Menü

Veri Madenciliği: Veri Analizinde Süreç, Teknikler ve Başlıca Sorunlar

  • Ana
  • Diğer
  • Veri Madenciliği: Veri Analizinde Süreç, Teknikler ve Başlıca Sorunlar

data mining process

Sorunları Ortadan Kaldırmak Için Enstrümanımızı Deneyin

Bu Derinlemesine Veri Madenciliği Eğitimi, Veri Analizi için Kullanılan İşlemler ve Teknikler Dahil Veri Madenciliğinin Ne Olduğunu Açıklıyor:

Altın madenciliği denilen kayalardan altın çıkarma örneğini ele alarak madencilik teriminin anlamını anlayalım. Burada yararlı olan 'Altın' dır, dolayısıyla altın madenciliği olarak adlandırılır.

Benzer şekilde, büyük miktarda veriden faydalı bilgi almak, Bilgi madenciliği olarak adlandırılır ve popüler olarak Veri Madenciliği olarak bilinir. Yararlı bilgi terimi ile, bir çıktıyı tahmin etmemize yardımcı olabilecek verileri belirtiyoruz.

Örneğin, belirli bir yaş grubuna göre belirli bir şeyi (örneğin demir) satın alma eğilimlerini bulmak ( Misal: 40-70 yaş).

=>AŞAĞI KAYDIRYeni Başlayanlar için 7 Derinlemesine Veri Madenciliği Öğreticisinin tam listesini görmek için

Veri madenciliği

Ne öğreneceksin:

ekip temeli sunucusu nasıl kullanılır

Veri Madenciliği Öğreticilerinin Listesi

Öğretici 1: Veri Madenciliği: Veri Analizinde Süreç, Teknikler ve Başlıca Sorunlar (Bu Eğitim)
Öğretici # 2: Veri Madenciliği Teknikleri: Algoritma, Yöntemler ve En İyi Veri Madenciliği Araçları
Öğretici 3: Veri Madenciliği Süreci: Modeller, Süreç Adımları ve İlgili Zorluklar
Eğitim 4: Veri Madenciliği Örnekleri: Veri Madenciliğinin En Yaygın Uygulamaları 2019
Öğretici 5: Veri Madenciliğinde Karar Ağacı Algoritma Örnekleri
Öğretici # 6: Veri Madenciliğinde Apriori Algoritması: Örneklerle Uygulama
Eğitim 7: Veri Madenciliğinde Sık Modeli (FP) Büyüme Algoritması

Bu Veri Madenciliği Serisindeki Öğreticilere Genel Bakış

Eğitici #Ne öğreneceksin
Eğitim_ 7: Veri Madenciliğinde Sık Modeli (FP) Büyüme Algoritması
Bu, Veritabanını FP Ağacı biçiminde temsil eden Sık Örüntü Büyüme Algoritmasına ilişkin Ayrıntılı bir Öğreticidir. FP Growth Vs Apriori Karşılaştırması da burada açıklanmaktadır.
Eğitim_ 1: Veri Madenciliği: Veri Analizinde Süreç, Teknikler ve Başlıca Sorunlar
Bu Derinlemesine Veri Madenciliği Eğitimi, Veri Analizi için kullanılan Süreçler ve Teknikler de dahil olmak üzere Veri Madenciliği Nedir açıklamaktadır.
Eğitim_ 2: Veri Madenciliği Teknikleri: Algoritma, Yöntemler ve En İyi Veri Madenciliği Araçları
Bu Veri Madenciliği Teknikleri Eğitimi, Algoritmaları, Veri Madenciliği Araçlarını ve Yararlı Verileri Çıkarma Yöntemlerini açıklamaktadır.
Eğitim_ 3: Veri Madenciliği Süreci: Modeller, Süreç Adımları ve İlgili Zorluklar
Bu Veri Madenciliği Süreci Eğitimi, Veri Çıkarma Süreciyle İlgili Veri Madenciliği Modellerini, Adımlarını ve Zorlukları Kapsar.
Öğretici_ # 4: Veri Madenciliği Örnekleri: Veri Madenciliğinin En Yaygın Uygulamaları 2019
Gerçek Hayatta En Popüler Veri Madenciliği Örnekleri bu Eğitimde ele alınmaktadır. Finans, Pazarlama, Sağlık Hizmetleri ve CRM'de Veri Madenciliği Uygulaması hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.
Eğitim_ 5: Veri Madenciliğinde Karar Ağacı Algoritma Örnekleri
Bu Derinlemesine Eğitim, Veri Madenciliğinde Karar Ağacı Algoritması hakkında her şeyi açıklar. Karar Ağacı Örnekleri, Algoritma ve Sınıflandırma hakkında bilgi edineceksiniz.
Eğitim_ 6: Veri Madenciliğinde Apriori Algoritması: Örneklerle Uygulama
Bu, Veri Madenciliğinde Sık Kullanılan Öğe Kümelerini bulmak için Apriori Algoritması üzerine Basit bir Öğreticidir. Ayrıca Apriori'deki Adımları da öğrenecek ve Nasıl Çalıştığını anlayacaksınız.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri Madenciliği, işletmelerin ürünlerinin satışlarının nasıl artabileceğini incelemelerine yardımcı olduğu için bugün büyük talep görüyor. Bunu, mağazalarından bir ürün satın alan her müşterisini kaydedecek bir moda mağazası örneğinden anlayabiliriz.

Mağaza, müşterinin verdiği yaş, cinsiyet, gelir grubu, meslek vb. Verilere dayanarak hangi tür müşterilerin farklı ürünler satın aldığını öğrenebilecektir. Burada, o kişinin belirli bir ürünü alıp almayacağına dair satın alma eğilimini adıyla tahmin edemediğimiz için müşterinin adının işe yaramadığını görebiliriz.

Böylelikle yararlı bilgiler yaş grubu, cinsiyet, gelir grubu, meslek vb. Kullanılarak bulunabilir. Verilerde bilgi veya ilginç model aramak “Veri Madenciliği” dir. Yerinde kullanılabilecek diğer terimler, verilerden Bilgi Madenciliği, Bilgi Çıkarma, Veri Analizi, Desen Analizi vb.

Veri madenciliğinde popüler olarak kullanılan diğer bir terim, Data veya KDD'den Bilgi Keşfi'dir.

Veri Analiz Süreci

Bilgi keşfi süreci aşağıdaki adımların bir dizisidir:

  1. Veri temizleme: Bu adım, giriş verilerinden gürültü ve tutarsız verileri ortadan kaldırır.
  2. Veri Entegrasyonu: Bu adım, birden çok veri kaynağını birleştirir. Veri temizleme ve veri entegrasyonu, verilerin ön işlemesini oluşturmak için birlikte adım atar. Ön işlenmiş veriler daha sonra veri ambarında saklanır.
  3. Veri Seçimi: Bu adımlar, veritabanından analiz görevine verileri seçer.
  4. Veri Dönüşümü: Bu adımda, verileri madencilik için yararlı bir forma dönüştürmek için çeşitli veri toplama ve veri özet teknikleri uygulanır.
  5. Veri madenciliği: Bu adımda, akıllı yöntemler uygulanarak veri desenleri çıkarılır.
  6. Desen Değerlendirmesi: Çıkarılan veri desenleri, ilginçlik ölçülerine göre değerlendirilir ve tanınır.
  7. Bilgi temsili: Maden çıkarılan bilgiyi kullanıcılara sunmak için görselleştirme ve bilgi temsil teknikleri kullanılır.

Veri madenciliği modeli

1'den 4'e kadar olan adımlar, veri ön işleme aşamasına girer. Burada veri madenciliği tek bir adım olarak temsil edilir ancak tüm bilgi keşif sürecini ifade eder.

Bu nedenle, veri analizinin, büyük miktarda veriden ilginç kalıplar ve bilgiler keşfetme süreci olduğunu söyleyebiliriz. Veri kaynakları, veritabanları, veri ambarları, World Wide Web, düz dosyalar ve diğer bilgilendirici dosyaları içerebilir.

Ne Tür Veriler Çıkarılabilir?

Madencilik için en temel veri biçimleri veritabanı verileri, veri ambarı verileri ve işlem verileridir. Veri madenciliği teknikleri, veri akışları, sıralı veriler, metin verileri ve uzamsal veriler gibi diğer formlara da uygulanabilir.

# 1) Veritabanı Verileri: Veritabanı yönetim sistemi, birbiriyle ilişkili bir dizi veri ve verileri yönetmek ve bunlara erişmek için bir dizi yazılım programıdır. İlişkisel veritabanı sistemi bir tablolar koleksiyonudur ve her tablo bir dizi öznitelik ve tuple içerir.

İlişkisel veri tabanlarının madenciliği eğilimleri ve veri modellerini araştırır Örneğin . yaş, gelir ve önceki kredi riskine bağlı olarak müşterilerin kredi riski. Ayrıca, madencilik beklenenden sapmaları bulabilir Örneğin. bir ürünün fiyatında önemli bir artış.

# 2) Veri Ambarı Verileri: Veri ambarı, birden çok veri kaynağından toplanan ve tek bir yerde birleşik bir şema altında depolanan bir bilgi koleksiyonudur. Bir DW, ön hesaplama ve verilere daha hızlı erişim sağlayan hücrelere ve boyutlara sahip veri küpü adı verilen çok boyutlu bir veri yapısı olarak modellenmiştir.

Veri madenciliği, boyutları değişen ayrıntı düzeylerinde birleştirerek OLAP stilinde gerçekleştirilir.

# 3) İşlem Verileri: İşlem Verileri bir işlemi yakalar. Bir işlem kimliğine ve işlemde kullanılan öğelerin bir listesine sahiptir.

# 4) Diğer Veri Türleri: Diğer veriler şunları içerebilir: zamanla ilgili veriler, uzamsal veriler, hipermetin verileri ve multimedya verileri.

Veri Madenciliğinde Hangi Teknikler Kullanılır?

Veri Madenciliği, son derece uygulama odaklı bir alandır. İstatistik, makine öğrenimi, örüntü tanıma, bilgi alma, görselleştirme vb. Gibi birçok teknik, veri analizi yöntemlerinin gelişimini etkiler.

Bazılarını burada tartışalım !!

İstatistik

Verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve sunulması çalışması İstatistiksel Modeller kullanılarak yapılabilir. Örneğin , istatistikler gürültü ve eksik verileri modellemek için kullanılabilir ve daha sonra bu model, verilerdeki gürültüyü ve eksik değerleri tanımlamak için büyük veri kümesinde kullanılabilir.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, verilere dayalı performansı iyileştirmek için kullanılır. Ana araştırma alanı, bilgisayar programlarının otomatik olarak karmaşık kalıpları tanımayı öğrenmesi ve verilere dayanarak akıllı kararlar vermesidir.

Makine Öğrenimi doğruluk üzerine odaklanır ve veri madenciliği, madencilik yöntemlerinin büyük veri seti, karmaşık veriler vb. Üzerindeki verimliliği ve ölçeklenebilirliğine odaklanır.

Makine öğrenimi üç türdendir:

  1. Denetimli Öğrenim: Hedef veri seti bilinir ve makine hedef değerlere göre eğitilir.
  2. Denetimsiz Öğrenme: Hedef değerler bilinmez ve makineler kendi kendine öğrenir.
  3. Yarı Denetimli Öğrenim: Hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme tekniklerini kullanır.

Bilgi Erişimi (IR)

Belgelerde belge veya bilgi arama bilimidir.

İki ilke kullanır:

  • Aranacak veriler yapılandırılmamış.
  • Sorgular esas olarak anahtar kelimelerden oluşur.

Veri analizi ve IR kullanarak, belge koleksiyonundaki ana konuları ve ayrıca her belgede yer alan ana konuları bulabiliriz.

Windows 7 için ücretsiz gereksiz dosya temizleyici

Veri Analizinde Başlıca Sorunlar

Veri Madenciliğinin bununla ilgili olarak aşağıda belirtildiği gibi bir takım sorunları vardır:

Madencilik Metodolojisi

  • Çeşitli uygulamalar olduğu için, yeni madencilik görevleri ortaya çıkmaya devam ediyor. Bu görevler aynı veritabanını farklı şekillerde kullanabilir ve yeni veri madenciliği tekniklerinin geliştirilmesini gerektirebilir.
  • Büyük veri kümelerinde bilgi ararken, çok boyutlu alanı keşfetmemiz gerekir. İlginç desenler bulmak için çeşitli boyut kombinasyonlarının uygulanması gerekir.
  • Belirsiz, gürültülü ve eksik veriler bazen hatalı türetmeye yol açabilir.

Kullanıcı etkileşimi

  • Veri analiz süreci oldukça interaktif olmalıdır. Madencilik sürecini kolaylaştırmak için kullanıcı etkileşimli olması önemlidir.
  • Alan bilgisi, arka plan bilgisi, kısıtlamalar vb., Veri madenciliği sürecine dahil edilmelidir.
  • Verilerin madenciliği ile keşfedilen bilgi insanlar için kullanılabilir olmalıdır. Sistem, bilginin anlamlı bir temsilini, kullanıcı dostu görselleştirme tekniklerini vb. Benimsemelidir.

Verimlilik ve Ölçeklenebilirlik

  • Veri madenciliği algoritmaları, veri havuzlarındaki büyük miktarda veriden ilginç verileri etkili bir şekilde çıkarmak için verimli ve ölçeklenebilir olmalıdır.
  • Geniş veri dağıtımı, hesaplamadaki karmaşıklık, paralel ve dağıtılmış veri yoğun algoritmaların geliştirilmesini motive eder.

Veritabanı Türlerinin Çeşitliliği

  • Çeşitli uygulamalar için etkili ve verimli veri analizi araçlarının oluşturulması, yapılandırılmamış verilerden geniş veri türleri yelpazesi, geçici veriler, hipermetin, multimedya verileri ve yazılım programı kodu, zorlu ve aktif bir araştırma alanı olmaya devam etmektedir.

Sosyal etki

  • Verilerin kullanımının ifşa edilmesi ve kişisel mahremiyetin olası ihlali ve hakların korunması, ele alınması gereken endişe alanlarıdır.

Sonuç

Veri Madenciliği, büyük miktarda verinin karar vermesine ve analizine yardımcı olur. Günümüzde en yaygın iş tekniğidir. Verilerin otomatik analizine izin verir ve popüler eğilimleri ve davranışları tanımlar.

Veri Analizi, gelişmiş veri analizi ve davranış çalışması için makine öğrenimi, istatistik, yapay zeka vb. İle birleştirilebilir.

Veri Madenciliği, veri tabanlarından bilgi ve model çıkarmanın maliyeti (uzman kaynaklarının uygulanması gereken karmaşık algoritmalar), bilgi türü (tarihsel veriler olduğu gibi aynı olmayabilir) gibi çeşitli faktörler dikkate alınarak uygulanmalıdır. şu anda, bu nedenle analiz yararlı olmayacaktır).

Umarız bu öğretici Veri Madenciliği kavramı hakkındaki bilginizi zenginleştirdi !!

SONRAKİ Eğitici

Önerilen Kaynaklar

^