6 Metode de transformare a datelor în data mining

Datele sunt în prezent unul dintre cele mai importante ingrediente pentru succesul oricărei organizații moderne. Având în vedere că știința datelor este considerată printre cele mai interesante domenii de lucru, companiile angajează oameni de știință ai datelor pentru a înțelege datele lor de afaceri. Acești profesioniști de date folosesc un proces numit data mining pentru a descoperi informații ascunse din bazele de date ale companiei.

Dar, deoarece majoritatea acestor date sunt nestructurate, ar putea fi dificil de înțeles. Trebuie convertit într-un format mai ușor de analizat. Pentru aceasta, tehnicienii folosesc instrumente de transformare a datelor.

În acest articol, vom afla despre diferitele metode de transformare a datelor în data mining. Dar mai întâi, să vedem ce înseamnă data mining.

Ce este data mining?

Miningul de date este metoda de analiză a datelor pentru a determina modele, corelații și anomalii în seturile de date. Aceste seturi de date constau din date provenite din bazele de date ale angajaților, informații financiare, liste de furnizori, baze de date clienți, trafic de rețea și conturi de clienți. Folosind statistici, învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI), seturi uriașe de date pot fi explorate manual sau automat.

Exploatarea datelor ajută companiile să dezvolte strategii de afaceri mai bune, să îmbunătățească relațiile cu clienții, să scadă costurile și să crească veniturile.

În procesul de extragere a datelor, scopul de afaceri care trebuie atins folosind datele este determinat mai întâi. Datele sunt apoi colectate din diverse surse și încărcate în depozite de date, care este un depozit de date analitice. În plus, datele sunt curățate – datele lipsă sunt adăugate și datele duplicate sunt eliminate. Instrumente sofisticate și modele matematice sunt utilizate pentru a găsi modele în cadrul datelor.

Rezultatele sunt comparate cu obiectivele de afaceri pentru a vedea dacă poate fi folosit pentru operațiunile de afaceri. Pe baza comparației, datele sunt distribuite în cadrul companiei. Apoi este prezentat folosind grafice sau tabele ușor de înțeles.

Aplicații ale exploatării datelor

Exploatarea datelor este utilizată în mai multe sectoare:

• Companiile multimedia folosesc data mining pentru a înțelege comportamentul consumatorilor și pentru a lansa campanii adecvate.
• Firmele financiare îl folosesc pentru a înțelege riscurile de piață, pentru a detecta fraudele financiare și pentru a obține cele mai bune randamente ale investițiilor.
• În companiile de vânzare cu amănuntul, data mining-ul este folosit pentru a înțelege cerințele clienților, comportamentul acestora, prognoza vânzărilor și pentru a lansa campanii publicitare mai direcționate prin modele de date.
• Industriile de producție folosesc instrumente de extragere a datelor pentru a-și gestiona lanțul de aprovizionare, pentru a îmbunătăți asigurarea calității și pentru a folosi datele mașinilor pentru a prezice defectele utilajelor care ajută la întreținere.
• Exploatarea datelor este utilizată pentru a actualiza sistemele de securitate, pentru a detecta intruziunile și programele malware. Software-ul de extragere a datelor poate fi folosit pentru a analiza e-mailurile și pentru a filtra spamul din conturile dvs. de e-mail.

Transformarea datelor în data mining: procesele

Transformarea datelor în data mining se face pentru a combina date nestructurate cu date structurate pentru a le analiza ulterior. De asemenea, este important atunci când datele sunt transferate într-un nou depozit de date în cloud . Când datele sunt omogene și bine structurate, este mai ușor să analizezi și să cauți modele.

De exemplu, o companie a achiziționat o altă firmă și acum trebuie să consolideze toate datele de afaceri. Compania mai mică poate folosi o altă bază de date decât firma-mamă. De asemenea, datele din aceste baze de date pot avea ID-uri, chei și valori unice. Toate acestea trebuie formatate astfel încât toate înregistrările să fie similare și să poată fi evaluate.

Acesta este motivul pentru care se aplică metode de transformare a datelor. Și, acestea sunt descrise mai jos:

Netezirea datelor

Această metodă este utilizată pentru a elimina zgomotul dintr-un set de date. Zgomotul este denumit datele distorsionate și lipsite de sens dintr-un set de date. Smoothing folosește algoritmi pentru a evidenția caracteristicile speciale ale datelor. După eliminarea zgomotului, procesul poate detecta orice modificări mici ale datelor pentru a detecta modele speciale.

Orice modificare sau tendință de date poate fi identificată prin această metodă.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

Agregarea datelor

Agregarea este procesul de colectare a datelor dintr-o varietate de surse și stocarea lor într-un singur format. Aici, datele sunt colectate, stocate, analizate și prezentate într-un format de raport sau rezumat. Ajută la colectarea mai multor informații despre un anumit cluster de date. Metoda ajută la colectarea unor cantități mari de date.

Acesta este un pas crucial, deoarece acuratețea și cantitatea datelor sunt importante pentru o analiză adecvată. Companiile colectează date despre vizitatorii site-ului lor. Acest lucru le oferă o idee despre datele demografice și despre comportamentul clienților. Aceste date agregate îi ajută să creeze mesaje personalizate, oferte și reduceri.

Discretizarea

Acesta este un proces de conversie a datelor continue într-un set de intervale de date. Valorile continue ale atributelor sunt înlocuite cu etichete cu intervale mici. Acest lucru face ca datele să fie mai ușor de studiat și analizat. Dacă un atribut continuu este gestionat de o sarcină de extragere a datelor, atunci valorile sale discrete pot fi înlocuite cu atribute de calitate constante. Acest lucru îmbunătățește eficiența sarcinii.

Această metodă este numită și mecanism de reducere a datelor, deoarece transformă un set mare de date într-un set de date categorice. Discretizarea folosește, de asemenea, algoritmi bazați pe arborele de decizie pentru a produce rezultate scurte, compacte și precise atunci când se utilizează valori discrete.

Generalizare

În acest proces, atributele de date de nivel scăzut sunt transformate în atribute de date de nivel înalt folosind ierarhii de concept. Această conversie de la un nivel inferior la un nivel conceptual superior este utilă pentru a obține o imagine mai clară a datelor. De exemplu, datele privind vârsta pot fi sub forma (20, 30) într-un set de date. Se transformă într-un nivel conceptual superior într-o valoare categorică (tânăr, bătrân).

Generalizarea datelor poate fi împărțită în două abordări – proces de cub de date (OLAP) și abordare de inducție orientată pe atribute (AOI) .

Construcția atributelor

În metoda de construire a atributelor, atributele noi sunt create dintr-un set existent de atribute. De exemplu, într-un set de date de informații despre angajați, atributele pot fi numele angajatului, ID-ul angajatului și adresa. Aceste atribute pot fi folosite pentru a construi un alt set de date care conține informații despre angajații care s-au alăturat doar în anul 2019.

Această metodă de reconstrucție face extragerea mai eficientă și ajută la crearea rapidă de noi seturi de date.

Normalizare

Denumită și preprocesare a datelor, aceasta este una dintre tehnicile cruciale pentru transformarea datelor în data mining. Aici, datele sunt transformate astfel încât să se încadreze într-un interval dat. Când atributele sunt pe diferite intervale sau scări, modelarea datelor și extragerea datelor pot fi dificile. Normalizarea ajută la aplicarea algoritmilor de extragere a datelor și la extragerea mai rapidă a datelor.

Metodele populare de normalizare sunt:

• Normalizare min-max
• Scalare zecimală
• Normalizarea scorului Z

Încheierea

Tehnicile de transformare a datelor în data mining sunt importante pentru dezvoltarea unui set de date utilizabil și efectuarea de operațiuni, cum ar fi căutări, adăugarea de marcaje temporale și includerea informațiilor de localizare geografică. Companiile folosesc scripturi de cod scrise în Python sau SQL sau instrumente ETL (extragere, transformare, încărcare ) bazate pe cloud pentru transformarea datelor.

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.