Процесс KDD в интеллектуальном анализе данных: что вам нужно знать?

Как работающий профессионал, вы знакомы с такими терминами, как данные, база данных, информация, обработка и т. д. Вы, должно быть, также сталкивались с такими терминами, как интеллектуальный анализ данных и хранилище данных. Мы подробно поговорим об этих двух терминах позже, но есть гораздо более сложная методология, которая включает в себя два термина, упомянутых выше: KDD.

Что такое КДД?

KDD упоминается как обнаружение знаний в базе данных и определяется как метод поиска, преобразования и уточнения значимых данных и шаблонов из необработанной базы данных для использования в различных областях или приложениях.

Приведенное выше утверждение представляет собой обзор или суть KDD, но это длительный и сложный процесс, включающий множество шагов и итераций. Теперь, прежде чем мы углубимся в суть KDD, давайте попробуем задать тон на примере.

Предположим, поблизости протекает небольшая речка, а вы являетесь либо любителем ремесел, либо коллекционером камней, либо случайным исследователем. Теперь у вас есть предварительные знания о том, что русло реки полно камней, ракушек и других случайных предметов. Эта предпосылка имеет первостепенное значение, без которого невозможно достичь источника.

Далее, в зависимости от того, кем вы оказались, потребности и требования могут различаться. Это вторая по важности вещь, которую нужно понять. Итак, вы идете вперед и собираете камни, ракушки, монеты или любые артефакты, которые могут лежать на дне реки. Но это также приносит с собой грязь и другие нежелательные объекты, от которых вам нужно избавиться, чтобы объекты были готовы к дальнейшему использованию.

На этом этапе вам может понадобиться вернуться и собрать больше предметов в соответствии с вашими потребностями, и этот процесс будет повторяться несколько раз или будет полностью пропущен в соответствии с условиями.

Собранные объекты необходимо разделить на разные типы, чтобы они лучше подходили для вашего приложения, а также их необходимо разрезать, полировать или красить. Этот этап называется этапом трансформации.

В ходе этого процесса вы понимаете, например, где вы, скорее всего, найдете более крупные камни определенного цвета – у берега или глубже в реке, вероятно ли найти артефакты вверх по течению или вниз по течению и т. д. . Интеллектуальный анализ данных — важная часть изучения науки о данных.

Это помогает в расшифровке шаблонов, которые могут помочь в более эффективном и быстром выполнении задач. В конечном итоге вы получите знания, которые будут уточнены, надежны и очень специфичны для вашего приложения.

Теперь давайте подробно рассмотрим KDD в интеллектуальном анализе данных.

Читайте: Заработная плата интеллектуального анализа данных в Индии

Что такое KDD в интеллектуальном анализе данных?

KDD в интеллектуальном анализе данных — это запрограммированный и аналитический подход к моделированию данных из базы данных для извлечения полезных и применимых «знаний». Интеллектуальный анализ данных составляет основу KDD и, следовательно, имеет решающее значение для всего метода.

Он использует несколько алгоритмов, которые являются самообучающимися по своей природе, чтобы вывести полезные шаблоны из обработанных данных. Процесс представляет собой замкнутый цикл с постоянной обратной связью, в котором между различными этапами происходит множество итераций в соответствии с требованиями алгоритмов и интерпретаций шаблонов.

Шаги типичного процесса KDD

1. Постановка целей и понимание применения

Это первый шаг в процессе, который требует предварительного понимания и знания области, в которой будет применяться. Именно здесь мы решаем, как преобразованные данные и шаблоны, полученные в результате интеллектуального анализа данных, будут использоваться для извлечения знаний. Эта предпосылка чрезвычайно важна, поскольку ее неправильная установка может привести к ложным интерпретациям и негативным последствиям для конечного пользователя.

2. Выбор данных и интеграция

После определения целей и задач собранные данные необходимо отобрать и разделить на значимые наборы на основе доступности, важности доступности и качества. Эти параметры имеют решающее значение для интеллектуального анализа данных, поскольку они составляют основу для него и влияют на то, какие типы моделей данных формируются.

3. Очистка данных и предварительная обработка

Этот шаг включает в себя поиск отсутствующих данных и удаление зашумленных, избыточных и некачественных данных из набора данных, чтобы повысить надежность данных и их эффективность. Определенные алгоритмы используются для поиска и удаления нежелательных данных на основе атрибутов, специфичных для приложения.

4. Преобразование данных

На этом этапе данные подготавливаются для подачи в алгоритмы интеллектуального анализа данных. Следовательно, данные должны быть в консолидированной и агрегированной формах. Данные консолидируются на основе функций, атрибутов, признаков и т. д.

5. Интеллектуальный анализ данных

Это корневой или магистральный процесс всего KDD. Именно здесь используются алгоритмы для извлечения значимых шаблонов из преобразованных данных, которые помогают в моделях прогнозирования. Это аналитический инструмент, который помогает обнаруживать тенденции в наборе данных с использованием таких методов, как искусственный интеллект, передовые численные и статистические методы и специализированные алгоритмы.

6. Оценка/интерпретация шаблона

После того, как тренд и шаблоны были получены с помощью различных методов и итераций интеллектуального анализа данных, эти шаблоны необходимо представить в дискретных формах, таких как гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы и т. д., чтобы изучить влияние данных, собранных и преобразованных на предыдущих этапах. Это также помогает оценить эффективность конкретной модели данных с точки зрения предметной области.

7. Обнаружение и использование знаний

Это последний шаг в процессе KDD и требует, чтобы «знания», извлеченные на предыдущем шаге, были применены к конкретному приложению или домену в визуализированном формате, таком как таблицы, отчеты и т. д. Этот шаг управляет процессом принятия решений для указанное приложение.

Читайте о: методы интеллектуального анализа данных, о которых вы должны знать

Заключение

В современном мире данные генерируются из многочисленных источников разного типа и в разных форматах, например, экономических транзакций, биометрических данных, научных данных, изображений и видео и т. д. При таком огромном количестве информации, продаваемой каждый момент, техника крайне необходима. значение, которое может извлечь пользу и предоставить надежные, высококачественные и эффективные данные для использования в различных областях для принятия решений. Вот где KDD так полезен.

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