สถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูล: ส่วนประกอบ ประเภท และเทคนิค

บทนำ

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการที่ดึงข้อมูลที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนซึ่งอาจมีประโยชน์มาก ดึงมาจากชุดข้อมูลขนาดมหึมา สถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูล หรือ สถาปัตยกรรมของเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล เป็นเพียงองค์ประกอบต่างๆ ที่ประกอบขึ้นเป็นกระบวนการทั้งหมดของการทำเหมืองข้อมูล เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อรับความเชี่ยวชาญในการทำเหมืองข้อมูลและยังคงสามารถแข่งขันในตลาดได้

ส่วนประกอบสถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูล

มาดูส่วนประกอบที่ทำให้สถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูลทั้งหมด

1. แหล่งที่มาของข้อมูล

สถานที่ที่เราได้รับข้อมูลของเราในการทำงานเรียกว่าแหล่งข้อมูลหรือแหล่งที่มาของข้อมูล มีเอกสารมากมายที่นำเสนอ และบางคนอาจโต้แย้งว่า เวิลด์ไวด์เว็บ (WWW) ทั้งหมดเป็นคลังข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลสามารถอยู่ที่ใดก็ได้ และบางส่วนอาจอยู่ในไฟล์ข้อความ เอกสารสเปรดชีตมาตรฐาน หรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่ใช้งานได้ เช่น อินเทอร์เน็ต

2. ฐานข้อมูลหรือเซิร์ฟเวอร์คลังข้อมูล

เซิร์ฟเวอร์เป็นที่เก็บข้อมูลทั้งหมดที่พร้อมสำหรับการประมวลผล การดึงข้อมูลทำงานตามคำขอของผู้ใช้ ดังนั้นชุดข้อมูลจริงจึงสามารถมีความเป็นส่วนตัวได้มาก

3. เครื่องมือขุดข้อมูล

เขตข้อมูลการทำเหมืองข้อมูลไม่สมบูรณ์หากไม่มีองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดที่เรียกว่าเครื่องมือทำเหมืองข้อมูล โดยปกติแล้วจะมีโมดูลจำนวนมากที่สามารถใช้ทำงานต่างๆ ได้ งานที่สามารถทำได้ ได้แก่ การเชื่อมโยง ลักษณะเฉพาะ การทำนาย การจัดกลุ่ม การจำแนกประเภท ฯลฯ

4. โมดูลสำหรับการประเมินรูปแบบ

โมดูลของสถาปัตยกรรมนี้ใช้เป็นหลักในการวัดว่ารูปแบบที่ประดิษฐ์ขึ้นนั้นน่าสนใจเพียงใด สำหรับวัตถุประสงค์ในการประเมิน โดยปกติแล้ว จะใช้ค่าขีดจำกัด สิ่งสำคัญอีกประการที่ควรทราบในที่นี้คือ โมดูลนี้มีลิงก์โดยตรงของการโต้ตอบกับเอ็นจิ้นการทำเหมืองข้อมูล ซึ่งมีจุดประสงค์หลักเพื่อค้นหารูปแบบที่น่าสนใจ

5. GUI หรือส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้

ตามชื่อที่แนะนำ โมดูลของสถาปัตยกรรมนี้คือสิ่งที่โต้ตอบกับผู้ใช้ GUI ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมระหว่างผู้ใช้กับระบบการทำเหมืองข้อมูลที่จำเป็นมาก งานหลักของ GUI คือการซ่อนความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทั้งหมดของการทำเหมืองข้อมูล และมอบโมดูลที่ใช้งานง่ายและเข้าใจแก่ผู้ใช้ ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาได้รับคำตอบสำหรับคำถามของพวกเขาในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

6. ฐานความรู้

พื้นฐานของความรู้ทั้งหมดมีความสำคัญสำหรับ สถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูล ใดๆ ฐานความรู้มักใช้เป็นเครื่องบอกทิศทางสำหรับรูปแบบของผลลัพธ์ นอกจากนี้ยังอาจมีข้อมูลจากสิ่งที่ผู้ใช้ได้รับ เอ็นจิ้นการทำเหมืองข้อมูลโต้ตอบกับฐานความรู้บ่อยครั้งเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความแม่นยำของผลลัพธ์สุดท้าย แม้แต่โมดูลการประเมินรูปแบบก็มีลิงก์ไปยังฐานความรู้ มันโต้ตอบกับฐานความรู้ในช่วงเวลาปกติเพื่อรับอินพุตและการอัปเดตที่หลากหลายจากมัน

อ่าน: แนวคิดและหัวข้อการทำเหมืองข้อมูล 16 โครงการสำหรับผู้เริ่มต้น

ประเภทของ สถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูล

มีสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันสี่ประเภทซึ่งได้รับการระบุไว้ด้านล่าง:

1. การทำเหมืองข้อมูลแบบไม่มีข้อต่อ

โดยทั่วไปแล้วสถาปัตยกรรมแบบไม่มีคัปปลิ้งจะไม่ใช้ฟังก์ชันการทำงานใดๆ ของฐานข้อมูล สิ่งที่ไม่มีการมีเพศสัมพันธ์มักจะทำคือการดึงข้อมูลที่จำเป็นจากแหล่งข้อมูลหนึ่งหรือแหล่งใดแหล่งหนึ่งโดยเฉพาะ แค่นั้นแหละ; สถาปัตยกรรมประเภทนี้ไม่ได้ใช้ประโยชน์ใด ๆ ของฐานข้อมูลที่เป็นปัญหา เนื่องจากปัญหาเฉพาะนี้ การไม่มีคัปปลิ้งจึงถือเป็นตัวเลือกสถาปัตยกรรมที่ไม่ดีสำหรับระบบการทำเหมืองข้อมูล อย่างไรก็ตาม มักใช้สำหรับกระบวนการพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล

2. การทำเหมืองข้อมูลข้อต่อหลวม

กระบวนการทำเหมืองข้อมูล coupling แบบหลวมใช้ฐานข้อมูลเพื่อทำการประมูลเพื่อดึงข้อมูล หลังจากค้นหาและนำข้อมูลเสร็จแล้ว จะเก็บข้อมูลไว้ในฐานข้อมูลเหล่านี้ สถาปัตยกรรมประเภทนี้มักใช้สำหรับระบบการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้หน่วยความจำซึ่งไม่ต้องการความสามารถในการปรับขนาดสูงและประสิทธิภาพสูง

3. การทำเหมืองข้อมูลข้อต่อกึ่งแน่น

สถาปัตยกรรม Semi-Tight ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติต่างๆ ของคลังข้อมูล คุณลักษณะเหล่านี้ของระบบคลังข้อมูลมักใช้เพื่อดำเนินการบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล งานต่างๆ เช่น การทำดัชนี การเรียงลำดับ และการรวมเป็นงานที่ดำเนินการโดยทั่วไป

4. การทำเหมืองข้อมูลแบบรัดแน่น

สถาปัตยกรรมการมีเพศสัมพันธ์ที่แน่นหนานั้นแตกต่างจากที่เหลือในการดูแลคลังข้อมูล การมีเพศสัมพันธ์อย่างแน่นหนาถือว่าคลังข้อมูลเป็นส่วนประกอบในการดึงข้อมูล นอกจากนี้ยังใช้คุณลักษณะทั้งหมดที่คุณจะพบในฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูลเพื่อดำเนินการขุดข้อมูลต่างๆ สถาปัตยกรรมประเภทนี้มักเป็นที่รู้จักในด้านความสามารถในการปรับขนาด ข้อมูลแบบบูรณาการ และประสิทธิภาพสูง สถาปัตยกรรมนี้มีสามระดับซึ่งมีการระบุไว้ด้านล่าง:

5. ชั้นข้อมูล

ชั้นข้อมูลสามารถกำหนดเป็นฐานข้อมูลหรือระบบของคลังข้อมูล ผลลัพธ์ของการขุดข้อมูลมักจะถูกเก็บไว้ในชั้นข้อมูลนี้ ข้อมูลที่จัดเก็บในชั้นข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพิ่มเติมเพื่อนำเสนอข้อมูลแก่ผู้ใช้ปลายทางในรูปแบบต่างๆ เช่น รายงานหรือการแสดงภาพประเภทอื่นๆ

6. ชั้นแอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อมูล

งานของ Data mining application layer คือการค้นหาและดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่กำหนด โดยปกติ การแปลงข้อมูลบางอย่างจะต้องดำเนินการที่นี่เพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ผู้ใช้ปลายทางต้องการ

7. ชั้นหน้าสุด

เลเยอร์นี้มีงานเหมือนกับ GUI เลเยอร์ส่วนหน้าให้การโต้ตอบที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ ผลลัพธ์ของการขุดข้อมูลมักจะถูกมองเห็นเป็นรูปแบบบางอย่างหรืออย่างอื่นต่อผู้ใช้โดยใช้เลเยอร์ส่วนหน้านี้

อ่านเพิ่มเติม: การขุดข้อความคืออะไร: เทคนิคและการใช้งาน

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

มีเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลหลายอย่างที่พร้อมให้ผู้ใช้นำไปใช้ประโยชน์ บางส่วนของพวกเขามีการระบุไว้ด้านล่าง:

1. ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

แผนผังการตัดสินใจเป็นเทคนิคที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการขุดข้อมูลเนื่องจากความซับซ้อนหรือขาดในอัลกอริทึมนี้ รากของต้นไม้เป็นเงื่อนไข คำตอบแต่ละข้อจะต่อยอดจากเงื่อนไขนี้โดยนำเราไปสู่แนวทางที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งในที่สุดจะช่วยให้เราตัดสินใจขั้นสุดท้ายได้

2. รูปแบบตามลำดับ

รูปแบบต่อเนื่องมักใช้เพื่อค้นหาเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นประจำหรือแนวโน้มที่สามารถพบได้ในข้อมูลธุรกรรมใดๆ

3. การจัดกลุ่ม

การทำคลัสเตอร์เป็นเทคนิคที่กำหนดคลาสต่างๆ โดยอัตโนมัติตามรูปแบบของออบเจกต์ คลาสที่สร้างด้วยวิธีนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อวางวัตถุประเภทอื่นที่คล้ายคลึงกันในคลาสเหล่านั้น

4. การทำนาย

เทคนิคนี้มักใช้เมื่อเราจำเป็นต้องกำหนดผลลัพธ์ที่ยังไม่เกิดขึ้นอย่างแม่นยำ การคาดคะเนเหล่านี้ทำขึ้นโดยการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานอิสระและหน่วยงานอิสระอย่างถูกต้อง

5. การจำแนกประเภท

เทคนิคนี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่คล้ายกันซึ่งมีชื่อเหมือนกัน เทคนิคการจำแนกประเภทนี้ใช้เพื่อจำแนกแต่ละรายการที่เป็นปัญหาออกเป็นกลุ่มที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ เช่น โปรแกรมเชิงเส้นตรง ต้นไม้ตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม เป็นต้น

บทสรุป

เนื่องจากการก้าวกระโดดในด้านเทคโนโลยี พลังและความสามารถในการประมวลผลจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก การเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีนี้ทำให้เราก้าวไปไกลกว่าวิธีการประมวลผลข้อมูลแบบเดิมๆ ที่น่าเบื่อและใช้เวลานาน ทำให้เราได้รับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ก่อนหน้านี้ถือว่าเป็นไปไม่ได้ สิ่งนี้ทำให้เกิดการทำเหมืองข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลเป็นสาขาใหม่ที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงโลกอย่างที่เรารู้

สถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูล หรือ สถาปัตยกรรมของระบบการทำเหมืองข้อมูล เป็นวิธีการทำเหมืองข้อมูล ดังนั้นการมีความรู้ด้านสถาปัตยกรรมก็มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการมีความรู้เกี่ยวกับสาขานั้นๆ เช่นเดียวกัน

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมการทำเหมืองข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับ ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ