数据挖掘架构：组件、类型和技术

介绍

数据挖掘是从一个非常庞大的数据集中提取以前未知的、可能非常有用的信息的过程。 数据挖掘架构或数据挖掘技术的架构只不过是构成数据挖掘整个过程的各种组件。 学习数据科学以获得数据挖掘方面的专业知识并在市场上保持竞争力。

数据挖掘架构组件

让我们看一下构成整个数据挖掘架构的组件。

一、数据来源

我们获取数据的地方被称为数据源或数据源。 提供了许多文档，有人可能还会争辩说整个万维网 (WWW)是一个大数据仓库。 数据可以在任何地方，有些可能驻留在文本文件、标准电子表格文档或任何其他可行的来源（如互联网）中。

2. 数据库或数据仓库服务器

服务器是保存所有准备处理的数据的地方。 数据的获取是根据用户的请求进行的，因此，实际的数据集可能非常个人化。

3.数据挖掘引擎

如果没有可以说是其中最关键的组件，即数据挖掘引擎，数据挖掘领域是不完整的。 它通常包含许多可用于执行各种任务的模块。 可以执行的任务可以是关联、表征、预测、聚类、分类等。

4. 模式评估模块

该架构模块主要用于衡量设计的模式实际上有多有趣。 出于评估目的，通常使用阈值。 这里要注意的另一个关键是该模块与数据挖掘引擎有直接的交互链接，其主要目的是找到有趣的模式。

5. GUI 或图形用户界面

顾名思义，架构的这个模块是与用户交互的。 GUI 充当用户与数据挖掘系统之间急需的链接。 GUI的主要工作是隐藏涉及数据挖掘整个过程的复杂性，并为用户提供易于使用和理解的模块，使他们能够以易于理解的方式获得查询的答案。

6. 知识库

所有知识的基础对于任何数据挖掘架构都至关重要。 知识库通常用作结果模式的指导信标。 它还可能包含来自用户体验的数据。 数据挖掘引擎经常与知识库交互以增加最终结果的可靠性和准确性。 甚至模式评估模块也有到知识库的链接。 它定期与知识库交互，以从中获取各种输入和更新。

阅读： 16 个面向初学者的数据挖掘项目想法和主题

数据挖掘架构的类型

下面列出了四种不同类型的架构：

1. 无耦合数据挖掘

无耦合架构通常不使用数据库的任何功能。 无耦合通常做的是它从一个或一个特定的数据源中检索所需的数据。 而已; 这种类型的体系结构并没有利用所讨论的数据库的任何优势。 由于这个特定的问题，无耦合通常被认为是数据挖掘系统架构的糟糕选择。 尽管如此，它仍然经常用于涉及数据挖掘的基本过程。

2.松耦合数据挖掘

松耦合数据挖掘过程采用数据库来进行数据检索的投标。 在完成查找和获取数据后，它将数据存储到这些数据库中。 这种架构通常用于不需要高可扩展性和高性能的基于内存的数据挖掘系统。

3. 半紧耦合数据挖掘

半紧架构利用数据仓库的各种特性。 数据仓库系统的这些特性通常用于执行一些与数据挖掘有关的任务。 索引、排序和聚合等任务是通常执行的任务。

4. 紧耦合数据挖掘

紧耦合架构在处理数据仓库方面与其他架构不同。 紧耦合将数据仓库视为检索信息的组件。 它还利用数据库或数据仓库中的所有功能来执行各种数据挖掘任务。 这种类型的架构通常以其可扩展性、集成信息和高性能而闻名。 该架构分为三层，如下所示：

5.数据层

数据层可以定义为数据库或数据仓库系统。 数据挖掘的结果通常存储在这个数据层中。 然后，该数据层所包含的数据可进一步用于以不同的形式（如报告或某种其他类型的可视化）向最终用户呈现数据。

6.数据挖掘应用层

数据挖掘应用层的工作是从给定的数据库中查找和获取数据。 通常，必须在此处执行一些数据转换以将数据转换为最终用户所需的格式。

7.前端层

这一层的工作与 GUI 几乎相同。 前端层提供与用户的直观和友好的交互。 通过使用这个前端层，数据挖掘的结果通常以某种形式或其他形式呈现给用户。

另请阅读：什么是文本挖掘：技术和应用

数据挖掘技术

有几种数据挖掘技术可供用户使用； 下面列出了其中一些：

1. 决策树

由于这种特定算法的复杂性或缺乏，决策树是数据挖掘最常用的技术。 树的根是一个条件。 然后，每个答案都建立在此条件之上，以特定的方式引导我们，最终将帮助我们做出最终决定。

2. 顺序模式

顺序模式通常用于发现定期发生的事件或可以在任何事务数据中找到的趋势。

3. 聚类

聚类是一种根据对象的形式自动定义不同类的技术。 这样形成的类将用于在其中放置其他类似类型的对象。

4. 预测

当我们需要准确确定尚未发生的结果时，通常会使用这种技术。 这些预测是通过准确地建立独立实体和依赖实体之间的关系来做出的。

五、分类

该技术基于具有相同名称的类似机器学习算法。 这种分类技术用于通过利用线性规划、决策树、神经网络等数学技术将所讨论的每个项目分类为预定义的组。

结论

由于技术领域的突飞猛进，处理的力量和能力显着提高。 这种技术的进步使我们能够进一步超越传统的乏味和耗时的数据处理方式，使我们能够获得更复杂的数据集来获得以前认为不可能的洞察力。 这催生了数据挖掘领域。 数据挖掘是一个新兴领域，它有可能改变我们所知道的世界。

数据挖掘架构或数据挖掘系统的架构是如何进行数据挖掘的。 因此，拥有建筑知识对于拥有该领域本身的知识同样重要，如果不是更重要的话。

如果您想了解数据挖掘架构、数据科学，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学执行 PG 计划，该计划是为在职专业人士创建的，提供 10 多个案例研究和项目、实用的实践研讨会、指导行业专家，与行业导师一对一交流，400 多个小时的学习和顶级公司的工作协助。