6 วิธีในการแปลงข้อมูลในการทำเหมืองข้อมูล

ปัจจุบันข้อมูลเป็นหนึ่งในส่วนผสมที่สำคัญที่สุดสำหรับความสำเร็จขององค์กรยุคใหม่ เนื่องจาก วิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้รับการจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในสาขาที่น่าตื่นเต้นที่สุดในการทำงาน บริษัทต่างๆ จึงจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลทางธุรกิจของตน ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเหล่านี้ใช้กระบวนการที่เรียกว่าการทำเหมืองข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่จากฐานข้อมูลของบริษัท

แต่เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง จึงอาจเข้าใจได้ยาก ต้องแปลงเป็นรูปแบบที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ ด้วยเหตุนี้ พวกเทคโนโลยีจึงใช้เครื่องมือการแปลงข้อมูล

ในบทความนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการต่างๆ ของ การแปลงข้อมูลในการทำเหมืองข้อมูล แต่ก่อนอื่น ให้เราดูว่าการทำเหมืองข้อมูลหมายถึงอะไร

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูล เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดรูปแบบ ความสัมพันธ์ และความผิดปกติในชุดข้อมูล ชุดข้อมูลเหล่านี้ประกอบด้วยข้อมูลที่มาจากฐานข้อมูลพนักงาน ข้อมูลทางการเงิน รายชื่อผู้ขาย ฐานข้อมูลลูกค้า ปริมาณการใช้เครือข่าย และบัญชีลูกค้า การใช้สถิติ แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถสำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติ

การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้บริษัทต่างๆ พัฒนากลยุทธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น ปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า ลดต้นทุน และเพิ่มรายได้

ในกระบวนการขุดข้อมูล เป้าหมายทางธุรกิจที่ต้องทำให้สำเร็จโดยใช้ข้อมูลจะถูกกำหนดก่อน ข้อมูลจะถูกรวบรวมจากแหล่งต่าง ๆ และโหลดเข้าคลังข้อมูล ซึ่งเป็นที่เก็บข้อมูลการวิเคราะห์ นอกจากนี้ ข้อมูลจะถูกล้าง – ข้อมูลที่ขาดหายไปจะถูกเพิ่มและข้อมูลที่ซ้ำกันจะถูกลบออก เครื่องมือที่ซับซ้อนและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ถูกใช้เพื่อค้นหารูปแบบภายในข้อมูล

โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์กับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจเพื่อดูว่าสามารถนำไปใช้ในการดำเนินธุรกิจได้หรือไม่ จากการเปรียบเทียบ ข้อมูลจะถูกปรับใช้ภายในบริษัท จากนั้นนำเสนอโดยใช้กราฟหรือตารางที่เข้าใจง่าย

การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูล

การขุดข้อมูลถูกใช้ในหลายภาคส่วน:

• บริษัทมัลติมีเดียใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคและเปิดตัวแคมเปญที่เหมาะสม
• บริษัทการเงินใช้เพื่อทำความเข้าใจความเสี่ยงด้านตลาด ตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน และรับผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีที่สุด
• ในบริษัทค้าปลีก การขุดข้อมูลใช้เพื่อทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า พฤติกรรม คาดการณ์ยอดขาย และเปิดตัวแคมเปญโฆษณาที่ตรงเป้าหมายมากขึ้นผ่านแบบจำลองข้อมูล
• อุตสาหกรรมการผลิตใช้เครื่องมือขุดข้อมูลเพื่อจัดการซัพพลายเชน ปรับปรุงการประกันคุณภาพ และใช้ข้อมูลเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์ข้อบกพร่องของเครื่องจักรที่ช่วยในการบำรุงรักษา
• การขุดข้อมูลใช้เพื่ออัพเกรดระบบความปลอดภัย ตรวจจับการบุกรุกและมัลแวร์ ซอฟต์แวร์ขุดข้อมูลสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์อีเมลและกรองสแปมออกจากบัญชีอีเมลของคุณ

การแปลงข้อมูลในการทำเหมืองข้อมูล: กระบวนการ

การแปลงข้อมูลในการขุดข้อมูล จะทำเพื่อรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อวิเคราะห์ในภายหลัง นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญเมื่อข้อมูลถูกถ่ายโอนไปยัง คลังข้อมูลบนระบบคลาวด์ แห่ง ใหม่ เมื่อข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกันและมีโครงสร้างที่ดี การวิเคราะห์และค้นหารูปแบบจะง่ายขึ้น

ตัวอย่างเช่น บริษัทหนึ่งได้เข้าซื้อกิจการบริษัทอื่น และตอนนี้ต้องรวบรวมข้อมูลทางธุรกิจทั้งหมด บริษัทขนาดเล็กอาจใช้ฐานข้อมูลที่แตกต่างจากบริษัทแม่ นอกจากนี้ ข้อมูลในฐานข้อมูลเหล่านี้อาจมีรหัส คีย์ และค่าที่ไม่ซ้ำกัน ทั้งหมดนี้ต้องมีการจัดรูปแบบเพื่อให้ระเบียนทั้งหมดมีความคล้ายคลึงและสามารถประเมินได้

นี่คือเหตุผลที่ใช้วิธีการแปลงข้อมูล และมีการอธิบายไว้ด้านล่าง:

การปรับข้อมูลให้เรียบ

วิธีนี้ใช้สำหรับลบสัญญาณรบกวนออกจากชุดข้อมูล เสียงรบกวนเรียกว่าข้อมูลที่บิดเบี้ยวและไม่มีความหมายภายในชุดข้อมูล การปรับให้เรียบใช้อัลกอริทึมเพื่อเน้นคุณสมบัติพิเศษในข้อมูล หลังจากขจัดสัญญาณรบกวน กระบวนการสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในข้อมูลเพื่อตรวจจับรูปแบบพิเศษ

การปรับเปลี่ยนข้อมูลหรือแนวโน้มใดๆ สามารถระบุได้โดยวิธีนี้

อ่าน: โครงการเหมืองข้อมูลในอินเดีย

การรวมข้อมูล

การ รวม เป็นกระบวนการในการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และจัดเก็บไว้ในรูปแบบเดียว ที่นี่ ข้อมูลจะถูกรวบรวม จัดเก็บ วิเคราะห์ และนำเสนอในรูปแบบรายงานหรือสรุป ช่วยในการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคลัสเตอร์ข้อมูลเฉพาะ วิธีการนี้ช่วยในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล

นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญเนื่องจากความถูกต้องและปริมาณของข้อมูลมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ที่เหมาะสม บริษัทรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ของตน สิ่งนี้ทำให้พวกเขามีแนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลประชากรของลูกค้าและตัวชี้วัดพฤติกรรม ข้อมูลที่รวบรวมนี้จะช่วยพวกเขาในการออกแบบข้อความ ข้อเสนอ และส่วนลดส่วนบุคคล

ดุลยพินิจ

นี่คือกระบวนการแปลงข้อมูลต่อเนื่องเป็นชุดของช่วงข้อมูล ค่าแอ็ตทริบิวต์แบบต่อเนื่องจะถูกแทนที่ด้วยเลเบลช่วงเวลาขนาดเล็ก ทำให้ข้อมูลง่ายต่อการศึกษาและวิเคราะห์ ถ้าแอททริบิวต์แบบต่อเนื่องถูกจัดการโดยงานการทำเหมืองข้อมูล ค่าที่ไม่ต่อเนื่องจะถูกแทนที่ด้วยแอททริบิวต์คุณภาพคงที่ สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของงาน

วิธีนี้เรียกอีกอย่างว่ากลไกการลดข้อมูลเนื่องจากเปลี่ยนชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นชุดข้อมูลหมวดหมู่ Discretization ยังใช้อัลกอริธึมแบบอิงแผนผังการตัดสินใจเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่สั้น กะทัดรัด และแม่นยำเมื่อใช้ค่าที่ไม่ต่อเนื่อง

ลักษณะทั่วไป

ในกระบวนการนี้ แอตทริบิวต์ข้อมูลระดับต่ำจะถูกแปลงเป็นแอตทริบิวต์ข้อมูลระดับสูงโดยใช้ลำดับชั้นของแนวคิด การแปลงจากระดับที่ต่ำกว่าไปเป็นระดับแนวคิดที่สูงขึ้นมีประโยชน์ในการได้ภาพที่ชัดเจนของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ข้อมูลอายุสามารถอยู่ในรูปแบบ (20, 30) ในชุดข้อมูล มันถูกเปลี่ยนเป็นระดับแนวความคิดที่สูงขึ้นเป็นค่านิยมอย่างเด็ดขาด (อายุน้อย, แก่)

การวางนัยทั่วไปของข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นสองวิธี – กระบวนการลูกบาศก์ข้อมูล (OLAP) และแนวทางการเหนี่ยวนำเชิงแอตทริบิวต์ (AOI )

การสร้างแอตทริบิวต์

ในวิธีสร้างแอตทริบิวต์ คุณลักษณะใหม่จะถูกสร้างขึ้นจากชุดแอตทริบิวต์ที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น ในชุดข้อมูลของข้อมูลพนักงาน คุณลักษณะอาจเป็นชื่อพนักงาน รหัสพนักงาน และที่อยู่ คุณลักษณะเหล่านี้สามารถใช้เพื่อสร้างชุดข้อมูลอื่นที่มีข้อมูลเกี่ยวกับพนักงานที่เข้าร่วมในปี 2019 เท่านั้น

วิธีการสร้างใหม่นี้ทำให้การขุดมีประสิทธิภาพมากขึ้นและช่วยในการสร้างชุดข้อมูลใหม่อย่างรวดเร็ว

การทำให้เป็นมาตรฐาน

เรียกอีกอย่างว่าการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า นี่เป็นหนึ่งในเทคนิคที่สำคัญสำหรับการ แปลงข้อมูลในการทำเหมืองข้อมูล ที่นี่ ข้อมูลจะถูกแปลงเพื่อให้อยู่ภายใต้ช่วงที่กำหนด เมื่อแอตทริบิวต์อยู่ในช่วงหรือมาตราส่วนที่แตกต่างกัน การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการขุดอาจทำได้ยาก การทำให้เป็นมาตรฐานช่วยในการใช้อัลกอริธึมการขุดข้อมูลและดึงข้อมูลเร็วขึ้น

วิธีการทำให้เป็นมาตรฐานที่นิยมคือ:

• การทำให้เป็นมาตรฐานต่ำสุด-สูงสุด
• มาตราส่วนทศนิยม
• การทำให้เป็นมาตรฐาน Z-score

ห่อ

เทคนิคการ แปลงข้อมูลในการขุดข้อมูล มีความสำคัญต่อการพัฒนาชุดข้อมูลที่ใช้งานได้และการดำเนินการ เช่น การค้นหา การเพิ่มการประทับเวลา และรวมถึงข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ บริษัทต่างๆ ใช้สคริปต์โค้ดที่เขียนด้วย Python หรือ SQL หรือเครื่องมือ ETL (แยก แปลง โหลด ) บนคลาวด์ สำหรับ การแปลงข้อมูล

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