數據挖掘中的6種數據轉換方法

數據目前是任何現代組織成功的最重要因素之一。 隨著數據科學被評為最令人興奮的工作領域之一，公司正在招聘數據科學家來理解他們的業務數據。 這些數據專業人員使用稱為數據挖掘的過程來發現公司數據庫中的隱藏信息。

但是，由於這些數據大部分是非結構化的，因此可能難以理解。 需要將其轉換為更易於分析的格式。 為此，技術人員使用數據轉換工具。

在本文中，我們將了解數據挖掘中數據轉換的不同方法。 但首先，讓我們看看數據挖掘意味著什麼。

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是分析數據以確定數據集中的模式、相關性和異常的方法。 這些數據集包括來自員工數據庫、財務信息、供應商列表、客戶數據庫、網絡流量和客戶帳戶的數據。 使用統計、機器學習 (ML) 和人工智能 (AI)，可以手動或自動探索龐大的數據集。

數據挖掘可幫助公司製定更好的業務戰略、增強客戶關係、降低成本並增加收入。

在數據挖掘過程中，首先要確定使用數據要實現的業務目標。 然後從各種來源收集數據並將其加載到數據倉庫中，該倉庫是分析數據的存儲庫。 此外，還清理了數據——添加了缺失的數據並刪除了重複的數據。 複雜的工具和數學模型用於在數據中查找模式。

將結果與業務目標進行比較，看是否可以用於業務運營。 基於比較，數據部署在公司內部。 然後使用易於理解的圖形或表格進行呈現。

數據挖掘的應用

數據挖掘用於多個領域：

• 多媒體公司使用數據挖掘來了解消費者行為並發起適當的活動。
• 金融公司使用它來了解市場風險、發現金融欺詐並獲得最佳投資回報。
• 在零售公司，數據挖掘用於了解客戶需求、他們的行為、預測銷售，並通過數據模型推出更有針對性的廣告活動。
• 製造業使用數據挖掘工具來管理他們的供應鏈，提高質量保證，並使用機器數據來預測有助於維護的機器缺陷。
• 數據挖掘用於升級安全系統、檢測入侵和惡意軟件。 數據挖掘軟件可用於分析電子郵件並從您的電子郵件帳戶中過濾掉垃圾郵件。

數據挖掘中的數據轉換：過程

數據挖掘中的數據轉換是為了將非結構化數據與結構化數據結合起來以供以後分析。 將數據傳輸到新的雲數據倉庫時也很重要。 當數據同質且結構良好時，更容易分析和尋找模式。

例如，一家公司收購了另一家公司，現在必須整合所有業務數據。 較小的公司可能使用與母公司不同的數據庫。 此外，這些數據庫中的數據可能具有唯一的 ID、鍵和值。 所有這些都需要格式化，以便所有記錄都相似並且可以進行評估。

這就是應用數據轉換方法的原因。 並且，它們描述如下：

數據平滑

此方法用於從數據集中去除噪聲。 噪聲被稱為數據集中扭曲且無意義的數據。 平滑使用算法來突出數據中的特殊特徵。 去除噪聲後，該過程可以檢測數據的任何微小變化以檢測特殊模式。

通過這種方法可以識別任何數據修改或趨勢。

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數據聚合

聚合是從各種來源收集數據並將其以單一格式存儲的過程。 在這裡，數據被收集、存儲、分析並以報告或摘要格式呈現。 它有助於收集有關特定數據集群的更多信息。 該方法有助於收集大量數據。

這是一個關鍵步驟，因為數據的準確性和數量對於正確分析很重要。 公司收集有關其網站訪問者的數據。 這讓他們對客戶人口統計和行為指標有所了解。 這些匯總數據有助於他們設計個性化的消息、優惠和折扣。

離散化

這是將連續數據轉換為一組數據區間的過程。 連續屬性值被小間隔標籤代替。 這使數據更易於研究和分析。 如果連續屬性由數據挖掘任務處理，那麼它的離散值可以被恆定質量屬性代替。 這提高了任務的效率。

這種方法也稱為數據縮減機制，因為它將大型數據集轉換為一組分類數據。 離散化還使用基於決策樹的算法在使用離散值時產生簡短、緊湊和準確的結果。

概括

在此過程中，使用概念層次結構將低級數據屬性轉換為高級數據屬性。 這種從較低級別到較高概念級別的轉換有助於更清晰地了解數據。 例如，年齡數據在數據集中可以是 (20, 30) 的形式。 它被轉化為更高的概念層次，轉化為分類值（年輕、年老）。

數據泛化可以分為兩種方法——數據立方體過程（OLAP）和麵向屬性的歸納方法（AOI） 。

屬性構造

在屬性構造方法中，新屬性是從現有的一組屬性中創建的。 例如，在員工信息數據集中，屬性可以是員工姓名、員工 ID 和地址。 這些屬性可用於構建另一個數據集，其中僅包含有關 2019 年加入的員工的信息。

這種重建方法使挖掘更加高效，並有助於快速創建新數據集。

正常化

也稱為數據預處理，這是數據挖掘中數據轉換的關鍵技術之一。 在這裡，數據被轉換，使其落入給定的範圍內。 當屬性在不同的範圍或尺度上時，數據建模和挖掘可能會很困難。 規範化有助於應用數據挖掘算法和更快地提取數據。

流行的歸一化方法有：

• 最小-最大歸一化
• 十進制縮放
• Z 分數歸一化

包起來

數據挖掘中的數據轉換技術對於開發可用數據集和執行操作非常重要，例如查找、添加時間戳和包括地理位置信息。 公司使用以 Python 或 SQL 或基於雲的ETL（提取、轉換、加載）工具編寫的代碼腳本進行數據轉換。

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