การจำแนกประเภทและการทำนายในการขุดข้อมูล: จะสร้างแบบจำลองได้อย่างไร

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลเป็นวิธีการดึงข้อมูลที่มีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวอีกนัยหนึ่งก็คือกระบวนการหักเงินเพื่อรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เราสามารถใช้การทำเหมืองข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คลังข้อมูล ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ และฐานข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลคือการทำความสะอาด การแปลง และการสร้างแบบจำลองของข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่มีค่าที่สามารถระบุตัวตนได้สำหรับการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการได้มาซึ่งข้อมูลที่จำเป็นจากข้อมูลและใช้ในการตัดสินใจตามการวิเคราะห์ข้อมูล หากต้องการได้รับความเชี่ยวชาญในการทำเหมืองข้อมูลและแนวคิดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล โปรดดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา

จะสร้างแบบจำลองในการจำแนกประเภทและการทำนายด้วย Data Mining ได้อย่างไร

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมในการดึง แปลง โหลด และสร้างแบบจำลองข้อมูลที่มีความหมายและทดลองในข้อมูล

• วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลระดับแรกเกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล
• ระดับที่สองของวิธีการคือการเลือกชุดข้อมูลที่เหมาะสมตามโดเมนเฉพาะ
• ในระดับที่สาม เราสามารถแปลงชุดข้อมูลเฉพาะเป็นรูปแบบเฉพาะและนำไปใช้ในอัลกอริธึมการวิเคราะห์
• ในระดับที่สี่ เราสามารถแปลงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ให้เป็นรูปแบบทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์
• ระดับสุดท้ายคือการประเมินผลลัพธ์และการแสดงภาพที่ผลิตโดยอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล

การจำแนกประเภทและการทำนายในการขุดข้อมูลคืออะไร?

เราใช้การจัดประเภทและการทำนายเพื่อแยกแบบจำลอง เป็นตัวแทนของคลาสข้อมูลเพื่อทำนายแนวโน้มของข้อมูลในอนาคต การวิเคราะห์นี้ทำให้เราเข้าใจข้อมูลในวงกว้างได้ดีที่สุด การจัดประเภททำนายฉลากตามหมวดหมู่ของข้อมูลด้วยแบบจำลองการทำนาย

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่สำคัญหลายอย่างได้รับการพัฒนาและนำไปใช้ในโครงการการทำเหมืองข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งการจำแนกประเภท การเชื่อมโยง การจัดกลุ่ม การทำนาย แบบจำลองตามลำดับ และแผนผังการตัดสินใจ

อ่าน: การทำเหมืองข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง

เครื่องมือขุดข้อมูลแบบดั้งเดิม

เครื่องมือและเทคนิคการขุดข้อมูลแบบดั้งเดิมทำงานกับฐานข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรและฮาร์ดไดรฟ์ในเครื่อง

• มันแปลข้อมูลที่เก็บไว้ด้วยอัลกอริธึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและแบบสอบถามที่เขียนในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ระบุในฐานข้อมูล
• ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลตัวเลขการขายสามารถนำเสนอแนวโน้มการขายรายเดือนได้อย่างง่ายดายโดยพิจารณาจากการเข้าถึงระบบคิวรีและตารางในตัวของฐานข้อมูล เครื่องมือขุดข้อมูลที่สร้างขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์สามารถวิเคราะห์จำนวนมหาศาลเหล่านั้นเพื่อวิเคราะห์คุณสมบัติที่ส่งผลต่อยอดขายรายเดือน

การจำแนกประเภทในการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การจัดประเภทเป็นเรื่องเกี่ยวกับการค้นพบโมเดลที่กำหนดคลาสข้อมูลและแนวคิด แนวคิดคือการใช้แบบจำลองนี้ในการทำนายคลาสของวัตถุ โมเดลที่ได้รับจะขึ้นอยู่กับการตรวจสอบชุดข้อมูลการฝึก

โมเดลที่ได้รับเราสามารถกำหนดได้ในวิธีการต่อไปนี้

1. กฎการจำแนกประเภท (IF-THEN)
2. ต้นไม้ตัดสินใจ
3. สูตรทางคณิตศาสตร์
4. โครงข่ายประสาทเทียม

อัลกอริทึมการจำแนกประเภทในการเรียนรู้ของเครื่อง

อัลกอริธึมการจำแนกประเภทเป็นวิธีการเรียนรู้ภายใต้การดูแลด้วยโปรแกรมเครื่อง ซึ่งอ่านจากข้อมูลที่ป้อนเข้า จากนั้นจึงนำไปใช้ในการเรียนรู้เพื่อจำแนกประเภทในการสังเกต โมเดลที่ใช้งานได้จริงของปัญหาการจำแนกประเภท ได้แก่ การรู้จำเสียง การระบุลายมือ การจำแนกประเภทไบโอเมตริก การจำแนกเอกสาร เป็นต้น

ตัวอย่างอัลกอริธึมการจำแนกประเภทในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

• ตัวแยกประเภทเชิงเส้นพร้อมการถดถอยโลจิสติก
• การวิเคราะห์การคาดการณ์
• การตัดสินใจและการส่งเสริมต้นไม้
• โครงข่ายประสาทเทียม

เช็คเอาท์: ความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Data Mining

วงจรการจำแนกประเภทข้อมูลคืออะไร?

วงจรชีวิตการจัดประเภทข้อมูลสร้างโครงสร้างที่ยอดเยี่ยมในการควบคุมการไหลของข้อมูลไปยังองค์กร ธุรกิจจำเป็นต้องคำนึงถึงความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดในแต่ละระดับ ด้วยความช่วยเหลือของการจัดประเภทข้อมูล เราสามารถทำได้ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่จุดเริ่มต้นจนถึงการลบ

วงจรชีวิตของข้อมูลครอบคลุมหกขั้นตอนเหล่านี้:

1. ที่ มา : สร้างข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในรูปแบบต่างๆ กับอีเมล เอกสาร Excel, Word และ Google, โซเชียลมีเดีย และเว็บไซต์
2. แนวปฏิบัติตาม บทบาท: ข้อ จำกัด ด้านความปลอดภัยตามบทบาทนำไปใช้กับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนทั้งหมดโดยการแท็กตามนโยบายการป้องกันภายในและกฎข้อตกลง
3. ที่ เก็บข้อมูล : ที่นี่ เรามีข้อมูลที่ได้รับ รวมถึงการควบคุมการเข้าถึงและการเข้ารหัส
4. การแบ่งปัน : ข้อมูลหมายถึงการกระจายอย่างต่อเนื่องระหว่างตัวแทน ผู้บริโภค และเพื่อนร่วมงานจากอุปกรณ์และแพลตฟอร์มต่างๆ
5. เก็บถาวร : ในที่สุดข้อมูลจะถูกเก็บถาวรภายในระบบจัดเก็บข้อมูลของอุตสาหกรรม
6. การ เผยแพร่ : การเผยแพร่ข้อมูลสามารถเข้าถึงลูกค้าได้ พวกเขาสามารถดูและดาวน์โหลดในรูปแบบของแดชบอร์ดได้

อ่าน: โครงการเหมืองข้อมูลในอินเดีย

การจำแนกประเภททำงานอย่างไร

เพื่อความเข้าใจและสร้างระบบการจัดประเภทข้อมูล เรามีเทคนิคเกี่ยวกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าสามประเภท:

• แมนนวล — การจัดประเภทข้อมูลทั่วไปจำเป็นต้องมีการแทรกแซงและการนำไปใช้ของมนุษย์
• อัตโนมัติ — โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีช่วยขจัดความเสี่ยงจากการแทรกแซงของมนุษย์ ซึ่งรวมถึงข้อผิดพลาดด้านเวลาที่ไม่จำเป็นและข้อมูลที่ผิดพลาด ในขณะที่ความคงอยู่อย่างต่อเนื่อง (การจำแนกประเภทข้อมูลทั้งหมดตลอดเวลา)
• ไฮบริด — การแทรกแซงของมนุษย์มีส่วนสนับสนุนบริบทสำหรับการจัดประเภทข้อมูล ในขณะที่เครื่องมืออำนวยความสะดวกด้านประสิทธิภาพและการบังคับใช้นโยบาย

กระบวนการจำแนกข้อมูลประกอบด้วยสองขั้นตอน:

1. การพัฒนาลักษณนาม
2. การใช้ลักษณนามสำหรับการจำแนกประเภท

การพัฒนาลักษณนาม

• ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนเริ่มต้นหรือระยะการฝึก
• ในขั้นตอนนี้ อัลกอริธึมการจำแนกประเภทจะพัฒนาตัวแยกประเภท
• มันพัฒนาลักษณนามจากชุดการฝึกอบรมที่ประกอบด้วยทูเพิลฐานข้อมูลและเลเบลคลาสที่เชื่อมต่อ
• มันเชื่อมโยงทูเพิลแต่ละตัวที่รวมชุดการฝึกเข้ากับหมวดหมู่หรือคลาส เรายังสามารถใช้ทูเพิลเหล่านี้กับอ็อบเจ็กต์ตัวอย่างหรือจุดข้อมูลได้

การใช้ลักษณนามสำหรับการจำแนกประเภท

• การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
• การจัดประเภทเอกสาร
• การจำแนกรูปภาพ
• การจำแนกการเรียนรู้ของเครื่อง

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความคิดเห็นมีประโยชน์อย่างมากในการเฝ้าติดตามโซเชียลมีเดีย เราสามารถใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกของโซเชียลมีเดีย

ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เราสามารถสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่ออ่านและวิเคราะห์คำที่สะกดผิด แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมอย่างแม่นยำจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำอย่างสม่ำเสมอและให้ผลลัพธ์ในเวลาเพียงเสี้ยววินาที

การจัดประเภทเอกสาร

เราสามารถใช้การจัดประเภทเอกสารเพื่อจัดระเบียบเอกสารเป็นส่วนๆ ตามเนื้อหา และด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมการจำแนกประเภทการเรียนรู้ของเครื่อง เราจึงสามารถดำเนินการได้โดยอัตโนมัติ

การจัดประเภทเอกสารหมายถึงการจัดประเภทข้อความ ที่นี่ เราสามารถจำแนกคำในเอกสารทั้งหมด ที่นี่เราสามารถมีตัวอย่างที่ดีที่สุดของเครื่องมือค้นหาสำหรับบันทึกการค้นหาออนไลน์ในหัวข้อการค้นหาที่เกี่ยวข้อง

การจำแนกรูปภาพ

การจัดประเภทรูปภาพใช้สำหรับหมวดหมู่ที่ได้รับการฝึกฝนมาเป็นรูปภาพ สิ่งเหล่านี้อาจเป็นคำอธิบายภาพ ค่าสถิติ ธีม เมื่อใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล คุณจะแท็กรูปภาพเพื่อฝึกโมเดลของคุณสำหรับหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องได้

การจำแนกการเรียนรู้ของเครื่อง

ใช้กฎอัลกอริธึมที่พิสูจน์ได้ทางสถิติเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ที่อาจต้องใช้เวลาหลายร้อยชั่วโมงในการดำเนินการของมนุษย์

กระบวนการจำแนกข้อมูล

เราสามารถแบ่งประเภทข้อมูลออกเป็น 5 ขั้นตอน:

• สร้างวัตถุประสงค์การจัดประเภทข้อมูล นโยบาย เวิร์กโฟลว์ การออกแบบการจัดประเภทข้อมูล
• จำแนกข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่คุณจัดเก็บ
• ใช้ป้ายกำกับโดยติดแท็กข้อมูล
• ใช้เอฟเฟกต์เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและความอ่อนน้อมถ่อมตน
• ข้อมูลเป็นแบบไดนามิก และการจัดประเภทเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง

บทสรุป

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการ จัดประเภทและการคาดการณ์ในการ ทำเหมือง ข้อมูล บทความนี้ได้อธิบายรายละเอียดพื้นฐานทั้งหมดเกี่ยวกับแนวคิดการทำเหมืองข้อมูล

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ