6 методов преобразования данных в Data Mining

В настоящее время данные являются одним из важнейших компонентов успеха любой современной организации. Поскольку наука о данных считается одной из самых интересных областей для работы, компании нанимают специалистов по данным, чтобы разобраться в своих бизнес-данных. Эти специалисты по данным используют процесс, называемый интеллектуальным анализом данных, чтобы раскрыть скрытую информацию из баз данных компании.

Но, поскольку большая часть этих данных неструктурирована, их может быть трудно понять. Его нужно преобразовать в формат, который легче анализировать. Для этого технари используют инструменты преобразования данных.

В этой статье мы узнаем о различных методах преобразования данных при интеллектуальном анализе данных. Но сначала давайте посмотрим, что означает интеллектуальный анализ данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это метод анализа данных для определения закономерностей, корреляций и аномалий в наборах данных. Эти наборы данных состоят из данных, полученных из баз данных сотрудников, финансовой информации, списков поставщиков, клиентских баз данных, сетевого трафика и учетных записей клиентов. Используя статистику, машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI), огромные наборы данных можно исследовать вручную или автоматически.

Интеллектуальный анализ данных помогает компаниям разрабатывать лучшие бизнес-стратегии, улучшать отношения с клиентами, снижать затраты и увеличивать доходы.

В процессе интеллектуального анализа данных сначала определяется бизнес-цель, которая должна быть достигнута с использованием данных. Затем данные собираются из различных источников и загружаются в хранилища данных, которые являются хранилищем аналитических данных. Далее данные очищаются — добавляются недостающие данные и удаляются повторяющиеся данные. Для поиска закономерностей в данных используются сложные инструменты и математические модели.

Результаты сравниваются с бизнес-целями, чтобы увидеть, можно ли их использовать для бизнес-операций. На основе сравнения данные развертываются внутри компании. Затем он представляется с помощью простых для понимания графиков или таблиц.

Приложения интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных используется в нескольких секторах:

• Мультимедийные компании используют интеллектуальный анализ данных, чтобы понять поведение потребителей и запустить соответствующие кампании.
• Финансовые компании используют его для понимания рыночных рисков, выявления финансовых махинаций и получения максимальной отдачи от инвестиций.
• В розничных компаниях интеллектуальный анализ данных используется для понимания потребностей клиентов, их поведения, прогнозирования продаж и запуска более целенаправленных рекламных кампаний с помощью моделей данных.
• Производственные отрасли используют инструменты интеллектуального анализа данных для управления своей цепочкой поставок, повышения качества и использования машинных данных для прогнозирования дефектов оборудования, которые помогают в обслуживании.
• Интеллектуальный анализ данных используется для обновления систем безопасности, обнаружения вторжений и вредоносных программ. Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных можно использовать для анализа электронной почты и фильтрации спама из ваших учетных записей электронной почты.

Преобразование данных в интеллектуальном анализе данных: процессы

Преобразование данных в интеллектуальном анализе данных выполняется для объединения неструктурированных данных со структурированными данными для последующего анализа. Это также важно при переносе данных в новое облачное хранилище данных . Когда данные однородны и хорошо структурированы, их легче анализировать и искать закономерности.

Например, компания приобрела другую фирму и теперь должна консолидировать все бизнес-данные. Меньшая компания может использовать другую базу данных, чем материнская фирма. Кроме того, данные в этих базах данных могут иметь уникальные идентификаторы, ключи и значения. Все это нужно отформатировать так, чтобы все записи были похожи и их можно было оценить.

Поэтому применяются методы преобразования данных. И они описаны ниже:

Сглаживание данных

Этот метод используется для удаления шума из набора данных. Шумом называют искаженные и бессмысленные данные в наборе данных. Сглаживание использует алгоритмы, чтобы выделить специальные функции в данных. После удаления шума процесс может обнаруживать любые небольшие изменения в данных для выявления особых закономерностей.

С помощью этого метода можно определить любую модификацию данных или тенденцию.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

Агрегация данных

Агрегация — это процесс сбора данных из различных источников и их хранения в едином формате. Здесь данные собираются, хранятся, анализируются и представляются в формате отчета или сводки. Это помогает в сборе дополнительной информации о конкретном кластере данных. Метод помогает собирать огромное количество данных.

Это важный шаг, поскольку точность и количество данных важны для правильного анализа. Компании собирают данные о посетителях своих сайтов. Это дает им представление о демографии клиентов и показателях поведения. Эти агрегированные данные помогают им в разработке персонализированных сообщений, предложений и скидок.

Дискретность

Это процесс преобразования непрерывных данных в набор интервалов данных. Непрерывные значения атрибутов заменяются метками с небольшими интервалами. Это облегчает изучение и анализ данных. Если непрерывный атрибут обрабатывается задачей интеллектуального анализа данных, то его дискретные значения могут быть заменены постоянными атрибутами качества. Это повышает эффективность задачи.

Этот метод также называется механизмом сокращения данных, поскольку он преобразует большой набор данных в набор категориальных данных. Дискретизация также использует алгоритмы на основе дерева решений для получения коротких, компактных и точных результатов при использовании дискретных значений.

Обобщение

В этом процессе низкоуровневые атрибуты данных преобразуются в высокоуровневые атрибуты данных с использованием иерархий понятий. Это преобразование с более низкого уровня на более высокий концептуальный уровень полезно для получения более ясной картины данных. Например, данные о возрасте могут быть представлены в виде (20, 30) в наборе данных. Оно трансформируется на более высоком концептуальном уровне в категориальное значение (молодой, старый).

Обобщение данных можно разделить на два подхода: процесс куба данных (OLAP) и метод индукции, ориентированный на атрибуты (AOI) .

Конструкция атрибута

В методе построения атрибутов новые атрибуты создаются из существующего набора атрибутов. Например, в наборе данных с информацией о сотрудниках атрибутами могут быть имя сотрудника, идентификатор сотрудника и адрес. Эти атрибуты можно использовать для создания другого набора данных, содержащего информацию о сотрудниках, присоединившихся только в 2019 году.

Этот метод реконструкции делает майнинг более эффективным и помогает быстро создавать новые наборы данных.

Нормализация

Также называемая предварительной обработкой данных, это один из важнейших методов преобразования данных при интеллектуальном анализе данных. Здесь данные преобразуются так, чтобы они попадали в заданный диапазон. Когда атрибуты находятся в разных диапазонах или масштабах, моделирование и анализ данных могут быть затруднены. Нормализация помогает применять алгоритмы интеллектуального анализа данных и быстрее извлекать данные.

Популярные методы нормализации:

• Мин-макс нормализация
• Десятичное масштабирование
• Нормализация Z-оценки

Подведение итогов

Методы преобразования данных при интеллектуальном анализе данных важны для разработки пригодного для использования набора данных и выполнения операций, таких как поиск, добавление временных меток и включение информации о геолокации. Компании используют сценарии кода, написанные на Python или SQL, или облачные инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка ) для преобразования 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.