数据挖掘中的6种数据转换方法

数据目前是任何现代组织成功的最重要因素之一。 随着数据科学被评为最令人兴奋的工作领域之一，公司正在招聘数据科学家来理解他们的业务数据。 这些数据专业人员使用称为数据挖掘的过程来发现公司数据库中的隐藏信息。

但是，由于这些数据大部分是非结构化的，因此可能难以理解。 需要将其转换为更易于分析的格式。 为此，技术人员使用数据转换工具。

在本文中，我们将了解数据挖掘中数据转换的不同方法。 但首先，让我们看看数据挖掘意味着什么。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是分析数据以确定数据集中的模式、相关性和异常的方法。 这些数据集包括来自员工数据库、财务信息、供应商列表、客户数据库、网络流量和客户帐户的数据。 使用统计、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)，可以手动或自动探索庞大的数据集。

数据挖掘可帮助公司制定更好的业务战略、增强客户关系、降低成本并增加收入。

在数据挖掘过程中，首先要确定使用数据要实现的业务目标。 然后从各种来源收集数据并将其加载到数据仓库中，该仓库是分析数据的存储库。 此外，还清理了数据——添加了缺失的数据并删除了重复的数据。 复杂的工具和数学模型用于在数据中查找模式。

将结果与业务目标进行比较，看是否可以用于业务运营。 基于比较，数据部署在公司内部。 然后使用易于理解的图形或表格进行呈现。

数据挖掘的应用

数据挖掘用于多个领域：

• 多媒体公司使用数据挖掘来了解消费者行为并发起适当的活动。
• 金融公司使用它来了解市场风险、发现金融欺诈并获得最佳投资回报。
• 在零售公司，数据挖掘用于了解客户需求、他们的行为、预测销售，并通过数据模型推出更有针对性的广告活动。
• 制造业使用数据挖掘工具来管理他们的供应链，提高质量保证，并使用机器数据来预测有助于维护的机器缺陷。
• 数据挖掘用于升级安全系统、检测入侵和恶意软件。 数据挖掘软件可用于分析电子邮件并从您的电子邮件帐户中过滤掉垃圾邮件。

数据挖掘中的数据转换：过程

数据挖掘中的数据转换是为了将非结构化数据与结构化数据结合起来以供以后分析。 将数据传输到新的云数据仓库时也很重要。 当数据同质且结构良好时，更容易分析和寻找模式。

例如，一家公司收购了另一家公司，现在必须整合所有业务数据。 较小的公司可能使用与母公司不同的数据库。 此外，这些数据库中的数据可能具有唯一的 ID、键和值。 所有这些都需要格式化，以便所有记录都相似并且可以进行评估。

这就是应用数据转换方法的原因。 并且，它们描述如下：

数据平滑

此方法用于从数据集中去除噪声。 噪声被称为数据集中扭曲且无意义的数据。 平滑使用算法来突出数据中的特殊特征。 去除噪声后，该过程可以检测数据的任何微小变化以检测特殊模式。

通过这种方法可以识别任何数据修改或趋势。

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数据聚合

聚合是从各种来源收集数据并将其以单一格式存储的过程。 在这里，数据被收集、存储、分析并以报告或摘要格式呈现。 它有助于收集有关特定数据集群的更多信息。 该方法有助于收集大量数据。

这是一个关键步骤，因为数据的准确性和数量对于正确分析很重要。 公司收集有关其网站访问者的数据。 这让他们对客户人口统计和行为指标有所了解。 这些汇总数据有助于他们设计个性化的消息、优惠和折扣。

离散化

这是将连续数据转换为一组数据区间的过程。 连续属性值被小间隔标签代替。 这使数据更易于研究和分析。 如果连续属性由数据挖掘任务处理，那么它的离散值可以被恒定质量属性代替。 这提高了任务的效率。

这种方法也称为数据缩减机制，因为它将大型数据集转换为一组分类数据。 离散化还使用基于决策树的算法在使用离散值时产生简短、紧凑和准确的结果。

概括

在此过程中，使用概念层次结构将低级数据属性转换为高级数据属性。 这种从较低级别到较高概念级别的转换有助于更清晰地了解数据。 例如，年龄数据在数据集中可以是 (20, 30) 的形式。 它被转化为更高的概念层次，转化为分类值（年轻、年老）。

数据泛化可以分为两种方法——数据立方体过程（OLAP）和面向属性的归纳方法（AOI） 。

属性构造

在属性构造方法中，新属性是从现有的一组属性中创建的。 例如，在员工信息数据集中，属性可以是员工姓名、员工 ID 和地址。 这些属性可用于构建另一个数据集，其中仅包含有关 2019 年加入的员工的信息。

这种重建方法使挖掘更加高效，并有助于快速创建新数据集。

正常化

也称为数据预处理，这是数据挖掘中数据转换的关键技术之一。 在这里，数据被转换，使其落入给定的范围内。 当属性在不同的范围或尺度上时，数据建模和挖掘可能会很困难。 规范化有助于应用数据挖掘算法和更快地提取数据。

流行的归一化方法有：

• 最小-最大归一化
• 十进制缩放
• Z 分数归一化

包起来

数据挖掘中的数据转换技术对于开发可用数据集和执行操作非常重要，例如查找、添加时间戳和包括地理位置信息。 公司使用以 Python 或 SQL 或基于云的ETL（提取、转换、加载）工具编写的代码脚本进行数据转换。

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