De Datautvinning eller også kjent som Datautvinning, er en prosess som trekker ut viktig informasjon fra viktige databaser, denne informasjonen bestemmer effektiviteten i selskapet gjennom trender og faktorer slik at brukeren kan løse eventuelle problemer med at selskapet genererer konkurransefortrinn.
Verktøyene i denne prosessen kan brukes til å forutsi nye perspektiver og de mulige fremtidige situasjonene i selskapet, noe som er veldig viktig i proaktiv beslutningstaking.
Annonser
De data mining teknikker De søker automatisk å oppdage alt innholdet i informasjonen som lagres på en ryddig måte i viktige databaser.
Målet med disse teknikkene er oppdage profiler, trender og mønstre gjennom dataanalyse gjennom bruk av teknologi som gjenkjenner nettverk, logikk, mønstre og andre avanserte analyseteknikker.
Annonser
I denne artikkelen finner du:
Hovedfaser av data mining
Selv om hver sak i denne typen prosesser kan være forskjellig fra den forrige, har prosedyren for alle følgende hovedfaser:
Annonser
Bestemmelse av problemer eller mål
Ethvert prosjekt med denne typen prosesser begynner med kunnskap om det kommersielle problemet. Ekspertene i Datautvinning, i domener og bedrifter samarbeider med dedikasjon for å bestemme kravene og målene for prosjekter som visualiserer dem på en kommersiell måte.
Målet med et prosjekt definerer problemet, derfor er verktøyene i denne typen databehandling ikke nødvendig i denne fasen.
Annonser
Datasøk
Domeneeksperter vet at metadata er basert på å samle inn, beskrive og søke i data, akkurat som de kan bestemme dataproblemer. I denne forstand er det veldig viktig at forretningseksperter og mastergrader i data mining utfører utvekslinger av definisjonen av problemet.
I datasøkfasen brukes statistiske analyseverktøy til å utføre søket.
Annonser
Data organisering
Domeneeksperter designer en datamodell for å utføre modelleringsprosessen. De kan samle inn og formatere dataene, siden det er gruvefunksjoner som bare godtar data i bestemte formater.
I løpet av denne fasen blir dataene endret flere ganger. Organiseringen av dataene for modelleringsverktøyet velges gjennom poster, tabeller og attributter. Gruveeksperter tar et valg og bruker forskjellige funksjoner for det samme problemet med visse datainnsamlinger.
Modellering
I denne fasen sammen med evalueringen kan de gjentas flere ganger for å gjøre endringer i målingene inntil man oppnår effektive verdier, derfor, på slutten av denne fasen, en modell av kvalitet.
Evaluering
Ekspertene med mestre i data mining utføre modellevalueringer. Hvis modellen ikke oppfyller forventningene, er det nødvendig å gå tilbake til modelleringsfasen og du må redesigne, gjøre modifikasjoner på parametrene til bedre oppnås verdier. Når de er tilpasset modellen, kan du få forklaringer fra selskapet.
Prosess
Til slutt bruker de alle resultatene ved å eksportere dem til forskjellige databaser eller i noen annen type applikasjon.
Data mining teknikker
Denne typen prosesser er basert på forskjellige teknikker, disse er:
- Induksjonsregel: Viser til utledning av et sett med regler som kan avgjøre problemet. Disse reglene er helt uavhengige og ligner vanligvis på beslutningstreet, men de trenger ikke være en del av det.
- Gruppering: Det er en type teknikk som søker å finne koblinger mellom den objektive variabelen og den beskrivende variabelen som ikke har noen kobling.
- Kunstige nevrale nettverk: Består av oppførselen til menneskelige nevroner, noe som indikerer at de er basert på en rekke enheter og kunstige nevroner som er relatert til hverandre for å overføre forskjellige tegn.
- Hierarkisk algoritme: Dette er en teknikk som søker å skape et bestemt hierarki av grupper. Strategiene som brukes for denne typen gruppering bestemmes som en bottom-up-tilnærming eller en top-down-tilnærming.
Fordeler med data mining
Dataanalysen som utføres gjennom data mining kan generere store fordeler for selskaper med for å forbedre utviklingen, også for å tiltrekke og beholde sine kunder som er de som tillater økning av salg. Blant de mest relevante fordelene er:
- Den har evnen til å utføre databaseanalyse gjennom store datamengder.
- Det hjelper å finne og også beholde kunder.
- Før du bruker en hvilken som helst modell, kan de sjekkes gjennom forskjellige statistikker for å verifisere gyldigheten av spådommer.
- Identifiseringen av mønstre gjør at selskapet kan designe bedre løsninger som kan tilbys i markedet, enten ved å lage innovative produkter eller forbedre eksisterende.
- Det tillater innhenting av uventet informasjon, siden det fungerer med algoritmer på grunn av utførelse av forskjellige kombinasjoner.
- Det gir bedrifter muligheten til å tilby kundene de produktene eller tjenestene de trenger.
- I forbindelse med synkende kostnader kan konverteringsfrekvensen øke betydelig takket være den påståelige tilpasningen av tilbudene, noe som resulterer i optimal avkastning.
- Resultatene er enkle å tolke og krever ikke store datakunnskaper.
De Datautvinning Det blir presentert som en teknologisk prosess som kommer fra forskjellige fordeler, på den ene siden er det et resultat av forholdet som eksisterer mellom forskere og mennesker knyttet til forretningssystemet og på den annen side tillater det å spare store summer i et selskap og bidrar til å generere nye muligheter for virksomhet.
Det er ingen tvil om at det å utføre arbeid med denne typen teknologi krever en rekke detaljer, siden beslutningstaking er involvert i det endelige produktet.
