Introducere în tehnicile și aplicațiile de data mining

Exploatarea datelor este un proces unic folosit pentru a căuta în seturi mari de date pentru a căuta modele și tendințe greu de găsit. Era tehnologică modernă este epoca care devine din ce în ce mai dependentă de date și baze de date. Pentru a asigura utilizarea adecvată a bazelor de date, data mining-ul este utilizat pe scară largă, făcând astfel știința datelor una dintre cele mai bune perspective de carieră pentru aspiranții IT, deoarece este valoroasă pentru industria IT pentru a descoperi modele de seturi de date și a le extrage.

Organizațiile și companiile robuste se confruntă cu volume mari de seturi de date zilnic. Aici intervine rolul cercetătorilor de date. Ei prezic și recunosc evenimentele și prognozează evenimentele ulterioare examinând seturi mari de date. Procesul utilizat pentru extragerea datelor valoroase din seturile de date și găsirea respectivelor modele necesită instrumente de extragere a datelor sau software și metodologii statistice.

Acest lucru îi ajută în continuare să detecteze anomalii pentru a prezice rezultate viitoare, ceea ce ajută la profitabilitatea companiilor prin reducerea la minimum a riscurilor care duc la pierderea și risipa de resurse. Datele extrase sunt transformate în continuare, filtrate din seturile de date din care sunt extrase informații utilizabile.

Exploatarea datelor este o tehnică pe care organizațiile și indivizii o folosesc pentru a transforma datele brute și neexplorate în informații utilizabile și la fel de valoroase. Procesul de extragere a datelor este implicat în principal cu utilizarea multor metodologii și instrumente. În plus, ajută să căutați tendințe și modele care pot fi extrase din bucăți mari și loturi de date.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Procesul de extragere a datelor sporește profitabilitatea utilizatorilor și a organizațiilor prin scăderea riscului prin predicție. Acesta permite utilizatorului să ia decizii de afaceri mai eficiente și profitabile și să combată mai bine provocările prin evitarea riscurilor. Exploatarea datelor este parte integrantă a oricărei companii sau afaceri și ajută în multe sectoare, cum ar fi managementul resurselor, managementul clienților și angajaților.

Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor

Tehnici de extragere a datelor

Miningul de date este o combinație a multor tehnici și instrumente care permit extragerea datelor utile din seturi masive de date. Iată câteva tehnici de data mining pentru a vă ajuta să înțelegeți aspectele tehnice relevante pentru data mining.

• Modele de urmărire – Aceasta este una dintre tehnicile cruciale de extragere a datelor, care se bazează pe recunoașterea modelelor găsite în seturi mari de date. În această fază, orice anomalie sau aberație în date este găsită și este ulterior folosită pentru a formula modele extrase din tendințele datelor.
• Clasificare - Aceasta este mai mult o tehnică de extragere a datelor complexă, dar integrală, care implică colectarea mai multor atribute într-o singură mișcare și segregarea lor în clasificări diferite. Acest lucru ajută în continuare să se concentreze asupra clasificărilor specifice sau singulare pentru a extrage mai multe informații.
• Asociere – Asocierea este o tehnică de extragere a datelor care implică conectarea elementelor și variabilelor între ele prin concluzii centrate pe date. Acest proces folosește diferite atribute și evenimente legate de natură sau sunt proporționale și apoi trage concluzia bazându-se pe acele informații.
• Detectarea valorii aberante - Această tehnică se concentrează pe reorganizarea oricăror anomalii găsite pentru o înțelegere mai eficientă a seturilor de date. Acest lucru ajută la prezicerea evenimentelor viitoare pentru a obține profit maxim în companii, deoarece acestea vor fi înarmate cu date predictive.
• Clustering – Această tehnică implică în primul rând asimilarea de seturi mari de date pe baza a ceea ce este comun între ele și este similară cu tehnica de extragere a datelor Asociației. Clustering combină bucăți mari de diferite elemente sau date demografice pe baza atributelor lor, creând astfel obiective.
• Regresia – Aceasta este o tehnică de extragere a datelor care este extrem de crucială, deoarece implică în primul rând planificarea și modelarea. Acestea se bazează în principal pe diferitele variabile și pe evenimentele prognozate determinate din datele extrase. În companii, acestea sunt în general utilizate în factori economici importanți, cum ar fi proiecția vânzărilor, prețul, cererea și concurența. Acest lucru ajută la descoperirea relației dintre mai mult de o variabilă aparținând unui anumit set de date.
• Predicție – Predicția este o tehnică crucială în data mining care determină succesul unei companii pe piață. Acesta implică în principal proiecția viitoare a datelor și prognoze evenimente pentru a ajuta la evaluarea factorilor de risc. Actul de predicție se realizează în primul rând prin analizarea tendințelor și modelelor istorice pentru a oferi concluzii precise și a determina evenimente viitoare, cum ar fi cheltuielile viitoare ale unei companii.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Aplicații ale exploatării datelor

Miningul de date are mai multe aplicații în nenumărate domenii și multe proiecte în această eră. Printre nenumăratele aplicații pentru care este folosit data mining, iată cele mai semnificative aplicații din lumea reală ale data mining care sunt de obicei observate în aplicațiile industriale și comerciale zilnice.

Inginerie și sectoare de producție

Instrumentele de extragere a datelor sunt utile pentru a descoperi modelele atât în ​​producție, cât și în producție, care sunt esențiale pentru orice afacere robustă. Acesta este locul în care data mining-ul își dovedește valoarea, deoarece le permite utilizatorilor, în special oamenilor de știință și analiștilor de date, să utilizeze instrumente de data mining pentru a găsi conexiuni relevante între arhitectura produsului și producție. Exploatarea datelor ajută, de asemenea, la extragerea de informații care pot fi potențial utilizate în proiectele la nivel de sistem. Exploatarea datelor ne permite, de asemenea, să anticipăm valorile și costul altor variabile și durata dezvoltării produsului.

Clasificarea și segmentarea clienților

Exploatarea datelor ajută la clasificarea clienților pe baza datelor demografice sau a potențialelor comportamente de cumpărare, ceea ce ajută companiile să vizeze un anumit set de clienți pentru a crește capacitatea de vânzare cu mult mai multă eficacitate. Ajută la reducerea risipei de resurse inutile și la reducerea costurilor. Miningul de date ajută la clasificarea clienților în diferite segmente pentru a ajuta companiile să se ocupe de ei în mod independent.

Servicii Bancare și Financiare

În ultima vreme, o mare populație a maselor folosește servicii financiare digitalizate. Acestea sunt găzduite pe cloud și sunt computerizate, unde sunt generate și stocate informațiile financiare digitizate. Exploatarea datelor ajută, de asemenea, la menținerea unei multitudini de servicii financiare, cum ar fi împrumuturi, înregistrări financiare și investiții pe piață.

Cercetare și Analiză

Exploatarea datelor este crucială în timpul preprocesării datelor, curățării datelor și integrării bazei de date. Mai multe instrumente de extragere a datelor și aspecte ale extragerii datelor pot fi bine utilizate pentru a găzdui orice cercetare și analiză cu precizie pe baza datelor disponibile, a elementelor datelor extrase și a datelor generate sau extrase din diverse surse, cum ar fi depozitele de date sau înregistrările istorice.

Ancheta Criminala

Criminologia este unul dintre cele mai integrante domenii care vizează identificarea infracțiunilor. Analiza criminalității și analiza criminalității prin data mining sunt extrem de valoroase, deoarece ajută la determinarea caracteristicilor crimei și a înregistrărilor istorice pentru a găsi tipare, a face predicții pe baza activității criminale și la rezolvarea infracțiunilor.

Odată cu cerințele tot mai mari din sectorul industrial, există o nevoie mare de experți în prognoza predictivă centrată pe date. Miningul de date este un domeniu de carieră care va fi în centrul atenției în următorii ani din cauza perspectivelor promițătoare, în special în știința datelor și informatică. Exploatarea datelor și știința datelor sunt alegerile principale de carieră în această eră digitală în care datele valoroase sunt asemănătoare cu valoarea aurului. O carieră bine făcută în știința datelor vă va duce pe locuri în ceea ce privește perspectivele de angajare.

Dacă sunteți curios să aflați despre Python, știința datelor, consultați Programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie , 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Dacă vă gândiți deja să faceți o carieră în procesarea datelor, analiză, extragerea datelor și altele asemenea, puteți consulta upGrad mentorat , unde veți găsi unii dintre cei mai buni mentori care sunt profesioniști pregătiți în domeniul dvs. pentru a vă ghida în următorul dvs. Etapa.