數據挖掘中的分類和預測：如何建立模型？

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是從大型數據集中提取有價值信息的方法。 換句話說，就是從龐大的數據庫中獲取相關數據的推演過程。 我們可以在關係數據庫、數據倉庫、面向對像數據庫和結構化非結構化數據庫中使用數據挖掘。

什麼是數據分析？

數據分析是將數據清理、轉換和建模為可識別的有價值數據，用於與業務相關的決策。 數據分析的目的是從數據中獲取必要的信息，並根據數據分析做出決策。 要獲得數據挖掘和其他數據相關概念方面的專業知識，請查看我們的數據科學課程。

如何使用數據挖掘建立分類和預測模型？

數據分析方法利用算法來提取、轉換、加載和生成有意義的數據模型和數據實驗。

• 數據分析方法的第一級涉及通過數據分析過程解決複雜問題。
• 該方法的第二級是根據特定領域選擇合適的數據集。
• 在第三層，我們可以將特定的數據集轉換為某種格式，並將其應用到分析算法中。
• 在第四層，我們可以將各種來源的數據轉換成通用格式進行分析。
• 最後一個級別是對數據挖掘算法產生的結果和可視化的評估。

什麼是數據挖掘中的分類和預測？

我們使用分類和預測來提取模型，代表數據類來預測未來的數據趨勢。 這種分析為我們提供了對大規模數據的最佳理解。 分類使用預測模型預測數據的分類標籤。

數據挖掘技術

許多重要的數據挖掘技術已被開發並應用於數據挖掘項目，特別是分類、關聯、聚類、預測、序列模型和決策樹。

閱讀：數據挖掘與機器學習

傳統數據挖掘工具

傳統的數據挖掘工具和技術與存儲在企業服務器和本地硬盤上的現有數據庫一起運行。

• 它翻譯使用數據庫指定的編程語言編寫的預定義算法和查詢存儲的數據。
• 例如，銷售數據數據庫可以通過訪問數據庫的內置查詢和表格系統輕鬆呈現每月銷售趨勢。 然後，為服務器構建的數據挖掘工具可以分析這些巨大的數字，以分析影響月銷售額的特徵。

數據挖掘中的分類是什麼？

分類是關於發現定義數據類和概念的模型。 這個想法是使用這個模型來預測對象的類別。 派生的模型取決於對訓練數據集的檢查。

我們可以在以下方法中定義派生模型。

1. 分類 (IF-THEN) 規則
2. 決策樹
3. 數學公式
4. 神經網絡

機器學習中的分類算法

分類算法是一種帶有機器程序的監督學習方法，它從輸入數據中讀取數據，然後在學習中實現這一點，以便在觀察中對其進行分類。 分類問題的一些實用模型有語音識別、筆跡識別、生物特徵分類、文檔分類等。

機器學習算法中的分類算法示例

• 具有邏輯回歸的線性分類器
• 預測分析
• 決策樹和增強樹
• 神經網絡

查看：數據科學和數據挖掘之間的區別

什麼是數據分類生命週期？

數據分類生命週期產生了一個很好的結構來控制數據流向企業。 企業需要考慮每個級別的數據安全性和合規性。 在數據分類的幫助下，我們可以在每個階段執行它——從起源到刪除。

數據生命週期涵蓋以下六個階段：

1. 來源：它產生各種格式的敏感數據，包括電子郵件、Excel、Word 和 Google 文檔、社交媒體和網站。
2. 基於角色的實踐：基於角色的安全限制通過基於內部保護策略和協議規則的標記適用於所有敏感數據。
3. 存儲：在這裡，我們有獲得的數據，包括訪問控制和加密。
4. 共享：數據意味著從各種設備和平台不斷地分佈在代理、消費者和同事之間。
5. 存檔：在這裡，數據最終被存檔在行業的存儲系統中。
6. 發布：通過數據的發布，可以到達客戶。 然後他們可以以儀表板的形式查看和下載。

閱讀：印度的數據挖掘項目

分類是如何工作的？

為了理解和構建數據分類系統，這裡我們有三種前景技術：

• 手冊——通用數據分類需要人為乾預和實施。
• 自動化——技術驅動的解決方案排除了人為乾預的風險，包括不必要的時間和數據錯誤，同時持續保持（所有數據的全天候分類）。
• 混合——人為乾擾為數據分類提供了上下文，而工具則促進了效率和政策執行。

數據分類過程包括兩個步驟：

1. 開發分類器
2. 應用分類器進行分類

開發分類器

• 此步驟是初始步驟或訓練階段。
• 在這一步中，分類算法開發分類器。
• 它從由數據庫元組及其連接的類標籤組成的訓練集中開發分類器。
• 它將聚合訓練集的每個元組與類別或類相關聯。 我們還可以將這些元組應用於樣本對像或數據點。

應用分類器進行分類

• 情緒分析
• 文件分類
• 圖像分類
• 機器學習分類

情緒分析

情緒分析在社交媒體監控中非常有用； 我們可以使用它來提取社交媒體洞察力。

借助先進的機器學習算法，我們可以構建情感分析模型來閱讀和分析拼寫錯誤的單詞。 準確的訓練模型提供始終如一的準確結果，並在很短的時間內產生結果。

文件分類

我們可以使用文檔分類將文檔按照內容組織成章節。 並且借助機器學習分類算法，我們可以自動執行它。

文檔分類是指文本分類； 在這裡，我們可以對整個文檔中的單詞進行分類。 在這裡，我們可以找到任何相關搜索主題的在線搜索記錄的搜索引擎的最佳示例。

圖像分類

圖像分類用於圖像的訓練類別。 這些可以是圖像的標題、統計值、主題。 通過應用監督學習算法，您可以標記圖像以針對相關類別訓練模型。

機器學習分類

它使用統計上可證明的算法規則來執行需要人類花費數百小時才能執行的分析任務。

數據分類過程

我們可以將數據分類分為五個步驟：

• 構建數據分類目標、策略、工作流、數據分類設計。
• 對您存儲的敏感數據進行分類。
• 通過標記數據使用標籤。
• 使用效果來增強安全性和溫順性。
• 數據是動態的，分類是一個連續的過程。

結論

希望本文能幫助您理解數據挖掘中的分類和預測。 本文描述了有關數據挖掘概念的所有基本細節。

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