7 funcționalități de extragere a datelor despre care ar trebui să știe fiecare cercetător de date

Publicat: 2020-11-17

Cuprins

Introducere

Miningul de date are o aplicație vastă în big data pentru a prezice și caracteriza datele. Funcția este de a găsi tendințe în știința datelor. În general, data mining-ul este clasificat astfel:

  1. Exploatarea datelor descriptive: oferă anumite cunoștințe despre date, de exemplu, număr, medie. Oferă informații despre ceea ce se întâmplă în interiorul datelor fără nicio idee prealabilă. Prezintă caracteristicile comune ale datelor. Cu cuvinte simple, ajungi să cunoști proprietățile generale ale datelor prezente în baza de date.
  2. Exploatarea predictivă a datelor: aceasta ajută dezvoltatorii să înțeleagă caracteristicile care nu sunt disponibile în mod explicit. De exemplu, previziunea analizei de afaceri în trimestrul următor cu performanța trimestrelor precedente. În general, analiza predictivă prezice sau deduce caracteristicile cu datele disponibile anterior.

Funcționalitatea extragerii datelor este enumerată mai jos

  1. Descrierea clasei/conceptului: Caracterizare și discriminare
  2. Clasificare
  3. Previziune
  4. Analiza Asociației
  5. Analiza grupului
  6. Analiza Outlier
  7. Analiza evoluției și abaterilor

1. Descrierea clasei/conceptului: Caracterizare și discriminare

Datele sunt asociate cu clase sau concepte, astfel încât acestea pot fi corelate cu rezultatele. De exemplu, noul model de iPhone este lansat pe trei variante pentru a răspunde clienților vizați în funcție de cerințele acestora, cum ar fi Pro, Pro max și Plus.

Caracterizarea datelor

Când rezumați caracteristicile generale ale datelor, se numește caracterizare a datelor. Produce regulile caracteristice pentru clasa țintă, cum ar fi cumpărătorii noștri de iPhone. Putem colecta datele folosind interogări SQL simple și putem efectua funcții OLAP pentru a generaliza datele.

Tehnica de inducție orientată pe atribute este, de asemenea, utilizată pentru a generaliza sau caracteriza datele cu interacțiune minimă cu utilizatorul. Datele generalizate sunt prezentate sub diferite forme, cum ar fi tabele, diagrame circulare, diagrame cu linii, diagrame cu bare și grafice. Relația multidimensională dintre date este prezentată într-o regulă numită regula caracteristicilor clasei țintă.

Discriminarea datelor

Compară datele dintre cele două clase. În general, mapează clasa țintă cu un grup sau o clasă predefinită. Compară și contrastează caracteristicile clasei cu clasa predefinită folosind un set de reguli numite reguli discriminante. Metodele utilizate în discriminarea datelor sunt similare cu caracterizarea datelor.

2. Clasificare

Utilizează modele de date pentru a prezice tendințele în date. De exemplu, graficul de cheltuieli se afișează pe baza modelelor noastre de cheltuieli. Aceasta este uneori folosită pentru a defini riscul nostru de a obține un nou împrumut.

Folosește metode precum IF-THEN, arbore de decizie, formule matematice sau rețea neuronală pentru a prezice sau analiza un model. Utilizează datele de antrenament pentru a produce instanțe noi pentru a le compara cu cea existentă.

Citiți: Carieră în știința datelor

3. Previziune

Predicția găsește valorile numerice lipsă din date. Utilizează analiza de regresie pentru a găsi datele indisponibile. Dacă eticheta clasei lipsește, atunci predicția se face folosind clasificarea. Predicția este populară datorită importanței sale în business intelligence. Există două moduri prin care poți prezice datele:

  1. Predicția datelor indisponibile sau lipsă utilizând analiza de predicție
  2. Prezicerea etichetei clasei folosind modelul de clasă construit anterior.

Este o tehnică de prognoză care ne permite să găsim valoare adânc în viitor. Trebuie să avem un set imens de date de valori din trecut pentru a prezice tendințele viitoare.

4. Analiza Asociației

Relaționează două sau mai multe atribute ale datelor. Descoperă relația dintre date și regulile care le leagă. Își găsește aplicația pe scară largă în vânzările cu amănuntul. Sugestia pe care Amazon o arată în partea de jos, „Clienții care au cumpărat acest lucru au cumpărat și...” este un exemplu în timp real de analiză a asocierii.

Asociază atribute care sunt adesea tranzacționate împreună. Aceștia află ceea ce se numesc reguli de asociere și sunt utilizate pe scară largă în analiza coșului de piață. Există două elemente pentru a asocia atributele. Una este încrederea care spune probabilitatea ca ambele să fie asociate împreună, iar alta este suportul, care spune apariția trecută a asociațiilor.

De exemplu, dacă telefoanele mobile sunt cumpărate cu căști: suportul este de 2% și încrederea este de 40%. Aceasta înseamnă că 2% din timp clienții au cumpărat telefoane mobile cu căști. 40% din încredere este probabilitatea ca aceeași asociere să se repete.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

5. Analiza clusterelor

Clasificarea nesupravegheată se numește analiză cluster. Este similar cu clasificarea în care sunt grupate datele. Spre deosebire de clasificare, în analiza cluster, eticheta clasei este necunoscută. Datele sunt grupate pe baza algoritmilor de grupare.

Obiectele care sunt grupate în mod similar sub un grup. Va fi o diferență uriașă între un cluster și celălalt. Gruparea se face pentru a maximiza similaritatea intraclasă și pentru a minimiza similitudinea intraclasă. Clusteringul este aplicat în multe domenii, cum ar fi învățarea automată, procesarea imaginilor, recunoașterea modelelor și bioinformatica.

6. Analiza valorii aberante

Când apar date care nu pot fi grupate în nicio clasă, folosim analiza abere. Vor exista apariții de date care vor avea atribute diferite față de oricare dintre celelalte clase sau modele generale. Aceste date restante sunt numite valori aberante. Ele sunt de obicei considerate zgomot sau excepții, iar analiza acestor valori aberante se numește extracție minată.

Aceste valori aberante pot fi asociații valoroase în multe aplicații, deși sunt de obicei aruncate ca zgomot. Ele sunt numite și excepții sau surprize și este semnificativă în identificarea lor. Valorile aberante sunt identificate folosind teste statistice care determină probabilitatea. Alte nume pentru valori aberante sunt:

  1. Deviatorii
  2. Anomalii
  3. Discordant
  4. Anomalii

7. Analiza evoluției și abaterilor

Cu analiza evoluției, obținem o grupare de date în funcție de timp. Putem găsi tendințe și schimbări de comportament pe o perioadă. Putem găsi caracteristici precum datele din serii temporale, periodicitatea și similitudinea în tendințe cu o astfel de analiză distinctă.

Citește și: Salariul Data Scientist în India

Concluzie

Exploatarea holistică a datelor și funcționalitățile găsesc multe aplicații, de la știința spațială la marketingul cu amănuntul.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.

Ce înseamnă funcționalitatea în data mining?

Exploatarea datelor este procesul de colectare a informațiilor din seturi masive de date, de detectare a modelelor și de descoperire a conexiunilor. Funcționalitățile din data mining sunt utilizate pentru a defini tipul de modele pe care oamenii de știință le vor descoperi în activitățile de data mining. Operațiunile de extragere a datelor sunt împărțite în două tipuri, care sunt descriptive și predictive. Sarcinile miniere descriptive descriu caracteristicile generale ale datelor bazei de date. Sarcinile de minerit predictiv produc predicții făcând inferențe asupra datelor curente. Funcționalitățile sunt alese în funcție de procesele de data mining.

Ce înseamnă modelele de date?

Modelele de date sunt o reprezentare a interrelațiilor logice și a fluxului de date dintre diferitele componente de date din domeniul informațional. De asemenea, descrie procesul prin care datele sunt stocate și accesate. Modelele de date îmbunătățesc comunicarea, afacerile și dezvoltarea tehnologică prin exprimarea adecvată a cerințelor sistemului informațional și creând răspunsuri la aceste cerințe. Modelele de date ajută la descrierea ce date sunt necesare și în ce format ar trebui să le utilizeze oamenii de știință pentru diverse activități de afaceri.

Ce se întâmplă în analiza valorii aberante?

Analiza valori aferente este un tip de sarcină de extragere a datelor cunoscută sub numele de „exploatare anormală”. Oamenii de știință de date îl pot folosi pentru a detecta frauda într-o varietate de situații, inclusiv utilizarea neașteptată a cardului de credit sau a telecomunicațiilor, analiza asistenței medicale pentru a detecta răspunsuri ciudate la tratamentele medicale și marketing pentru a descoperi obiceiurile de cumpărare ale clienților. Profesioniștii în știința datelor pot găsi valori aberante într-o varietate de metode. Toate aceste strategii folosesc diferite moduri de a descoperi valori care sunt ieșite din comun, în contrast cu restul setului de date.