Az adatbányászati ​​oktatóanyag az adatbányászat alapvető és haladó fogalmait tartalmazza. Adatbányászati ​​oktatóanyagunk tanulók és szakértők számára készült.

Az adatbányászat az egyik leghasznosabb technika, amely segít a vállalkozóknak, kutatóknak és magánszemélyeknek értékes információkat kinyerni hatalmas adathalmazokból. Adatbányászatnak is nevezik Knowledge Discovery in Database (KDD) . A tudásfeltárási folyamat magában foglalja az adattisztítást, az adatintegrációt, az adatkiválasztást, az adatátalakítást, az adatbányászatot, a mintaértékelést és a tudásbemutatót.

Adatbányászati ​​oktatóanyagunk az adatbányászat összes témáját tartalmazza, mint például az alkalmazások, az adatbányászat kontra gépi tanulás, az adatbányászati ​​eszközök, a közösségi média adatbányászat, az adatbányászati ​​technikák, a klaszterezés az adatbányászatban, az adatbányászat kihívásai stb.

Mi az adatbányászat?

Az adatbányászatnak nevezik azt a folyamatot, amely során olyan információkat nyernek ki, amelyek segítségével azonosíthatók a minták, trendek és hasznos adatok, amelyek lehetővé teszik a vállalkozás számára, hogy adatvezérelt döntést hozzon hatalmas adathalmazokból.

Más szóval azt mondhatjuk, hogy az adatbányászat az a folyamat, amelynek során az információ rejtett mintázatait különféle perspektívákból vizsgálja, hasznos adatokká kategorizálva, amelyeket bizonyos területeken gyűjtenek össze és gyűjtenek össze, mint például adattárházak, hatékony elemzés, adatbányászati ​​algoritmus, segítő döntés. készítése és egyéb adatigénye a költségcsökkentés és a bevétel generálása érdekében.

Az adatbányászat az a művelet, amikor automatikusan keresnek nagy információtárolókat, hogy olyan trendeket és mintákat találjanak, amelyek túlmutatnak az egyszerű elemzési eljárásokon. Az adatbányászat összetett matematikai algoritmusokat használ az adatszegmensekhez, és kiértékeli a jövőbeli események valószínűségét. Az adatbányászatot az adatok tudásfelderítésének (KDD) is nevezik.

Az adatbányászat olyan folyamat, amelyet a szervezetek arra használnak, hogy specifikus adatokat kinyerjenek hatalmas adatbázisokból az üzleti problémák megoldása érdekében. Elsősorban a nyers adatokat hasznos információvá alakítja.

Az adatbányászat hasonlít az adatbányászathoz, amelyet egy személy végez egy adott helyzetben, egy adott adathalmazon, céllal. Ez a folyamat különféle típusú szolgáltatásokat foglal magában, mint például a szövegbányászat, a webbányászat, az audio- és videobányászat, a képi adatbányászat és a közösségi média bányászata. Ez egyszerű vagy nagyon specifikus szoftveren keresztül történik. Az adatbányászat kiszervezésével minden munka gyorsabban elvégezhető alacsony üzemeltetési költségek mellett. A szakosodott cégek új technológiákat is használhatnak olyan adatok gyűjtésére, amelyeket lehetetlen manuálisan megtalálni. Rengeteg információ áll rendelkezésre különféle platformokon, de nagyon kevés tudás érhető el. A legnagyobb kihívás az adatok elemzése, hogy olyan fontos információkat nyerjünk ki, amelyek felhasználhatók egy probléma megoldására vagy a cégfejlesztésre. Számos hatékony eszköz és technika áll rendelkezésre az adatok bányászására és jobb betekintésre.

Az adatbányászat típusai

Az adatbányászat a következő típusú adatokon hajtható végre:

Relációs adatbázis:

A relációs adatbázis több, táblák, rekordok és oszlopok által formálisan rendezett adatkészletek gyűjteménye, amelyekből az adatok különféle módokon érhetők el anélkül, hogy fel kellene ismerni az adatbázistáblákat. A táblázatok információkat közvetítenek és megosztanak, ami megkönnyíti az adatok kereshetőségét, jelentését és rendszerezését.

sql concat

Adattárházak:

Az adattárház az a technológia, amely a szervezeten belüli különböző forrásokból gyűjti össze az adatokat, hogy értelmes üzleti betekintést nyújtson. A hatalmas mennyiségű adat több helyről származik, például a marketingből és a pénzügyekből. A kinyert adatokat analitikai célokra hasznosítják, és segítik a gazdálkodó szervezet döntéshozatalát. Az adattárház az adatok elemzésére szolgál, nem pedig tranzakciófeldolgozásra.

Adattárak:

Az adattár általában az adattárolás célhelyére utal. Sok informatikai szakember azonban egyértelműbben használja ezt a kifejezést az informatikai struktúrán belüli meghatározott típusú beállításokra. Például adatbázisok csoportja, ahol egy szervezet különféle információkat tárol.

Objektum-relációs adatbázis:

Az objektum-orientált adatbázis-modell és a relációs adatbázis-modell kombinációját objektum-relációs modellnek nevezzük. Támogatja az osztályokat, objektumokat, öröklést stb.

Az objektum-relációs adatmodell egyik elsődleges célja a relációs adatbázis és a számos programozási nyelvben gyakran használt objektum-orientált modell gyakorlatok közötti szakadék megszüntetése, például C++, Java, C# stb.

Tranzakciós adatbázis:

A tranzakciós adatbázis olyan adatbázis-kezelő rendszerre (DBMS) utal, amely képes visszavonni egy adatbázis-tranzakciót, ha azt nem hajtják végre megfelelően. Bár ez egy nagyon régen egyedülálló képesség volt, ma már a legtöbb relációs adatbázis-rendszer támogatja a tranzakciós adatbázis-tevékenységet.

Az adatbányászat előnyei

• Az adatbányászati ​​technika lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy tudásalapú adatokat szerezzenek be.
• Az adatbányászat lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy jövedelmező módosításokat hajtsanak végre a működésben és a termelésben.
• Más statisztikai adatalkalmazásokhoz képest az adatbányászat költséghatékony.
• Az adatbányászat segíti a szervezet döntéshozatali folyamatát.
• Megkönnyíti a rejtett minták automatikus felfedezését, valamint a trendek és viselkedések előrejelzését.
• Ez az új rendszerben és a meglévő platformokon is előidézhető.
• Ez egy gyors folyamat, amely megkönnyíti az új felhasználók számára, hogy rövid időn belül hatalmas mennyiségű adatot elemezzenek.

Az adatbányászat hátrányai

• Valószínű, hogy a szervezetek pénzért eladják az ügyfelek hasznos adatait más szervezeteknek. A jelentés szerint az American Express eladta ügyfelei hitelkártyás vásárlásait más szervezeteknek.
• Sok adatbányászati ​​elemzőszoftvert nehéz működtetni, és előzetes képzésre van szükség a munkához.
• A különböző adatbányászati ​​eszközök eltérő módon működnek a tervezésük során alkalmazott eltérő algoritmusok miatt. Ezért a megfelelő adatbányászati ​​eszközök kiválasztása igen nagy kihívást jelent.
• Az adatbányászati ​​technikák nem pontosak, így bizonyos körülmények között súlyos következményekkel járhat.

Adatbányászati ​​alkalmazások

Az adatbányászatot elsősorban olyan szervezetek használják, amelyek erős fogyasztói igényekkel rendelkeznek – Kiskereskedelmi, Kommunikációs, Pénzügyi, marketingcégek, amelyek meghatározzák az árat, a fogyasztói preferenciákat, a termék pozicionálását, valamint az értékesítésre, a vevői elégedettségre és a vállalati profitra gyakorolt ​​hatást. Az adatbányászat lehetővé teszi a kiskereskedő számára, hogy a vásárlói vásárlásokról szóló értékesítési pontok nyilvántartásait felhasználja olyan termékek és promóciók kifejlesztésére, amelyek segítik a szervezetet az ügyfelek megnyerésében.

A következő területeken széles körben használják az adatbányászatot:

Adatbányászat az egészségügyben:

Az egészségügyi adatbányászat kiváló lehetőséget rejt magában az egészségügyi rendszer javítására. Adatokat és elemzéseket használ a jobb betekintés érdekében, és azonosítja azokat a bevált gyakorlatokat, amelyek javítják az egészségügyi szolgáltatásokat és csökkentik a költségeket. Az elemzők olyan adatbányászati ​​megközelítéseket használnak, mint a gépi tanulás, a többdimenziós adatbázis, az adatvizualizáció, a puha számítástechnika és a statisztika. Az adatbányászat segítségével előre jelezhetők a betegek az egyes kategóriákban. Az eljárások biztosítják, hogy a betegek a megfelelő helyen és időben kapjanak intenzív ellátást. Az adatbányászat lehetővé teszi az egészségügyi biztosítók számára a csalások és visszaélések felismerését is.

Adatbányászat a piaci kosárelemzésben:

A piaci kosárelemzés egy hipotézisen alapuló modellezési módszer. Ha egy meghatározott termékcsoportot vásárol, akkor nagyobb valószínűséggel vásárol egy másik termékcsoportot. Ez a technika lehetővé teheti a kiskereskedő számára, hogy megértse a vevő vásárlási magatartását. Ezek az adatok segíthetik a kiskereskedőt abban, hogy megértse a vevő követelményeit, és ennek megfelelően módosítsa az üzlet elrendezését. A különböző üzletek, a különböző demográfiai csoportokba tartozó vásárlók közötti eredmények eltérő analitikai összehasonlításával végezhető el.

Adatbányászat az oktatásban:

Az oktatási adatbányászat egy újonnan feltörekvő terület, amely olyan technikák fejlesztésével foglalkozik, amelyek az oktatási környezetekből származó adatokból tárják fel a tudást. Az EDM célkitűzései elismerik a tanulók jövőbeli tanulási magatartásának megerősítését, az oktatási támogatás hatásának tanulmányozását és a tudomány tanulásának elősegítését. Egy szervezet az adatbányászat segítségével precíz döntéseket hozhat, és előre jelezheti a hallgató eredményeit. Az eredmények alapján az intézmény arra koncentrálhat, hogy mit és hogyan tanítson.

Adatbányászat a gyártástechnológiában:

egyenértékűségi törvények

A tudás a gyártó cég legjobb eszköze. Az adatbányászati ​​eszközök hasznosak lehetnek a minták megtalálásában egy összetett gyártási folyamatban. Az adatbányászat rendszerszintű tervezésben használható a termékarchitektúra, a termékportfólió és az ügyfelek adatigényei közötti összefüggések megállapítására. Használható a termékfejlesztési időszak, a költségek és az elvárások előrejelzésére is, egyéb feladatok mellett.

Adatbányászat a CRM-ben (Customer Relationship Management):

A Customer Relationship Management (CRM) lényege az ügyfelek megszerzése és megtartása, valamint az ügyfélhűség fokozása és az ügyfélközpontú stratégiák megvalósítása. Ahhoz, hogy tisztességes kapcsolatot alakítson ki az ügyféllel, egy üzleti szervezetnek adatokat kell gyűjtenie és elemeznie kell. Az adatbányászati ​​technológiákkal az összegyűjtött adatok elemzésre használhatók.

Adatbányászat a csalások felderítésében:

Dollármilliárdokat veszítenek a csalások miatt. A csalásfelderítés hagyományos módszerei kissé időigényesek és kifinomultak. Az adatbányászat értelmes mintákat biztosít, és az adatokat információvá alakítja. Egy ideális csalásfelderítő rendszernek meg kell védenie az összes felhasználó adatait. A felügyelt módszerek mintarekordok gyűjteményéből állnak, és ezek a rekordok csalónak vagy nem csalónak minősülnek. Ezekből az adatokból modellt hoznak létre, és elkészítik a technikát annak azonosítására, hogy a dokumentum hamis-e vagy sem.

Adatbányászat a hazugságvizsgálatban:

Egy bűnözőt elfogni nem nagy dolog, de kihozni belőle az igazságot igen nagy kihívást jelentő feladat. A bűnüldözés adatbányászati ​​technikákat alkalmazhat a bűncselekmények kivizsgálására, a feltételezett terrorista kommunikáció megfigyelésére stb. Ez a technika magában foglalja a szövegbányászatot is, és értelmes mintákat keres az adatokban, amelyek általában strukturálatlan szövegek. Összehasonlítják a korábbi vizsgálatok során összegyűjtött információkat, és modellt alkotnak a hazugságfelderítéshez.

Adatbányászat pénzügyi banki szolgáltatások:

A bankrendszer digitalizálása minden új tranzakcióval óriási mennyiségű adatot generál. Az adatbányászati ​​technika segítheti a bankárokat az üzleti problémák megoldásában a banki és pénzügyi szektorban azáltal, hogy azonosítja azokat a trendeket, veszteségeket és összefüggéseket az üzleti információkkal és a piaci költségekkel kapcsolatban, amelyek nem azonnal nyilvánvalóak a vezetők vagy a vezetők számára, mivel az adatmennyiség túl nagy vagy előállítottak. túl gyorsan a képernyőn a szakértők által. A menedzser megtalálhatja ezeket az adatokat a jobb célzás érdekében, megszerzése, megtartása, szegmentálása és nyereséges ügyfél fenntartása érdekében.

Az adatbányászat megvalósításának kihívásai

Bár az adatbányászat nagyon hatékony, végrehajtása során számos kihívással néz szembe. Különféle kihívások kapcsolódhatnak a teljesítményhez, adatokhoz, módszerekhez és technikákhoz stb. Az adatbányászat folyamata akkor válik hatékonyvá, ha a kihívásokat vagy problémákat helyesen felismerik és megfelelően megoldják.

Hiányos és zajos adatok:

A nagy mennyiségű adatból hasznos adatok kinyerésének folyamata az adatbányászat. A valós adatok heterogének, hiányosak és zajosak. A hatalmas mennyiségű adatok általában pontatlanok vagy megbízhatatlanok. Ezek a problémák adatmérő műszerből vagy emberi hibákból adódhatnak. Tegyük fel, hogy egy kiskereskedelmi lánc összegyűjti az 500 dollárnál többet költő ügyfelek telefonszámait, és a könyvelő alkalmazottak behelyezik az információkat a rendszerükbe. Előfordulhat, hogy az illető a telefonszám megadásakor számjegyhibát vét, ami hibás adatot eredményez. Még az ügyfelek egy része sem hajlandó kiadni telefonszámát, ami hiányos adatokat eredményez. Az adatok emberi vagy rendszerhiba miatt módosulhatnak. Mindezek a következmények (zajos és hiányos adatok) kihívást jelentenek az adatbányászatban.

Adatelosztás:

A valós adatokat általában különféle platformokon tárolják elosztott számítástechnikai környezetben. Lehet adatbázisban, egyedi rendszerekben vagy akár az interneten is. Gyakorlatilag elég nehéz feladat az összes adatot központi adattárba hozni, főleg szervezési és technikai megfontolások miatt. Például a különböző regionális irodák rendelkezhetnek szerverekkel az adatok tárolására. Nem lehetséges az összes iroda összes adatát központi szerveren tárolni. Ezért az adatbányászat olyan eszközök és algoritmusok fejlesztését igényli, amelyek lehetővé teszik az elosztott adatok bányászását.

Összetett adatok:

A valós adatok heterogének, és lehetnek multimédiás adatok, beleértve a hangot és videót, képeket, összetett adatokat, térbeli adatokat, idősorokat stb. Ezeknek a különféle típusú adatoknak a kezelése és a hasznos információk kinyerése nehéz feladat. Legtöbbször új technológiákat, új eszközöket és módszertanokat kellene finomítani a konkrét információk megszerzéséhez.

Teljesítmény:

Az adatbányászati ​​rendszer teljesítménye elsősorban az alkalmazott algoritmusok és technikák hatékonyságán múlik. Ha a tervezett algoritmus és technikák nem felelnek meg a célnak, akkor az adatbányászati ​​folyamat hatékonyságát hátrányosan érinti.

Adatvédelem és biztonság:

Az adatbányászat általában komoly problémákhoz vezet az adatbiztonság, az irányítás és az adatvédelem terén. Például, ha egy kiskereskedő elemzi a vásárolt cikkek részleteit, akkor engedélyük nélkül feltárja a vásárlók vásárlási szokásairól, preferenciáiról szóló adatokat.

fáklya telepítése

Adatvizualizáció:

Az adatbányászatban az adatvizualizáció nagyon fontos folyamat, mivel ez az elsődleges módszer, amely bemutatható módon mutatja meg a kimenetet a felhasználó számára. A kinyert adatoknak pontos jelentést kell adniuk annak, amit kifejezni szándékoznak. De sokszor nehéz az információt a végfelhasználó felé pontosan és egyszerűen megjeleníteni. A bemeneti adatok és a kimeneti információk bonyolultak, nagyon hatékonyak és sikeres adatvizualizációs folyamatokat kell megvalósítani, hogy azok sikeresek legyenek.

Az adatbányászatban a fent említett problémákon kívül még sok más kihívás is felmerül. A tényleges adatbányászati ​​folyamat kezdetekor újabb problémákra derül fény, és az adatbányászat sikere azon múlik, hogy mindezen nehézségektől megszabadulunk.

Előfeltételek

Mielőtt megtanulná az adatbányászat fogalmait, ismernie kell a statisztikát, az adatbázis-ismereteket és az alapvető programozási nyelvet.

Közönség

Adatbányászati ​​oktatóanyagunk minden kezdő vagy számítástechnikát végzett hallgató számára készült, hogy segítsen nekik elsajátítani az adatbányászattal kapcsolatos haladó technikák alapjait.

Problémák

Biztosítjuk Önt, hogy semmiféle nehézséget nem fog találni az adatbányászati ​​oktatóanyag elsajátítása során. De ha bármilyen hiba van ebben az oktatóanyagban, kérjük, tegye közzé a problémát vagy hibát a kapcsolatfelvételi űrlapon, hogy javíthassuk.