de extragere a datelor

Există mai multe tehnici de extragere a datelor pe care utilizatorul le poate utiliza; unele dintre ele sunt enumerate mai jos:

1. Arborele de decizie

Arborii de decizie sunt cea mai comună tehnică pentru extragerea datelor din cauza complexității sau lipsei acestora în acest algoritm special. Rădăcina copacului este o condiție. Fiecare răspuns se bazează apoi pe această condiție, conducându-ne într-un mod specific, care în cele din urmă ne va ajuta să ajungem la decizia finală.

2. Modele secvențiale

Tiparele secvențiale sunt de obicei folosite pentru a descoperi evenimente care apar în mod regulat sau tendințe care pot fi găsite în orice date tranzacționale.

3. Clustering

Clusteringul este o tehnică care definește automat diferite clase în funcție de forma obiectului. Clasele astfel formate vor fi apoi folosite pentru a plasa în ele alte tipuri similare de obiecte.

4. Previziune

Această tehnică este de obicei folosită atunci când ni se cere să determinăm cu exactitate un rezultat care urmează să apară. Aceste predicții se fac prin stabilirea cu acuratețe a relației dintre entitățile independente și dependente.

5. Clasificare

Această tehnică se bazează pe un algoritm similar de învățare automată cu același nume. Această tehnică de clasificare este utilizată pentru a clasifica fiecare element în cauză în grupuri predefinite, folosind tehnici matematice precum programarea liniară, arbori de decizie, rețele neuronale etc.

Concluzie

Datorită salturilor făcute în domeniul tehnologiei, puterea și priceperea procesării au crescut semnificativ. Această creștere a tehnologiei ne-a permis să mergem mai departe și dincolo de modalitățile tradiționale plictisitoare și consumatoare de timp de procesare a datelor, permițându-ne să obținem seturi de date mai complexe pentru a obține perspective care mai devreme erau considerate imposibile. Acest lucru a dat naștere domeniului data mining. Exploatarea datelor este un domeniu nou care are potențialul de a schimba lumea așa cum o cunoaștem.

Arhitectura data mining sau arhitectura sistemului de data mining este modul în care se realizează data mining. Astfel, a avea cunoștințe de arhitectură este la fel de important, dacă nu mai mult, pentru a avea cunoștințe despre domeniul în sine.

Dacă sunteți curios să aflați despre arhitectura data mining, 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-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.