Архитектура интеллектуального анализа данных: компоненты, типы и методы

Введение

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, в котором ранее неизвестная информация, которая может быть потенциально очень полезной, извлекается из очень обширного набора данных. Архитектура интеллектуального анализа данных или архитектура методов интеллектуального анализа данных — это не что иное, как различные компоненты, составляющие весь процесс интеллектуального анализа данных. Изучите науку о данных, чтобы получить опыт в области интеллектуального анализа данных и оставаться конкурентоспособными на рынке.

Компоненты архитектуры интеллектуального анализа данных

Давайте взглянем на компоненты, составляющие всю архитектуру интеллектуального анализа данных.

1. Источники данных

Место, где мы получаем наши данные для работы, называется источником данных или источником данных. Представлено много документации, и можно также утверждать, что вся Всемирная паутина (WWW) является хранилищем больших данных. Данные могут находиться где угодно, а некоторые могут находиться в текстовых файлах, стандартном документе электронной таблицы или любом другом жизнеспособном источнике, таком как Интернет.

2. База данных или сервер хранилища данных

Сервер — это место, где хранятся все данные, готовые к обработке. Извлечение данных осуществляется по запросу пользователя, поэтому фактические наборы данных могут быть очень личными.

3. Механизм интеллектуального анализа данных

Область интеллектуального анализа данных неполна без того, что, возможно, является наиболее важным ее компонентом, известным как механизм интеллектуального анализа данных. Обычно он содержит множество модулей, которые можно использовать для выполнения самых разных задач. Задачи, которые могут быть выполнены, могут включать ассоциацию, характеристику, предсказание, кластеризацию, классификацию и т. д.

4. Модули для оценки шаблонов

Этот модуль архитектуры в основном используется для измерения того, насколько на самом деле интересен разработанный шаблон. Для целей оценки обычно используется пороговое значение. Еще одна важная вещь, которую следует отметить, заключается в том, что этот модуль имеет прямую связь с механизмом интеллектуального анализа данных, основной целью которого является поиск интересных закономерностей.

5. GUI или графический пользовательский интерфейс

Как следует из названия, именно этот модуль архитектуры взаимодействует с пользователем. Графический интерфейс служит столь необходимой связью между пользователем и системой интеллектуального анализа данных. Основная задача графического интерфейса — скрыть сложности, связанные со всем процессом интеллектуального анализа данных, и предоставить пользователю простой в использовании и понимании модуль, который позволит ему получить ответ на свой запрос в простой для понимания форме.

6. База знаний

База всех знаний жизненно важна для любой архитектуры интеллектуального анализа данных. База знаний обычно используется в качестве ориентира для шаблона результатов. Он также может содержать данные о том, что испытали пользователи. Механизм интеллектуального анализа данных часто взаимодействует с базой знаний, чтобы повысить надежность и точность конечного результата. Даже модуль оценки паттернов имеет ссылку на базу знаний. Он регулярно взаимодействует с базой знаний, чтобы получать от нее различные входные данные и обновления.

Читайте: 16 идей и тем для проектов интеллектуального анализа данных для начинающих

Типы архитектуры интеллектуального анализа данных

Существует четыре различных типа архитектуры, которые перечислены ниже:

1. Интеллектуальный анализ данных без связи

Архитектура без связи обычно не использует какие-либо функции базы данных. Что обычно делает отсутствие связи, так это то, что он извлекает необходимые данные из одного или одного конкретного источника данных. Вот и все; этот тип архитектуры не использует никаких преимуществ рассматриваемой базы данных. Из-за этой конкретной проблемы отсутствие связи обычно считается плохим выбором архитектуры для системы интеллектуального анализа данных. Тем не менее, он часто используется для элементарных процессов, связанных с интеллектуальным анализом данных.

2. Интеллектуальный анализ данных со слабой связью

В процессе интеллектуального анализа данных со слабой связью используется база данных для поиска данных. После завершения поиска и переноса данных он сохраняет данные в этих базах данных. Этот тип архитектуры часто используется для систем интеллектуального анализа данных на основе памяти, которые не требуют высокой масштабируемости и высокой производительности.

3. Полуплотная связь Интеллектуальный анализ данных

Полугерметичная архитектура использует различные функции хранилища данных. Эти функции систем хранилища данных обычно используются для выполнения некоторых задач, связанных с интеллектуальным анализом данных. Обычно выполняются такие задачи, как индексация, сортировка и агрегирование.

4. Интеллектуальный анализ данных с сильной связью

Архитектура с сильной связью отличается от остальных тем, как она обращается с хранилищами данных. Тесная связь рассматривает хранилище данных как компонент для извлечения информации. Он также использует все функции, которые вы найдете в базах данных или хранилищах данных, для выполнения различных задач интеллектуального анализа данных. Этот тип архитектуры обычно известен своей масштабируемостью, интегрированной информацией и высокой производительностью. Существует три уровня этой архитектуры, которые перечислены ниже:

5. Уровень данных

Слой данных можно определить как базу данных или систему хранилищ данных. Результаты интеллектуального анализа данных обычно хранятся на этом уровне данных. Данные, хранящиеся на этом уровне данных, могут затем использоваться для представления данных конечному пользователю в различных формах, таких как отчеты или какой-либо другой вид визуализации.

6. Уровень приложения интеллектуального анализа данных

Задача прикладного уровня интеллектуального анализа данных заключается в поиске и извлечении данных из заданной базы данных. Обычно здесь необходимо выполнить некоторое преобразование данных, чтобы привести данные в формат, который требуется конечному пользователю.

7. Внешний слой

Этот уровень выполняет практически ту же работу, что и графический интерфейс. Интерфейсный слой обеспечивает интуитивно понятное и дружественное взаимодействие с пользователем. Результат интеллектуального анализа данных обычно визуализируется для пользователя в той или иной форме с использованием этого внешнего слоя.

Читайте также: Что такое Text Mining: методы и приложения

Методы интеллектуального анализа данных

Существует несколько методов интеллектуального анализа данных, которые может использовать пользователь; некоторые из них перечислены ниже:

1. Деревья решений

Деревья решений являются наиболее распространенным методом интеллектуального анализа данных из-за сложности или отсутствия таковой в этом конкретном алгоритме. Корень дерева — это условие. Затем каждый ответ основывается на этом условии, ведя нас определенным образом, что в конечном итоге поможет нам прийти к окончательному решению.

2. Последовательные паттерны

Последовательные шаблоны обычно используются для обнаружения событий, которые происходят регулярно, или тенденций, которые можно найти в любых транзакционных данных.

3. Кластеризация

Кластеризация — это метод, который автоматически определяет различные классы на основе формы объекта. Сформированные таким образом классы затем будут использоваться для размещения в них других подобных видов объектов.

4. Прогноз

Этот метод обычно используется, когда нам нужно точно определить результат, который еще не произошел. Эти прогнозы делаются путем точного установления отношений между независимыми и зависимыми сущностями.

5. Классификация

Этот метод основан на аналогичном алгоритме машинного обучения с тем же названием. Этот метод классификации используется для классификации каждого рассматриваемого элемента в предопределенные группы с использованием математических методов, таких как линейное программирование, деревья решений, нейронные сети и т. д.

Заключение

Из-за скачков, сделанных в области технологий, мощность и мастерство обработки значительно возросли. Этот шаг в технологии позволил нам выйти за рамки традиционно утомительных и трудоемких способов обработки данных, позволяя нам получать более сложные наборы данных для получения информации, которая ранее считалась невозможной. Это породило область интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных — это новая перспективная область, которая может изменить мир, каким мы его знаем.

Архитектура интеллектуального анализа данных или архитектура системы интеллектуального анализа данных — это то, как выполняется интеллектуальный анализ данных. Таким образом, знание архитектуры не менее, если не более, важно, чем знание самой области.

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