Procesul KDD în data mining: Ce trebuie să știți?

În calitate de profesionist, sunteți familiarizat cu termeni precum date, bază de date, informații, procesare etc. Trebuie să fi întâlnit și termeni precum data mining și data warehouse. Vom vorbi despre acești doi termeni în detaliu mai târziu, dar există o metodologie mult mai elaborată care cuprinde cei doi termeni menționați mai sus: KDD.

Ce este KDD?

KDD este denumit Descoperirea cunoștințelor în baza de date și este definită ca o metodă de a găsi, transforma și rafina date și modele semnificative dintr-o bază de date brută pentru a fi utilizate în diferite domenii sau aplicații.

Declarația de mai sus este o prezentare generală sau esențială a KDD, dar este un proces lung și complex care implică mulți pași și iterații. Acum, înainte de a pătrunde în esențialul KDD, să încercăm să dăm tonul printr-un exemplu.

Să presupunem că în apropiere curge un mic râu și se întâmplă să fiți fie unul dintre un pasionat de meșteșuguri, un colecționar de pietre sau un explorator aleatoriu. Acum, ai cunoștințe anterioare că albia unui râu este plină de pietre, scoici și alte obiecte aleatorii. Această premisă este de cea mai mare importanță fără de care nu se poate ajunge la sursă.

În continuare, în funcție de cine ești, nevoile și cerințele pot varia. Acesta este al doilea lucru ca important de înțeles. Deci, mergi mai departe și strângi pietre, scoici, monede sau orice artefacte care s-ar putea afla pe albia râului. Dar asta aduce și murdărie și alte obiecte nedorite, de care va trebui să scapi pentru a avea obiectele pregătite pentru utilizare ulterioară.

În această etapă, s-ar putea să fie nevoie să vă întoarceți și să colectați mai multe articole în funcție de nevoile dvs., iar acest proces se va repeta de câteva ori sau va fi omis complet în funcție de condiții.

Obiectele colectate au nevoie de separare în diferite tipuri pentru a se potrivi mai bine cu aplicația dvs. și mai mult trebuie să fie tăiate, lustruite sau vopsite. Această etapă se numește etapa de transformare.

În timpul acestui proces, obțineți o înțelegere, de exemplu, unde este mai probabil să găsiți pietre mai mari de o anumită culoare - dacă lângă mal sau mai adânc în râu, dacă artefactele sunt probabil să fie găsite în amonte sau în aval și așa mai departe . Exploatarea datelor este o parte importantă atunci când învățați știința datelor.

Acest lucru ajută la decodarea modelelor care pot ajuta la finalizarea mai eficientă și mai rapidă a sarcinilor. Ceea ce ajungeți în cele din urmă este descoperirea de cunoștințe care sunt rafinate, de încredere și foarte specifice aplicației dvs.

Acum, să ne aprofundăm în KDD în minarea datelor în detaliu.

Citiți: Salariul pentru minerit de date în India

Ce este KDD în Data Mining?

KDD în data mining este o abordare programată și analitică pentru modelarea datelor dintr-o bază de date pentru a extrage „cunoștințe” utile și aplicabile. Exploatarea datelor formează coloana vertebrală a KDD și, prin urmare, este esențială pentru întreaga metodă.

Utilizează mai mulți algoritmi care sunt de auto-învățare în natură pentru a deduce modele utile din datele procesate. Procesul este unul cu feedback constant în buclă închisă, în care au loc o mulțime de iterații între diferiții pași, conform cerințelor algoritmilor și interpretărilor modelelor.

Pași implicați într-un proces tipic KDD

1. Stabilirea obiectivelor și înțelegerea aplicației

Acesta este primul pas al procesului și necesită o înțelegere și cunoștințe prealabile ale domeniului în care trebuie aplicat. Aici decidem cum vor fi utilizate datele transformate și modelele la care se ajunge prin data mining pentru a extrage cunoștințele. Această premisă este extrem de importantă, care, dacă este greșită, poate duce la interpretări false și impacturi negative asupra utilizatorului final.

2. Selectarea și integrarea datelor

După stabilirea scopurilor și obiectivelor, datele colectate trebuie selectate și separate în seturi semnificative, bazate pe disponibilitate, importanța accesibilității și calitatea. Acești parametri sunt critici pentru data mining, deoarece stau la baza acestuia și vor afecta ce tipuri de modele de date sunt formate.

3. Curățarea și preprocesarea datelor

Acest pas implică căutarea datelor lipsă și eliminarea datelor zgomotoase, redundante și de calitate scăzută din setul de date pentru a îmbunătăți fiabilitatea datelor și eficacitatea acestora. Anumiți algoritmi sunt utilizați pentru căutarea și eliminarea datelor nedorite pe baza atributelor specifice aplicației.

4. Transformarea datelor

Acest pas pregătește datele pentru a fi transmise algoritmilor de data mining. Prin urmare, datele trebuie să fie în forme consolidate și agregate. Datele sunt consolidate pe baza funcțiilor, atributelor, caracteristicilor etc.

5. Exploatarea datelor

Acesta este procesul rădăcină sau coloana vertebrală a întregului KDD. Aici se folosesc algoritmi pentru a extrage modele semnificative din datele transformate, care ajută la modelele de predicție. Este un instrument analitic care ajută la descoperirea tendințelor dintr-un set de date folosind tehnici precum inteligența artificială, metode numerice și statistice avansate și algoritmi specializați.

6. Evaluarea/Interpretarea modelelor

Odată ce tendințele și modelele au fost obținute din diferite metode și iterații de extragere a datelor, aceste modele trebuie să fie reprezentate în forme discrete, cum ar fi grafice cu bare, diagrame circulare, histograme etc. pentru a studia impactul datelor colectate și transformate în timpul pașilor anteriori. Acest lucru ajută, de asemenea, la evaluarea eficienței unui anumit model de date în ceea ce privește domeniul.

7. Descoperirea și utilizarea cunoștințelor

Acesta este pasul final al procesului KDD și necesită ca „cunoștințele” extrase din pasul anterior să fie aplicate aplicației sau domeniului specific într-un format vizualizat, cum ar fi tabele, rapoarte etc. Acest pas conduce procesul de luare a deciziilor pentru cererea menționată.

Citiți despre: Tehnici de extragere a datelor despre care ar trebui să știți

Concluzie

În lumea de astăzi, datele sunt generate din numeroase surse de diferite tipuri și în formate diferite, de exemplu, tranzacții economice, biometrie, științifice, imagini și videoclipuri etc. Cu cantități atât de uriașe de informații care sunt tranzacționate în fiecare moment, o tehnică este cea mai bună importanță care poate extrage sucul și oferă date fiabile, de înaltă calitate și eficiente pentru utilizare în diferite domenii pentru luarea deciziilor. Aici este atât de util KDD.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B. 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 la locul de muncă cu firme de top.