Veri Madenciliğinde KDD Süreci: Bilmeniz Gerekenler?

Çalışan bir profesyonel olarak veri, veritabanı, bilgi, işleme vb. terimlere aşinasınız. Veri madenciliği ve veri ambarı gibi terimlerle de karşılaşmış olmalısınız. Bu iki terimden daha sonra ayrıntılı olarak bahsedeceğiz, ancak yukarıda bahsedilen iki terimi kapsayan çok daha ayrıntılı bir metodoloji var: KDD.

KDD nedir?

KDD, Veritabanında Bilgi Keşfi olarak adlandırılır ve farklı alanlarda veya uygulamalarda kullanılmak üzere ham bir veritabanından anlamlı veri ve kalıpları bulma, dönüştürme ve iyileştirme yöntemi olarak tanımlanır.

Yukarıdaki ifade, KDD'nin bir özeti veya özüdür, ancak birçok adım ve yineleme içeren uzun ve karmaşık bir süreçtir. Şimdi KDD'nin özüne girmeden önce, bir örnek üzerinden tonu belirlemeye çalışalım.

Diyelim ki, yakınlarda akan küçük bir nehir var ve siz ya bir zanaat tutkunu, bir taş toplayıcı ya da rastgele bir kaşifsiniz. Artık bir nehir yatağının taşlarla, deniz kabuklarıyla ve diğer rastgele nesnelerle dolu olduğu konusunda önceden bilginiz var. Bu öncül, onsuz kaynağa ulaşılamayan son derece önemlidir.

Daha sonra, kim olduğunuza bağlı olarak, ihtiyaçlar ve gereksinimler değişebilir. Bu, anlaşılması gereken en önemli ikinci şeydir. Yani, devam edin ve nehir yatağında yatan taşları, deniz kabuklarını, madeni paraları veya herhangi bir eseri toplayın. Ancak bu, nesneleri daha sonra kullanıma hazır hale getirmek için kurtulmanız gereken kiri ve diğer istenmeyen nesneleri de beraberinde getirir.

Bu aşamada, ihtiyacınıza göre geri dönüp daha fazla eşya toplamanız gerekebilir ve bu işlem şartlara göre birkaç kez tekrarlanacak veya tamamen atlanacaktır.

Toplanan nesnelerin, uygulamanıza daha iyi uyması için farklı türlere ayrılması gerekir ve ayrıca kesilmesi, cilalanması veya boyanması gerekir. Bu aşamaya dönüşüm aşaması denir.

Bu süreç sırasında, örneğin, belirli bir renge sahip daha büyük taşları nerede bulma ihtimalinizin daha yüksek olduğu hakkında bir fikir edinirsiniz - kıyıya yakın mı yoksa nehrin daha derinlerinde mi, eserlerin yukarı akışta mı yoksa akış aşağısında mı bulunma olasılığı vb. . Veri madenciliği, veri bilimini öğrendiğinizde önemli bir bölümdür.

Bu, görevlerin daha verimli ve daha hızlı tamamlanmasına yardımcı olabilecek kalıpların kodunu çözmeye yardımcı olur. Sonunda elde ettiğiniz şey, rafine, güvenilir ve uygulamanıza son derece özel bir bilginin keşfidir.

Şimdi veri madenciliğinde KDD'ye detaylı bir şekilde dalalım.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Maaşı

Veri Madenciliğinde KDD Nedir?

Veri madenciliğinde KDD, yararlı ve uygulanabilir 'bilgi' çıkarmak için bir veri tabanından verileri modellemek için programlanmış ve analitik bir yaklaşımdır. Veri madenciliği, KDD'nin bel kemiğini oluşturur ve bu nedenle tüm yöntem için kritiktir.

İşlenen verilerden faydalı desenler çıkarmak için doğası gereği kendi kendine öğrenen birkaç algoritma kullanır. Süreç, algoritmaların ve örüntü yorumlarının talebine göre çeşitli adımlar arasında birçok yinelemenin gerçekleştiği kapalı döngü sabit bir geri beslemedir.

Tipik bir KDD Sürecinde Yer Alan Adımlar

1. Hedef Belirleme ve Uygulama Anlayışı

Bu, sürecin ilk adımıdır ve uygulanacak alanın önceden anlaşılmasını ve bilgisini gerektirir. Bu, dönüştürülmüş verilerin ve veri madenciliği ile ulaşılan kalıpların bilgi çıkarmak için nasıl kullanılacağına karar verdiğimiz yerdir. Bu öncül son derece önemlidir ve yanlış ayarlanırsa yanlış yorumlara ve son kullanıcı üzerinde olumsuz etkilere yol açabilir.

2. Veri Seçimi ve Entegrasyonu

Amaçları ve hedefleri belirledikten sonra, toplanan verilerin seçilmesi ve kullanılabilirlik, erişilebilirliğin önemi ve kalitesine dayalı olarak anlamlı kümelere ayrılması gerekir. Bu parametreler veri madenciliği için kritik öneme sahiptir çünkü bunun için temel oluştururlar ve ne tür veri modellerinin oluşturulacağını etkilerler.

3. Veri Temizleme ve Ön İşleme

Bu adım, verilerin güvenilirliğini ve etkinliğini artırmak için eksik verilerin aranmasını ve veri kümesinden gürültülü, fazlalık ve düşük kaliteli verilerin çıkarılmasını içerir. Uygulamaya özel özniteliklere dayalı olarak istenmeyen verileri aramak ve ortadan kaldırmak için belirli algoritmalar kullanılır.

4. Veri Dönüşümü

Bu adım, veri madenciliği algoritmalarına beslenecek verileri hazırlar. Bu nedenle, verilerin konsolide ve toplu formlarda olması gerekir. Veriler, işlevler, nitelikler, özellikler vb. bazında birleştirilir.

5. Veri Madenciliği

Bu, tüm KDD'nin kök veya omurga sürecidir. Burası, dönüştürülmüş verilerden tahmin modellerine yardımcı olan anlamlı kalıpları çıkarmak için algoritmaların kullanıldığı yerdir. Yapay zeka, gelişmiş sayısal ve istatistiksel yöntemler ve özel algoritmalar gibi teknikleri kullanarak bir veri setinden eğilimleri keşfetmeye yardımcı olan analitik bir araçtır.

6. Örüntü Değerlendirme/Yorumlama

Çeşitli veri madenciliği yöntemlerinden ve yinelemelerinden eğilim ve kalıplar elde edildikten sonra, önceki adımlarda toplanan ve dönüştürülen verilerin etkisini incelemek için bu kalıpların çubuk grafikler, pasta grafikler, histogramlar vb. gibi ayrı formlarda temsil edilmesi gerekir. Bu aynı zamanda etki alanı açısından belirli bir veri modelinin etkinliğinin değerlendirilmesine de yardımcı olur.

7. Bilgi Keşfi ve Kullanımı

Bu, KDD sürecindeki son adımdır ve önceki adımdan çıkarılan 'bilginin' tablolar, raporlar vb. gibi görselleştirilmiş bir formatta belirli bir uygulamaya veya alana uygulanmasını gerektirir. Bu adım, karar verme sürecini yönlendirir. uygulama dedi.

Hakkında bilgi edinin: Bilmeniz Gereken Veri Madenciliği Teknikleri

Çözüm

Günümüz dünyasında, örneğin ekonomik işlemler, biyometri, bilimsel, resim ve videolar vb. gibi farklı türlerde ve farklı formatlarda çok sayıda kaynaktan veriler üretiliyor. Her an bu kadar büyük miktarda bilginin alınıp satılmasıyla, bir teknik son derece önemlidir. suyu çıkarabilen ve karar vermede çeşitli alanlarda kullanım için güvenilir, kaliteli ve etkili veriler sağlayan önem taşımaktadır. KDD'nin çok yararlı olduğu yer burasıdır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın. çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, endüstri mentorlarıyla 1'e 1, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenme ve iş yardımı sunmaktadır.