Классификация и прогнозирование в интеллектуальном анализе данных: как построить модель?

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это метод извлечения ценной информации из большого набора данных. Другими словами, это процесс дедукции для получения соответствующих данных из обширной базы данных. Мы можем использовать интеллектуальный анализ данных в реляционных базах данных, хранилищах данных, объектно-ориентированных базах данных и структурированных-неструктурированных базах данных.

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это очистка, преобразование и моделирование данных в идентифицируемые ценные данные для принятия решений, связанных с бизнесом. Целью анализа данных является получение необходимой информации из данных и использование ее для принятия решений на основе анализа данных. Чтобы получить опыт в области интеллектуального анализа данных и других концепций, связанных с данными, ознакомьтесь с нашими курсами по науке о данных.

Как построить модель в классификации и прогнозировании с помощью интеллектуального анализа данных?

Метод анализа данных использует алгоритмы для извлечения, преобразования, загрузки и создания значимых моделей данных и экспериментов с данными.

• Первый уровень метода анализа данных предполагает решение сложных задач в процессе анализа данных.
• Второй уровень метода — выбор правильного набора данных на основе конкретной области.
• На третьем уровне мы можем преобразовать конкретный набор данных в определенный формат и применить его в алгоритмах аналитики.
• На четвертом уровне мы можем преобразовать данные из разных источников в общий формат для анализа.
• Последний уровень — это оценка результатов и визуализация, созданная алгоритмами интеллектуального анализа данных.

Что такое классификация и прогнозирование в интеллектуальном анализе данных?

Мы используем классификацию и прогнозирование для извлечения модели, представляющей классы данных, для прогнозирования будущих тенденций данных. Этот анализ дает нам лучшее понимание данных в большом масштабе. Классификация предсказывает категориальные метки данных с помощью моделей предсказания.

Методы интеллектуального анализа данных

Многие важные методы интеллектуального анализа данных были разработаны и применены в проектах интеллектуального анализа данных, в частности, классификация, ассоциация, кластеризация, прогнозирование, последовательные модели и деревья решений.

Читайте: Интеллектуальный анализ данных против машинного обучения

Традиционные инструменты интеллектуального анализа данных

Традиционные инструменты и методы интеллектуального анализа данных работают с существующими базами данных, хранящимися на корпоративных серверах и локальных жестких дисках.

• Он переводит данные, хранящиеся с помощью предварительно определенных алгоритмов и запросов, написанных на языке программирования, указанном в базе данных.
• Например, база данных данных о продажах может легко отображать ежемесячные тенденции продаж на основе доступа к встроенной системе запросов и таблиц базы данных. Инструмент интеллектуального анализа данных, встроенный в сервер, может затем проанализировать эти огромные числа, чтобы проанализировать функции, влияющие на ежемесячные продажи.

Что такое классификация в интеллектуальном анализе данных?

Классификация заключается в обнаружении модели, которая определяет классы данных и концепции. Идея состоит в том, чтобы использовать эту модель для прогнозирования класса объектов. Производная модель зависит от изучения наборов обучающих данных.

Производную модель мы можем определить следующими методами.

1. Классификация (ЕСЛИ-ТО) Правила
2. Деревья решений
3. Математические формулы
4. Нейронные сети

Алгоритмы классификации в машинном обучении

Алгоритм классификации — это контролируемый метод обучения с помощью машинной программы, которая считывает его из входных данных, а затем реализует это при обучении, чтобы классифицировать их в наблюдениях. Некоторыми практическими моделями задач классификации являются распознавание речи, идентификация почерка, биометрическая классификация, классификация документов и т. д.

Примеры алгоритмов классификации в алгоритмах машинного обучения

• Линейные классификаторы с логистической регрессией
• Прогнозная аналитика
• Решения и усиленные деревья
• Нейронные сети

Отъезд: Разница между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных

Что такое жизненный цикл классификации данных?

Жизненный цикл классификации данных создает превосходную структуру для управления потоком данных на предприятии. Предприятия должны учитывать безопасность данных и соответствие требованиям на каждом уровне. С помощью классификации данных мы можем выполнять ее на каждом этапе — от происхождения до удаления.

Жизненный цикл данных охватывает следующие шесть этапов:

1. Происхождение : он создает конфиденциальные данные в различных форматах, включая электронные письма, документы Excel, Word и Google, социальные сети и веб-сайты.
2. Практика на основе ролей. Ограничения безопасности на основе ролей применяются ко всем конфиденциальным данным путем маркировки на основе внутренних политик защиты и правил соглашения.
3. Хранение : Здесь у нас есть полученные данные, включая контроль доступа и шифрование.
4. Совместное использование : данные означают, что они постоянно распространяются среди агентов, потребителей и сотрудников с различных устройств и платформ.
5. Архив : здесь данные в конечном итоге архивируются в отраслевых системах хранения.
6. Публикация : благодаря публикации данных они могут быть доведены до клиентов. Затем они могут просматривать и загружать в виде информационных панелей.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

Как работает классификация?

Для понимания и построения систем классификации данных у нас есть три типа методов поиска потенциальных клиентов:

• Руководство — классификация общих данных требует вмешательства человека и реализации.
• Автоматизированность — технологические решения исключают риски вмешательства человека, в том числе ненужные ошибки времени и данных, сохраняя при этом постоянство (круглосуточная классификация всех данных).
• Гибрид — вмешательство человека вносит свой вклад в контекст для классификации данных, а инструменты повышают эффективность и соблюдение политик.

Процесс классификации данных включает два этапа:

1. Разработка классификатора
2. Применение классификатора для классификации

Разработка классификатора

• Этот шаг является начальным шагом или этапом обучения.
• На этом этапе алгоритмы классификации разрабатывают классификатор.
• Он разрабатывает классификатор из обучающего набора, состоящего из кортежей базы данных и связанных с ними меток классов.
• Он связывает каждый кортеж, объединяющий обучающий набор, с категорией или классом. Мы также можем применить эти кортежи к образцу объекта или точкам данных.

Применение классификатора для классификации

• Анализ настроений
• Классификация документов
• Классификация изображений
• Классификация машинного обучения

Анализ настроений

Анализ настроений очень полезен при мониторинге социальных сетей; мы можем использовать его для извлечения информации из социальных сетей.

С помощью передовых алгоритмов машинного обучения мы можем создавать модели анализа настроений для чтения и анализа слов с ошибками. Точные обученные модели обеспечивают неизменно точные результаты и приводят к сокращению времени.

Классификация документов

Мы можем использовать классификацию документов, чтобы организовать документы в разделы в соответствии с содержанием. А с помощью алгоритмов классификации машинного обучения мы можем выполнять ее автоматически.

Классификация документов относится к классификации текстов; здесь мы можем классифицировать слова во всем документе. Здесь мы можем иметь лучший пример поисковых систем для онлайн-поиска записей по любой релевантной теме поиска.

Классификация изображений

Классификация изображений используется для обученных категорий изображения. Это может быть подпись к изображению, статистическое значение, тема. Применяя алгоритмы контролируемого обучения, вы можете помечать изображения, чтобы обучать свою модель соответствующим категориям.

Классификация машинного обучения

Он использует статистически доказуемые правила алгоритма для выполнения аналитических задач, выполнение которых заняло бы у людей еще сотни часов.

Процесс классификации данных

Мы можем разделить классификацию данных на пять этапов:

• Создавайте цели классификации данных, политику, рабочие процессы, дизайн классификации данных.
• Классифицируйте конфиденциальные данные, которые вы храните.
• Используйте метки, помечая данные.
• Используйте эффекты для повышения безопасности и послушания.
• Данные динамичны, а классификация — это непрерывный процесс.

Заключение

Надеюсь, эта статья помогла вам понять классификацию и прогнозирование в интеллектуальном анализе данных . В статье описаны все основные детали концепций интеллектуального анализа данных.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.