กระบวนการ KDD ในการขุดข้อมูล: สิ่งที่คุณต้องรู้?

ในฐานะมืออาชีพด้านการทำงาน คุณคุ้นเคยกับคำศัพท์ต่างๆ เช่น ข้อมูล ฐานข้อมูล ข้อมูล การประมวลผล ฯลฯ คุณต้องเคยเจอคำศัพท์ต่างๆ เช่น การทำเหมืองข้อมูลและคลังข้อมูล เราจะพูดถึงรายละเอียดสองคำนี้ในภายหลัง แต่มีวิธีการที่ละเอียดกว่ามากซึ่งครอบคลุมสองคำที่กล่าวถึงข้างต้น: KDD

KDD คืออะไร?

KDD ถูกเรียกว่า Knowledge Discovery ในฐานข้อมูล และถูกกำหนดให้เป็นวิธีการค้นหา แปลง และปรับแต่งข้อมูลและรูปแบบที่มีความหมายจากฐานข้อมูลดิบเพื่อนำไปใช้ในโดเมนหรือแอปพลิเคชันต่างๆ

ข้อความข้างต้นเป็นภาพรวมหรือส่วนสำคัญของ KDD แต่เป็นกระบวนการที่ยาวและซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับขั้นตอนและการทำซ้ำหลายขั้นตอน ก่อนที่เราจะเจาะลึกถึงสาระสำคัญของ KDD เรามาลองตั้งค่าโทนเสียงผ่านตัวอย่างกันก่อน

สมมุติว่ามีแม่น้ำสายเล็กๆ ไหลอยู่ใกล้ๆ และคุณบังเอิญเป็นหนึ่งในผู้ที่ชื่นชอบงานฝีมือ นักสะสมหิน หรือนักสำรวจแบบสุ่ม ตอนนี้ คุณมีความรู้มาก่อนแล้วว่าก้นแม่น้ำเต็มไปด้วยหิน เปลือกหอย และวัตถุสุ่มอื่นๆ หลักฐานนี้มีความสำคัญสูงสุดโดยที่ไม่มีผู้ใดไม่สามารถเข้าถึงแหล่งที่มาได้

ถัดไป ขึ้นอยู่กับว่าคุณเป็นใคร ความต้องการและข้อกำหนดอาจแตกต่างกันไป นี่คือสิ่งที่สำคัญที่สุดอันดับสองที่ต้องเข้าใจ ดังนั้น ไปข้างหน้าและรวบรวมหิน เปลือกหอย เหรียญ หรือสิ่งของที่อาจนอนอยู่บนเตียงแม่น้ำ แต่นั่นก็นำสิ่งสกปรกและวัตถุที่ไม่ต้องการอื่นๆ มาด้วย ซึ่งคุณจะต้องกำจัดทิ้งเพื่อให้วัตถุพร้อมสำหรับการใช้งานต่อไป

ในขั้นตอนนี้ คุณอาจต้องกลับไปรวบรวมรายการเพิ่มเติมตามความต้องการของคุณ และกระบวนการนี้จะทำซ้ำสองสามครั้งหรือข้ามไปโดยสิ้นเชิงตามเงื่อนไข

วัตถุที่เก็บรวบรวมจำเป็นต้องแยกออกเป็นประเภทต่างๆ เพื่อให้เหมาะกับการใช้งานของคุณมากขึ้น และจำเป็นต้องตัด ขัด หรือทาสีเพิ่มเติม ขั้นตอนนี้เรียกว่าขั้นตอนการเปลี่ยนแปลง

ในระหว่างกระบวนการนี้ คุณจะเข้าใจถึงเรื่องต่างๆ เช่น ที่ที่คุณมักจะพบหินก้อนใหญ่ที่มีสีบางสี ไม่ว่าจะอยู่ใกล้ริมตลิ่งหรือลึกลงไปในแม่น้ำ ไม่ว่าสิ่งประดิษฐ์นั้นน่าจะอยู่ที่ต้นน้ำหรือปลายน้ำ และอื่นๆ . การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนสำคัญเมื่อคุณเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ซึ่งจะช่วยในการถอดรหัสรูปแบบซึ่งสามารถช่วยให้งานเสร็จลุล่วงได้มีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น สิ่งที่คุณจะลงเอยในที่สุดคือการค้นพบความรู้ที่ได้รับการขัดเกลา เชื่อถือได้ และมีความเฉพาะเจาะจงสูงสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ

ตอนนี้ มาดู KDD ในการทำเหมืองข้อมูลโดยละเอียดกัน

อ่าน: เงินเดือนการขุดข้อมูลในอินเดีย

KDD ในการขุดข้อมูลคืออะไร?

KDD ในการขุดข้อมูล เป็นวิธีการที่ตั้งโปรแกรมและวิเคราะห์เพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลจากฐานข้อมูลเพื่อดึง 'ความรู้' ที่เป็นประโยชน์และนำไปใช้ได้ การทำเหมืองข้อมูลเป็นแกนหลักของ KDD และด้วยเหตุนี้จึงมีความสำคัญต่อวิธีการทั้งหมด

ใช้อัลกอริธึมหลายอย่างที่เรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อสรุปรูปแบบที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่ประมวลผล กระบวนการนี้เป็นการป้อนกลับแบบคงที่แบบลูปปิดซึ่งมีการวนซ้ำหลายครั้งระหว่างขั้นตอนต่างๆ ตามความต้องการของอัลกอริทึมและการตีความรูปแบบ

ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในกระบวนการ KDD ทั่วไป

1. การตั้งเป้าหมายและความเข้าใจในการสมัคร

นี่เป็นขั้นตอนแรกในกระบวนการ และต้องมีความเข้าใจและความรู้ของสาขาก่อนจึงจะนำไปใช้ นี่คือจุดที่เราตัดสินใจว่าข้อมูลที่แปลงโฉมและรูปแบบที่ได้จากการขุดข้อมูลจะถูกนำมาใช้เพื่อดึงความรู้อย่างไร หลักฐานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งหากตั้งค่าผิด อาจนำไปสู่การตีความที่ผิดพลาดและส่งผลเสียต่อผู้ใช้ปลายทาง

2. การเลือกและบูรณาการข้อมูล

หลังจากตั้งเป้าหมายและวัตถุประสงค์แล้ว ข้อมูลที่รวบรวมได้จะต้องได้รับการคัดเลือกและแยกออกเป็นชุดที่มีความหมายตามความพร้อมใช้งาน ความสำคัญในการเข้าถึง และคุณภาพ พารามิเตอร์เหล่านี้มีความสำคัญสำหรับการทำเหมืองข้อมูล เนื่องจากเป็นพื้นฐานสำหรับการทำเหมืองข้อมูล และจะส่งผลต่อรูปแบบข้อมูลที่สร้างขึ้น

3. การล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลที่ขาดหายไปและนำข้อมูลที่มีเสียงรบกวน ซ้ำซ้อน และคุณภาพต่ำออกจากชุดข้อมูล เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของข้อมูลและประสิทธิภาพของข้อมูล อัลกอริทึมบางอย่างใช้สำหรับการค้นหาและกำจัดข้อมูลที่ไม่ต้องการตามแอตทริบิวต์เฉพาะของแอปพลิเคชัน

4. การแปลงข้อมูล

ขั้นตอนนี้เตรียมข้อมูลที่จะป้อนให้กับอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล ดังนั้น ข้อมูลจะต้องอยู่ในรูปแบบรวมและรวม ข้อมูลจะถูกรวมเข้าด้วยกันตามฟังก์ชัน คุณลักษณะ คุณลักษณะ ฯลฯ

5. การขุดข้อมูล

นี่คือกระบวนการรูทหรือแกนหลักของ KDD ทั้งหมด นี่คือที่ที่อัลกอริทึมใช้เพื่อดึงรูปแบบที่มีความหมายจากข้อมูลที่แปลงแล้ว ซึ่งช่วยในแบบจำลองการคาดการณ์ เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ช่วยในการค้นหาแนวโน้มจากชุดข้อมูลโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ วิธีการเชิงตัวเลขและสถิติขั้นสูง และอัลกอริธึมเฉพาะทาง

6. การประเมินรูปแบบ/การตีความ

เมื่อได้เทรนด์และรูปแบบจากวิธีการขุดและการวนซ้ำข้อมูลต่างๆ แล้ว รูปแบบเหล่านี้จะต้องแสดงในรูปแบบที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น กราฟแท่ง แผนภูมิวงกลม ฮิสโตแกรม เป็นต้น เพื่อศึกษาผลกระทบของข้อมูลที่รวบรวมและแปลงระหว่างขั้นตอนก่อนหน้า นอกจากนี้ยังช่วยในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองข้อมูลเฉพาะในมุมมองของโดเมน

7. การค้นพบและการใช้ความรู้

นี่เป็นขั้นตอนสุดท้ายในกระบวนการ KDD และต้องใช้ 'ความรู้' ที่ดึงมาจากขั้นตอนก่อนหน้าเพื่อนำไปใช้กับแอปพลิเคชันหรือโดเมนเฉพาะในรูปแบบภาพ เช่น ตาราง รายงาน ฯลฯ ขั้นตอนนี้เป็นตัวขับเคลื่อนกระบวนการตัดสินใจสำหรับ แอปพลิเคชันดังกล่าว

อ่านเกี่ยวกับ: เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่คุณควรรู้

บทสรุป

ในโลกปัจจุบัน ข้อมูลถูกสร้างขึ้นจากแหล่งที่มาหลายประเภทและในรูปแบบที่แตกต่างกัน เช่น ธุรกรรมทางเศรษฐกิจ ไบโอเมตริกซ์ วิทยาศาสตร์ รูปภาพ และวิดีโอ เป็นต้น ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีการแลกเปลี่ยนกันในแต่ละช่วงเวลา เทคนิคหนึ่งจึงมีประโยชน์สูงสุด สำคัญที่สามารถสกัดน้ำผลไม้และให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้ มีคุณภาพสูง และมีประสิทธิภาพเพื่อใช้ในด้านต่างๆ ในการตัดสินใจ นี่คือที่ที่ KDD มีประโยชน์มาก

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู Executive PG Program ของ upGrad & IIIT-B ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ, การประชุมเชิงปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ, การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม, ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม, การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ