每個數據科學家都應該知道的 7 個數據挖掘功能

介紹

數據挖掘在大數據中具有廣泛的應用，可以預測和表徵數據。 功能是發現數據科學的趨勢。 一般來說，數據挖掘分為以下幾類：

1. 描述性數據挖掘：它提供有關數據的某些知識，例如計數、平均值。 它提供了有關數據內部正在發生的事情的信息，而沒有任何先前的想法。 它展示了數據中的共同特徵。 簡而言之，您將了解數據庫中存在的數據的一般屬性。
2. 預測數據挖掘：這有助於開發人員理解未明確可用的特徵。 比如下個季度的業務分析預測與前幾個季度的表現。 通常，預測分析利用先前可用的數據來預測或推斷特徵。

下面列出了數據挖掘的功能

1. 類/概念描述：表徵和區分
2. 分類
3. 預言
4. 關聯分析
5. 聚類分析
6. 異常值分析
7. 演化與偏差分析

1. 類/概念描述：表徵和區分

數據與類或概念相關聯，因此它們可以與結果相關聯。 例如，新的 iPhone 型號發布了三個變體，以根據目標客戶的需求（如 Pro、Pro max 和 Plus）來滿足他們的需求。

數據表徵

當您總結數據的一般特徵時，稱為數據表徵。 它為目標類別生成特徵規則，例如我們的 iPhone 買家。 我們可以使用簡單的 SQL 查詢收集數據並執行 OLAP 函數來概括數據。

面向屬性的歸納技術也用於以最少的用戶交互來概括或表徵數據。 廣義數據以表格、餅圖、折線圖、條形圖和圖形等多種形式呈現。 數據之間的多維關係以一種稱為目標類特徵規則的規則呈現。

數據歧視

它比較兩個類之間的數據。 通常，它將目標類映射到預定義的組或類。 它使用一組稱為判別規則的規則將類的特徵與預定義的類進行比較和對比。 數據鑑別中使用的方法類似於數據表徵。

2.分類

它使用數據模型來預測數據的趨勢。 例如，我們的網上銀行或移動應用程序根據我們的支出模式顯示的支出圖表。 這有時用於定義我們獲得新貸款的風險。

它使用 IF-THEN、決策樹、數學公式或神經網絡等方法來預測或分析模型。 它使用訓練數據來生成新實例，以與現有實例進行比較。

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3. 預測

預測在數據中查找缺失的數值。 它使用回歸分析來查找不可用的數據。 如果缺少類標籤，則使用分類完成預測。 預測因其在商業智能中的重要性而廣受歡迎。 有兩種方法可以預測數據：

1. 使用預測分析預測不可用或缺失的數據
2. 使用先前構建的類模型預測類標籤。

這是一種預測技術，可以讓我們在未來深處發現價值。 我們需要擁有龐大的過去值數據集來預測未來趨勢。

4.關聯分析

它涉及數據的兩個或多個屬性。 它發現數據和綁定它們的規則之間的關係。 它在零售業中得到廣泛應用。 亞馬遜在底部顯示的建議“購買此商品的客戶也購買了..”是關聯分析的實時示例。

它將經常交易的屬性關聯在一起。 他們找出所謂的關聯規則，並廣泛用於購物籃分析。 有兩個項目可以關聯屬性。 一個是置信度，表示兩者關聯在一起的概率，另一個是支持度，它說明了過去發生的關聯。

例如，如果買手機是帶耳機的：支持是2%，信心是40%。 這意味著 2% 的客戶購買帶有耳機的手機。 40% 的置信度是相同關聯再次發生的概率。

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5. 聚類分析

無監督分類稱為聚類分析。 它類似於對數據進行分組的分類。 與分類不同，在聚類分析中，類標籤是未知的。 數據根據聚類算法進行分組。

類似地分組在一個集群下的對象。 一個集群和另一個集群之間會有很大的不同。 進行分組以最大化類內相似性並最小化類內相似性。 聚類應用於機器學習、圖像處理、模式識別和生物信息學等許多領域。

6.異常值分析

當出現無法歸入任何類的數據時，我們使用異常值分析。 將出現對任何其他類或通用模型具有不同屬性的數據。 這些突出的數據稱為異常值。 它們通常被認為是噪聲或異常，對這些異常值的分析稱為異常值挖掘。

這些異常值在許多應用程序中可能是有價值的關聯，儘管它們通常作為噪聲被丟棄。 它們也被稱為異常或意外，這對於識別它們很重要。 異常值是使用找到概率的統計測試來識別的。 異常值的其他名稱是：

1. 離經叛道者
2. 異常情況
3. 不和諧
4. 異常情況

7. 演化與偏差分析

通過進化分析，我們得到了與時間相關的數據聚類。 我們可以發現一段時間內行為的趨勢和變化。 通過這種獨特的分析，我們可以找到時間序列數據、週期性和趨勢相似性等特徵。

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結論

從空間科學到零售營銷，整體數據挖掘和功能發現了許多應用。

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