Tehnici de extragere a datelor: tipuri de date, metode, aplicații

Întreprinderile din zilele noastre colectează date într-un ritm foarte izbitor. Sursele acestui flux enorm de date sunt variate. Ar putea proveni din tranzacții cu cardul de credit, date despre clienți disponibile public, date de la bănci și instituții financiare, precum și datele pe care utilizatorii trebuie să le furnizeze doar pentru a utiliza și descărca o aplicație pe laptopurile, telefoanele mobile, tabletele și desktopurile lor.

Nu este ușor să stocați cantități atât de mari de date. Deci, multe servere de baze de date relaționale sunt construite continuu în acest scop. Protocolul tranzacțional online sau sistemele OLTP sunt, de asemenea, dezvoltate pentru a stoca toate acestea în diferite servere de baze de date. Sistemele OLTP joacă un rol vital în a ajuta companiile să funcționeze fără probleme.

Aceste sisteme sunt responsabile pentru stocarea datelor care ies din cele mai mici tranzacții în baza de date. Deci, datele legate de vânzare, cumpărare, gestionarea capitalului uman și alte tranzacții sunt stocate în serverele de baze de date de către sistemele OLTP.

Acum, directorii de top au nevoie de acces la fapte bazate pe date pentru a-și baza deciziile. Aici intră în imagine procesarea analitică online sau sistemele OLAP. Depozitele de date și alte sisteme OLAP sunt construite din ce în ce mai mult din cauza acestei necesități a directorilor de top. Nu avem nevoie doar de date, ci și de analizele asociate acestora pentru a lua decizii mai bune și mai profitabile. Sistemele OLTP și OLAP funcționează în tandem.

Sistemele OLTP stochează toate cantitățile masive de date pe care le generăm zilnic. Aceste date sunt apoi trimise la sistemele OLAP pentru construirea de analize bazate pe date. Dacă nu știți deja, atunci să vă spunem că datele joacă un rol foarte important în creșterea unei companii. Poate ajuta la luarea unor decizii bazate pe cunoștințe care pot duce o companie la următorul nivel de creștere. Examinarea datelor nu ar trebui să aibă loc niciodată superficial.

Nu servește scopului. Trebuie să analizăm datele pentru a ne îmbogăți cu cunoștințele care ne vor ajuta să facem apelurile potrivite pentru succesul afacerii noastre. Toate datele cu care am fost inundați în aceste zile nu sunt de nici un folos dacă nu învățăm nimic din ele. Datele pe care ni le avem la dispoziție sunt atât de mari încât este uman imposibil să le procesăm și să le dăm sens. Exploatarea datelor sau descoperirea cunoștințelor este ceea ce avem nevoie pentru a rezolva această problemă. Aflați despre alte aplicații de data mining în lumea reală.

Ce este data mining?

Miningul de date este procesul care ajută la extragerea de informații dintr-un anumit set de date pentru a identifica tendințele, modelele și datele utile. Obiectivul utilizării data mining este de a lua decizii susținute de date din seturi enorme de date.

Exploatarea datelor funcționează împreună cu analiza predictivă, o ramură a științei statistice care utilizează algoritmi complecși menționați să lucreze cu un grup special de probleme. Analiza predictivă identifică mai întâi modele în cantități uriașe de date, pe care data mining-ul le generalizează pentru predicții și prognoze. Exploatarea datelor servește un scop unic, care este de a recunoaște modele în seturile de date pentru un set de probleme care aparțin unui anumit domeniu.

Face acest lucru folosind un algoritm sofisticat pentru a antrena un model pentru o anumită problemă. Când cunoașteți domeniul problemei cu care aveți de-a face, puteți chiar să utilizați învățarea automată pentru a modela un sistem care este capabil să identifice modele într-un set de date. Când puneți în funcțiune învățarea automată, veți automatiza sistemul de rezolvare a problemelor în ansamblu și nu va fi nevoie să veniți cu programare specială pentru a rezolva fiecare problemă cu care întâmpinați.

De asemenea, putem defini data mining ca o tehnică de investigare a modelelor de date care aparțin unor perspective particulare. Acest lucru ne ajută să clasificam acele date în informații utile. Aceste informații utile sunt apoi acumulate și asamblate pentru a fi fie stocate în servere de baze de date, cum ar fi depozitele de date, fie utilizate în algoritmi și analize de extragere a datelor pentru a ajuta la luarea deciziilor. În plus, poate fi folosit pentru generarea de venituri și reducerea costurilor, printre alte scopuri.

Exploatarea datelor este procesul de căutare a unor seturi mari de date pentru a căuta modele și tendințe care nu pot fi găsite folosind tehnici simple de analiză. Utilizează algoritmi matematici complecși pentru a studia datele și apoi a evalua posibilitatea ca evenimente să se întâmple în viitor pe baza constatărilor. Se mai numește descoperirea cunoașterii datelor sau KDD.

Exploatarea datelor este folosită de companii pentru a extrage informații specifice din volume mari de date pentru a găsi soluții la problemele lor de afaceri. Are capacitatea de a transforma datele brute în informații care pot ajuta companiile să se dezvolte luând decizii mai bune. Exploatarea datelor are mai multe tipuri, inclusiv extragerea datelor picturale, extragerea textului, extragerea în rețelele sociale, extragerea web și extragerea audio și video, printre altele.

Citiți: Data Mining vs Machine Learning

Procesul de extragere a datelor

Înainte ca exploatarea efectivă a datelor să aibă loc, există mai multe procese implicate în implementarea exploatării datelor . Iată cum:

Pasul 1: Cercetare de afaceri – Înainte de a începe, trebuie să aveți o înțelegere completă a obiectivelor întreprinderii dvs., a resurselor disponibile și a scenariilor curente, în conformitate cu cerințele acesteia. Acest lucru ar ajuta la crearea unui plan detaliat de extragere a datelor care atinge în mod eficient obiectivele organizațiilor.

Pasul 2: Verificări ale calității datelor – Pe măsură ce datele sunt colectate din diverse surse, acestea trebuie verificate și corelate pentru a se asigura că nu există blocaje în procesul de integrare a datelor. Asigurarea calității ajută la identificarea oricăror anomalii subiacente ale datelor, cum ar fi lipsa interpolării datelor, menținând datele în formă maximă înainte de a fi supuse minării.

Pasul 3: Curățarea datelor - Se crede că 90% din timp este ocupat de selectarea, curățarea, formatarea și anonimizarea datelor înainte de extragere.

Pasul 4: Transformarea datelor – Cuprinzând cinci sub-etape, aici, procesele implicate pregătesc datele în seturi de date finale. Implica:

• Netezirea datelor: Aici, zgomotul este eliminat din date.
• Rezumatul datelor: în acest proces se aplică agregarea seturilor de date.
• Generalizarea datelor: aici, datele sunt generalizate prin înlocuirea oricăror date de nivel scăzut cu conceptualizări de nivel superior.
• Normalizarea datelor: Aici datele sunt definite în intervale stabilite.
• Construcția atributelor de date: seturile de date trebuie să fie incluse în setul de atribute înainte de extragerea datelor .

Pasul 5: Modelarea datelor: Pentru o mai bună identificare a tiparelor de date, în setul de date sunt implementate mai multe modele matematice, bazate pe mai multe condiții. Învață știința datelor pentru a înțelege și a utiliza puterea extragerii datelor.

Tipuri de date care pot fi extrase

1. Date stocate în baza de date

O bază de date mai este numită și sistem de gestionare a bazelor de date sau DBMS. Fiecare SGBD stochează date care sunt legate între ele într-un fel sau altul. De asemenea, are un set de programe software care sunt utilizate pentru a gestiona datele și pentru a oferi acces ușor la acestea. Aceste programe software servesc o mulțime de scopuri, inclusiv definirea structurii bazei de date, asigurarea faptului că informațiile stocate rămân securizate și consecvente și gestionarea diferitelor tipuri de acces la date, cum ar fi partajate, distribuite și concurente.

O bază de date relațională are tabele care au nume, atribute diferite și pot stoca rânduri sau înregistrări de seturi mari de date. Fiecare înregistrare stocată într-un tabel are o cheie unică. Modelul entitate-relație este creat pentru a oferi o reprezentare a unei baze de date relaționale care prezintă entități și relațiile care există între ele.

2. Depozit de date

Un depozit de date este o singură locație de stocare a datelor care colectează date din mai multe surse și apoi le stochează sub forma unui plan unificat. Când datele sunt stocate într-un depozit de date, acestea sunt supuse curățării, integrării, încărcării și reîmprospătării. Datele stocate într-un depozit de date sunt organizate în mai multe părți. Dacă doriți informații despre datele care au fost stocate cu 6 sau 12 luni în urmă, le veți primi sub forma unui rezumat.

3. Date tranzacționale

Baza de date tranzacțională stochează înregistrările care sunt capturate ca tranzacții. Aceste tranzacții includ rezervarea de zboruri, achiziția clienților, clic pe un site web și altele. Fiecare înregistrare a tranzacției are un ID unic. De asemenea, listează toate acele articole care au făcut din aceasta o tranzacție.

4. Alte tipuri de date

Avem și o mulțime de alte tipuri de date, care sunt cunoscute pentru structura, semnificațiile semantice și versatilitatea lor. Sunt folosite într-o mulțime de aplicații. Iată câteva dintre aceste tipuri de date: fluxuri de date, date de proiectare inginerească, date secvențe, date grafice, date spațiale, date multimedia și multe altele.

Tehnici de extragere a datelor

1. Asociere

Este una dintre cele mai utilizate tehnici de data mining dintre toate celelalte. În această tehnică, o tranzacție și relația dintre articolele sale sunt folosite pentru a identifica un model. Acesta este motivul pentru care această tehnică este denumită și tehnică de relație. Este folosit pentru a efectua analiza coșului de piață, care se face pentru a afla toate acele produse pe care clienții le cumpără împreună în mod regulat.

Această tehnică este foarte utilă pentru comercianții cu amănuntul care o pot folosi pentru a studia obiceiurile de cumpărare ale diferiților clienți. Comercianții cu amănuntul pot studia datele de vânzări din trecut și apoi pot căuta produse pe care clienții le cumpără împreună. Apoi, ei pot pune acele produse în imediata apropiere unul de celălalt în magazinele lor de vânzare cu amănuntul pentru a ajuta clienții să-și economisească timp și să-și crească vânzările.

2. Clustering

Această tehnică creează grupuri de obiecte semnificative care împărtășesc aceleași caracteristici. Oamenii o confundă adesea cu clasificarea, dar dacă înțeleg corect cum funcționează ambele tehnici, nu vor avea nicio problemă. Spre deosebire de clasificarea care pune obiectele în clase predefinite, gruparea pune obiectele în clase care sunt definite de aceasta.

Să luăm un exemplu. O bibliotecă este plină de cărți pe diferite teme. Acum, provocarea este de a organiza acele cărți astfel încât cititorii să nu aibă nicio problemă în a afla cărți pe o anumită temă. Putem folosi gruparea pentru a păstra cărțile cu asemănări într-un singur raft și apoi pentru a da acelor rafturi un nume semnificativ. Cititorii care caută cărți pe o anumită temă pot merge direct la acel raft. Nu li se va cere să cutreiere întreaga bibliotecă pentru a-și găsi cartea.

3. Clasificare

Această tehnică își găsește originile în învățarea automată. Clasifică elementele sau variabilele dintr-un set de date în grupuri sau clase predefinite. Folosește programare liniară, statistici, arbori de decizie și rețea neuronală artificială în minarea datelor, printre alte tehnici. Clasificarea este folosită pentru a dezvolta software care poate fi modelat astfel încât să devină capabil să clasifice articole dintr-un set de date în diferite clase.

De exemplu, îl putem folosi pentru a clasifica toți candidații care au participat la un interviu în două grupuri – primul grup este lista acelor candidați care au fost selectați, iar al doilea este lista cu candidații care au fost respinși. Software-ul de extragere a datelor poate fi utilizat pentru a efectua această sarcină de clasificare.

4. Previziune

Această tehnică prezice relația care există între variabilele independente și dependente, precum și între variabilele independente. Poate fi folosit pentru a prezice profitul viitor în funcție de vânzare. Să presupunem că profitul și vânzarea sunt variabile dependente și, respectiv, independente. Acum, pe baza a ceea ce spun datele de vânzări din trecut, putem face o predicție a profitului viitor folosind o curbă de regresie.

5. Modele secvențiale

Această tehnică urmărește să utilizeze datele tranzacțiilor și apoi să identifice tendințe, modele și evenimente similare în ea pe o perioadă de timp. Datele istorice despre vânzări pot fi folosite pentru a descoperi articole pe care cumpărătorii le-au cumpărat împreună în diferite perioade ale anului. Compania poate înțelege aceste informații recomandând clienților să cumpere acele produse în momente în care datele istorice nu sugerează că ar face-o. Companiile pot folosi oferte și reduceri profitabile pentru a promova această recomandare.

Aplicații Data Mining

Mai jos sunt câteva dintre cele mai utile aplicații de data mining care vă permit să știți mai multe despre ele.

1. Asistență medicală

Exploatarea datelor are potențialul de a transforma complet sistemul de sănătate. Poate fi folosit pentru a identifica cele mai bune practici bazate pe date și analize, care pot ajuta instituțiile medicale să reducă costurile și să îmbunătățească rezultatele pacienților. Exploatarea datelor, împreună cu învățarea automată, statisticile, vizualizarea datelor și alte tehnici pot fi folosite pentru a face diferența. Poate fi util atunci când prognozați pacienți din diferite categorii. Acest lucru va ajuta pacienții să primească terapie intensivă când și unde doresc. Exploatarea datelor poate ajuta, de asemenea, asigurătorii de sănătate să identifice activitățile frauduloase.

2. Educație

Utilizarea extragerii de date în educație este încă în faza sa incipientă. Acesta își propune să dezvolte tehnici care pot utiliza datele care ies din mediile educaționale pentru explorarea cunoștințelor. Scopurile pe care se așteaptă să le servească aceste tehnici includ studierea modului în care sprijinul educațional îi influențează pe elevi, sprijinirea nevoilor viitoare ale elevilor și promovarea științei învățării, printre altele. Instituțiile de învățământ pot folosi aceste tehnici nu numai pentru a prezice cum vor merge studenții la examene, ci și pentru a lua decizii precise. Cu aceste cunoștințe, aceste instituții se pot concentra mai mult pe pedagogia lor didactică.

3. Analiza coșului de piață

Aceasta este o tehnică de modelare care utilizează ipoteza ca bază. Ipoteza spune că, dacă achiziționați anumite produse, atunci este foarte probabil să cumpărați și produse care nu aparțin acelui grup de la care cumpărați de obicei. Retailerii pot folosi această tehnică pentru a înțelege obiceiurile de cumpărare ale clienților lor. Comercianții cu amănuntul pot folosi aceste informații pentru a face modificări în aspectul magazinului lor și pentru a face cumpărăturile mult mai ușoare și mai puțin consumatoare de timp pentru clienți.

4. Managementul relațiilor cu clienții (CRM)

CRM implică dobândirea și păstrarea clienților, îmbunătățirea loialității și utilizarea strategiilor centrate pe client. Fiecare companie are nevoie de date despre clienți pentru a le analiza și a utiliza rezultatele astfel încât să poată construi o relație de lungă durată cu clienții lor. Exploatarea datelor îi poate ajuta să facă asta.

5. Inginerie de fabricație

O companie producătoare se bazează foarte mult pe datele sau informațiile de care dispune. Exploatarea datelor poate ajuta aceste companii să identifice modele în procese care sunt prea complexe pentru ca mintea umană să le înțeleagă. Ei pot identifica relațiile care există între diferitele elemente de proiectare la nivel de sistem, inclusiv nevoile de date ale clienților, arhitectura și portofoliul de produse.

Exploatarea datelor se poate dovedi, de asemenea, utilă în estimarea timpului total necesar dezvoltării produsului, a costurilor implicate în proces și a așteptărilor pe care companiile le pot avea de la produsul final.

6. Finanțe și servicii bancare

Sistemul bancar a fost martor la generarea unor cantități masive de date din momentul în care a trecut prin digitalizare. Bancherii pot folosi tehnici de extragere a datelor pentru a rezolva problemele financiare și de coacere cu care se confruntă companiile, descoperind corelații și tendințe în ceea ce privește costurile pieței și informațiile despre afaceri. Această sarcină este prea dificilă fără data mining, deoarece volumul de date cu care au de-a face este prea mare. Managerii din sectoarele bancar și financiar pot folosi aceste informații pentru a dobândi, păstra și menține un client.

Aflați mai multe: Asociația Rule Mining

7. Detectarea fraudei

Activitățile frauduloase costă companiile de miliarde de dolari în fiecare an. Metodele care sunt utilizate de obicei pentru detectarea fraudelor sunt prea complexe și necesită timp. Exploatarea datelor oferă o alternativă simplă. Fiecare sistem ideal de detectare a fraudei trebuie să protejeze datele utilizatorilor în toate circumstanțele. O metodă este supravegheată pentru a colecta date, iar apoi aceste date sunt clasificate în date frauduloase sau nefrauduloase. Aceste date sunt utilizate în formarea unui model care identifică fiecare document ca fiind fraudulos sau nefraudulent.

8. Modele de monitorizare

Cunoscută ca una dintre tehnicile fundamentale de extragere a datelor , cuprinde în general urmărirea tiparelor de date pentru a trage concluzii de afaceri. Pentru o organizație, ar putea însemna orice, de la identificarea creșterii vânzărilor sau atingerea unor noi date demografice.

9. Clasificare

Pentru a obține metadate relevante, tehnica de clasificare în data mining ajută la diferențierea datelor în clase separate:

• Pe baza tipului de surse de date, minat

În funcție de tipul de date gestionate, cum ar fi date bazate pe text, date multimedia, date spațiale, date din seria temporală etc.

• Pe baza cadrului de date implicat

Orice set de date care se bazează pe baza de date orientată pe obiecte, baza de date relațională etc.

• Bazat pe funcționalitățile de extragere a datelor

Aici seturile de date sunt diferențiate în funcție de abordarea adoptată, cum ar fi Machine Learning, algoritmi, statistici, bază de date sau depozit de date etc.

• Bazat pe interacțiunea utilizatorului în data mining

Seturile de date sunt folosite pentru a diferenția pe baza sistemelor bazate pe interogări, sisteme autonome.

10. Asociere

Altfel cunoscută sub denumirea de tehnică a relației, datele sunt identificate pe baza relației dintre valorile din aceeași tranzacție. Este deosebit de util pentru organizațiile care încearcă să identifice tendințele în ceea ce privește achizițiile sau preferințele de produse. Deoarece este legat de comportamentul de cumpărături al clienților, o organizație poate descompune tiparele de date pe baza istoricului cumpărăturilor cumpărătorilor.

11. Detectarea anomaliilor

Dacă este identificat un element de date care nu se potrivește cu un comportament precedent, acesta este o excepție sau o excepție. Această metodă analizează în profunzime procesul de creare a unor astfel de excepții și îl sprijină cu informații critice.

În general, anomaliile pot fi distante în origine, dar vine și cu posibilitatea de a găsi o zonă de focalizare. Prin urmare, companiile folosesc adesea această metodă pentru a urmări intruziunile în sistem, detectarea erorilor și pentru a verifica starea generală a sistemului. Experții preferă emisia de anomalii din seturile de date pentru a crește șansele de corectitudine.

12. Clustering

Așa cum sună, această tehnică implică asamblarea obiectelor de date identice în aceleași grupuri. Pe baza diferențelor, grupurile constau adesea în utilizarea unor metrici pentru a facilita asocierea maximă a datelor. Astfel de procese pot fi utile pentru a profila clienții în funcție de veniturile acestora, frecvența cumpărăturilor etc.

Verificați: Diferența dintre Data Science și Data Mining

13. Regresia

Un proces de extragere a datelor care ajută la prezicerea comportamentului și randamentului clienților, este folosit de întreprinderi pentru a înțelege corelația și independența variabilelor dintr-un mediu. Pentru dezvoltarea produsului, o astfel de analiză poate ajuta la înțelegerea influenței unor factori precum cerințele pieței, concurența etc.

14. Previziune

După cum este implicat în numele său, această tehnică convingătoare de extragere a datelor ajută întreprinderile să potrivească modele bazate pe înregistrările de date actuale și istorice pentru analiza predictivă a viitorului. În timp ce unele dintre abordări implică inteligență artificială și aspecte de învățare automată, unele pot fi efectuate prin algoritmi simpli.

Organizațiile pot anticipa profiturile, pot obține valori de regresie și multe altele cu astfel de tehnici de extragere a datelor .

15. Modele secvențiale

Este folosit pentru a identifica modele izbitoare, tendințe în datele tranzacțiilor disponibile în timpul dat. Pentru a descoperi articole pe care clienții preferă să le cumpere în diferite perioade ale anului, companiile oferă oferte pentru astfel de produse.

Citiți : Idei de proiecte de exploatare a datelor

16. Arbori de decizie

Una dintre cele mai frecvent utilizate tehnici de data mining ; aici, o condiție simplă este cheia metodei. Deoarece astfel de termeni au răspunsuri multiple, fiecare dintre soluții se ramifică în mai multe stări până când se ajunge la concluzie. Aflați mai multe despre arborii de decizie.

17. Vizualizarea

Nicio dată nu este utilă fără a vizualiza modul corect, deoarece se schimbă mereu. Diferitele culori și obiecte pot dezvălui tendințe, modele și perspective valoroase în seturile de date vaste. Prin urmare, companiile apelează adesea la tablouri de bord de vizualizare a datelor care automatizează procesul de generare a modelelor numerice.

18. Rețele neuronale

Reprezintă conexiunea unui anumit model de învățare automată la o tehnică de învățare bazată pe inteligență artificială. Deoarece este inspirat de sistemul neuronal cu mai multe straturi găsit în anatomia umană, reprezintă funcționarea modelelor de învățare automată cu precizie. Poate fi din ce în ce mai complex și, prin urmare, trebuie tratat cu grijă extremă.

19. Depozitarea datelor

În timp ce înseamnă stocarea datelor, simbolizează stocarea datelor sub formă de depozite în cloud. Companiile folosesc adesea o metodă atât de precisă de extragere a datelor pentru a avea o analiză mai aprofundată a datelor în timp real. Citiți mai multe despre depozitarea datelor.

Instrumente de extragere a datelor

Toată această inferență de inteligență artificială și învățare automată trebuie să te fi făcut să te întrebi că pentru implementarea minării de date , nu ai avea nevoie de nimic mai puțin. Este posibil să nu fie în întregime adevărat, deoarece, cu ajutorul celor mai simple baze de date, puteți face treaba cu aceeași acuratețe.

De asemenea, citiți despre cele mai utile aplicații de data mining.

Concluzie

Exploatarea datelor reunește diferite metode dintr-o varietate de discipline, inclusiv vizualizarea datelor, învățarea automată, gestionarea bazelor de date, statistici și altele. Aceste tehnici pot fi făcute să lucreze împreună pentru a aborda probleme complexe. În general, software-ul sau sistemele de extragere a datelor folosesc una sau mai multe dintre aceste metode pentru a face față diferitelor cerințe de date, tipuri de date, domenii de aplicație și sarcini de extragere.

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.