數據挖掘架構：組件、類型和技術

介紹

數據挖掘是從一個非常龐大的數據集中提取以前未知的、可能非常有用的信息的過程。 數據挖掘架構或數據挖掘技術的架構只不過是構成數據挖掘整個過程的各種組件。 學習數據科學以獲得數據挖掘方面的專業知識並在市場上保持競爭力。

數據挖掘架構組件

讓我們看一下構成整個數據挖掘架構的組件。

一、數據來源

我們獲取數據的地方被稱為數據源或數據源。 提供了許多文檔，有人可能還會爭辯說整個萬維網 (WWW)是一個大數據倉庫。 數據可以在任何地方，有些可能駐留在文本文件、標準電子表格文檔或任何其他可行的來源（如互聯網）中。

2. 數據庫或數據倉庫服務器

服務器是保存所有準備處理的數據的地方。 數據的獲取是根據用戶的請求進行的，因此，實際的數據集可能非常個人化。

3.數據挖掘引擎

如果沒有可以說是其中最關鍵的組件，即數據挖掘引擎，數據挖掘領域是不完整的。 它通常包含許多可用於執行各種任務的模塊。 可以執行的任務可以是關聯、表徵、預測、聚類、分類等。

4. 模式評估模塊

該架構模塊主要用於衡量設計的模式實際上有多有趣。 出於評估目的，通常使用閾值。 這裡要注意的另一個關鍵是該模塊與數據挖掘引擎有直接的交互鏈接，其主要目的是找到有趣的模式。

5. GUI 或圖形用戶界面

顧名思義，架構的這個模塊是與用戶交互的。 GUI 充當用戶與數據挖掘系統之間急需的鏈接。 GUI 的主要工作是隱藏涉及數據挖掘整個過程的複雜性，並為用戶提供易於使用和理解的模塊，使他們能夠以易於理解的方式獲得查詢的答案。

6. 知識庫

所有知識的基礎對於任何數據挖掘架構都至關重要。 知識庫通常用作結果模式的指導信標。 它還可能包含來自用戶體驗的數據。 數據挖掘引擎經常與知識庫交互以增加最終結果的可靠性和準確性。 甚至模式評估模塊也有到知識庫的鏈接。 它定期與知識庫交互，以從中獲取各種輸入和更新。

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數據挖掘架構的類型

下面列出了四種不同類型的架構：

1. 無耦合數據挖掘

無耦合架構通常不使用數據庫的任何功能。 無耦合通常做的是它從一個或一個特定的數據源中檢索所需的數據。 而已; 這種類型的體系結構並沒有利用所討論的數據庫的任何優勢。 由於這個特定的問題，無耦合通常被認為是數據挖掘系統架構的糟糕選擇。 儘管如此，它仍然經常用於涉及數據挖掘的基本過程。

2.松耦合數據挖掘

松耦合數據挖掘過程採用數據庫來進行數據檢索的投標。 在完成查找和獲取數據後，它將數據存儲到這些數據庫中。 這種架構通常用於不需要高可擴展性和高性能的基於內存的數據挖掘系統。

3. 半緊耦合數據挖掘

半緊架構利用數據倉庫的各種特性。 數據倉庫系統的這些特性通常用於執行一些與數據挖掘有關的任務。 索引、排序和聚合等任務是通常執行的任務。

4. 緊耦合數據挖掘

緊耦合架構在處理數據倉庫方面與其他架構不同。 緊耦合將數據倉庫視為檢索信息的組件。 它還利用數據庫或數據倉庫中的所有功能來執行各種數據挖掘任務。 這種類型的架構通常以其可擴展性、集成信息和高性能而聞名。 該架構分為三層，如下所示：

5.數據層

數據層可以定義為數據庫或數據倉庫系統。 數據挖掘的結果通常存儲在這個數據層中。 然後，該數據層所包含的數據可進一步用於以不同的形式（如報告或某種其他類型的可視化）向最終用戶呈現數據。

6.數據挖掘應用層

數據挖掘應用層的工作是從給定的數據庫中查找和獲取數據。 通常，必須在此處執行一些數據轉換以將數據轉換為最終用戶所需的格式。

7.前端層

這一層的工作與 GUI 幾乎相同。 前端層提供與用戶的直觀和友好的交互。 通過使用這個前端層，數據挖掘的結果通常以某種形式或其他形式呈現給用戶。

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數據挖掘技術

有幾種數據挖掘技術可供用戶使用； 下面列出了其中一些：

1. 決策樹

由於這種特定算法的複雜性或缺乏，決策樹是數據挖掘最常用的技術。 樹的根是一個條件。 然後，每個答案都建立在此條件之上，以特定的方式引導我們，最終將幫助我們做出最終決定。

2. 順序模式

順序模式通常用於發現定期發生的事件或可以在任何事務數據中找到的趨勢。

3. 聚類

聚類是一種根據對象的形式自動定義不同類的技術。 這樣形成的類將用於在其中放置其他類似類型的對象。

4. 預測

當我們需要準確確定尚未發生的結果時，通常會使用這種技術。 這些預測是通過準確地建立獨立實體和依賴實體之間的關係來做出的。

五、分類

該技術基於具有相同名稱的類似機器學習算法。 這種分類技術用於通過利用線性規劃、決策樹、神經網絡等數學技術將所討論的每個項目分類為預定義的組。

結論

由於技術領域的突飛猛進，處理的力量和能力顯著提高。 這種技術的進步使我們能夠進一步超越傳統的乏味和耗時的數據處理方式，使我們能夠獲得更複雜的數據集來獲得以前認為不可能的洞察力。 這催生了數據挖掘領域。 數據挖掘是一個新興領域，它有可能改變我們所知道的世界。

數據挖掘架構或數據挖掘系統的架構是如何進行數據挖掘的。 因此，擁有建築知識對於擁有該領域本身的知識同樣重要，如果不是更重要的話。

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