Data mining tutorial giver grundlæggende og avancerede koncepter for data mining. Vores data mining tutorial er designet til elever og eksperter.

Data mining er en af ​​de mest nyttige teknikker, der hjælper iværksættere, forskere og enkeltpersoner med at udtrække værdifuld information fra enorme datasæt. Data mining kaldes også Knowledge Discovery in Database (KDD) . Videnopdagelsesprocessen omfatter datarensning, dataintegration, datavalg, datatransformation, datamining, mønsterevaluering og videnspræsentation.

Vores data mining tutorial inkluderer alle emner af datamining såsom applikationer, data mining vs maskinlæring, data mining værktøjer, sociale medier data mining, data mining teknikker, Clustering i data mining, udfordringer i data mining osv.

Hvad er Data Mining?

Processen med at udtrække information for at identificere mønstre, tendenser og nyttige data, der ville gøre det muligt for virksomheden at tage den datadrevne beslutning fra enorme datasæt, kaldes Data Mining.

Med andre ord kan vi sige, at Data Mining er processen med at undersøge skjulte mønstre af information til forskellige perspektiver for kategorisering i nyttige data, som indsamles og samles i bestemte områder såsom datavarehuse, effektiv analyse, dataminingalgoritme, hjælpende beslutningstagning frembringelse og andre datakrav for i sidste ende at spare omkostninger og generere indtægter.

Data mining er handlingen med automatisk at søge efter store lagre af information for at finde tendenser og mønstre, der går ud over simple analyseprocedurer. Data mining bruger komplekse matematiske algoritmer til datasegmenter og evaluerer sandsynligheden for fremtidige begivenheder. Data Mining kaldes også Knowledge Discovery of Data (KDD).

Data Mining er en proces, der bruges af organisationer til at udtrække specifikke data fra enorme databaser for at løse forretningsproblemer. Det gør primært rådata til nyttig information.

Data Mining ligner Data Science udført af en person i en specifik situation på et bestemt datasæt med et mål. Denne proces omfatter forskellige typer tjenester såsom tekstmining, webmining, lyd- og videomining, billeddatamining og social media-mining. Det gøres gennem software, der er simpelt eller meget specifikt. Ved at outsource data mining kan alt arbejdet udføres hurtigere med lave driftsomkostninger. Specialiserede virksomheder kan også bruge nye teknologier til at indsamle data, som er umulige at lokalisere manuelt. Der er tonsvis af information tilgængelig på forskellige platforme, men meget lidt viden er tilgængelig. Den største udfordring er at analysere dataene for at udtrække vigtig information, som kan bruges til at løse et problem eller til virksomhedsudvikling. Der er mange kraftfulde instrumenter og teknikker til rådighed til at mine data og finde bedre indsigt fra dem.

Typer af data mining

Data mining kan udføres på følgende typer data:

Relationel database:

En relationel database er en samling af flere datasæt formelt organiseret af tabeller, poster og kolonner, hvorfra data kan tilgås på forskellige måder uden at skulle genkende databasetabellerne. Tabeller formidler og deler information, hvilket letter datasøgning, rapportering og organisering.

præstationstest

Datavarehuse:

Et datavarehus er den teknologi, der indsamler data fra forskellige kilder i organisationen for at give meningsfuld forretningsindsigt. Den enorme mængde data kommer fra flere steder såsom Marketing og Finans. De udtrukne data bruges til analytiske formål og hjælper med at træffe beslutninger for en virksomhedsorganisation. Datavarehuset er designet til analyse af data frem for transaktionsbehandling.

Datalagre:

Datalageret refererer generelt til en destination for datalagring. Men mange it-professionelle bruger udtrykket mere tydeligt til at henvise til en bestemt slags opsætning inden for en it-struktur. For eksempel en gruppe af databaser, hvor en organisation har opbevaret forskellige former for information.

Objekt-relationel database:

En kombination af en objektorienteret databasemodel og relationel databasemodel kaldes en objektrelationel model. Det understøtter klasser, objekter, arv osv.

Et af de primære mål med den objektrelationelle datamodel er at lukke kløften mellem den relationelle database og den objektorienterede modelpraksis, der ofte bruges i mange programmeringssprog, for eksempel C++, Java, C# og så videre.

Transaktionsdatabase:

En transaktionsdatabase refererer til et databasestyringssystem (DBMS), der har potentialet til at fortryde en databasetransaktion, hvis den ikke udføres korrekt. Selvom dette var en unik mulighed for meget lang tid tilbage, understøtter de fleste relationelle databasesystemer i dag transaktionelle databaseaktiviteter.

Fordele ved Data Mining

• Data Mining-teknikken gør det muligt for organisationer at opnå videnbaserede data.
• Data mining gør det muligt for organisationer at foretage lukrative ændringer i drift og produktion.
• Sammenlignet med andre statistiske dataapplikationer er datamining en omkostningseffektiv.
• Data Mining hjælper beslutningsprocessen i en organisation.
• Det letter den automatiske opdagelse af skjulte mønstre samt forudsigelse af tendenser og adfærd.
• Det kan induceres i det nye system såvel som de eksisterende platforme.
• Det er en hurtig proces, der gør det nemt for nye brugere at analysere enorme mængder data på kort tid.

Ulemper ved Data Mining

• Der er en sandsynlighed for, at organisationerne kan sælge nyttige data fra kunder til andre organisationer for penge. Ifølge rapporten har American Express solgt deres kunders kreditkortkøb til andre organisationer.
• Mange data mining-analysesoftware er vanskelige at betjene og har brug for forudgående uddannelse for at arbejde på.
• Forskellige data mining-instrumenter fungerer på forskellige måder på grund af de forskellige algoritmer, der bruges i deres design. Derfor er valget af de rigtige dataminingværktøjer en meget udfordrende opgave.
• Data mining-teknikkerne er ikke præcise, så det kan føre til alvorlige konsekvenser under visse forhold.

Data Mining-applikationer

Data Mining bruges primært af organisationer med intense forbrugerkrav - Detailhandel, Kommunikation, Finansiel, marketingvirksomhed, bestemme pris, forbrugerpræferencer, produktpositionering og indvirkning på salg, kundetilfredshed og virksomhedsoverskud. Data mining gør det muligt for en forhandler at bruge point-of-sale-registreringer over kundekøb til at udvikle produkter og kampagner, der hjælper organisationen med at tiltrække kunden.

Disse er følgende områder, hvor datamining er meget udbredt:

Data mining i sundhedsvæsenet:

Data mining i sundhedsvæsenet har et fremragende potentiale til at forbedre sundhedssystemet. Den bruger data og analyser til bedre indsigt og til at identificere bedste praksis, der vil forbedre sundhedsydelser og reducere omkostninger. Analytikere bruger data mining-tilgange såsom Machine learning, Multi-dimensional database, Datavisualisering, Soft computing og statistik. Data Mining kan bruges til at forudsige patienter i hver kategori. Procedurerne sikrer, at patienterne får intensiv behandling på det rigtige sted og på det rigtige tidspunkt. Data mining gør det også muligt for sundhedsforsikringsselskaber at genkende bedrageri og misbrug.

Datamining i markedskurveanalyse:

Markedskurvanalyse er en modelleringsmetode baseret på en hypotese. Hvis du køber en bestemt gruppe af produkter, så er der større sandsynlighed for, at du køber en anden gruppe af produkter. Denne teknik kan gøre det muligt for forhandleren at forstå en købers købsadfærd. Disse data kan hjælpe forhandleren med at forstå køberens krav og ændre butikkens layout i overensstemmelse hermed. Ved at bruge en forskellig analytisk sammenligning af resultater mellem forskellige butikker, mellem kunder i forskellige demografiske grupper kan gøres.

Data mining i uddannelse:

Uddannelsesdatamining er et nyligt opstået felt, der beskæftiger sig med udvikling af teknikker, der udforsker viden fra data genereret fra undervisningsmiljøer. EDM-mål anerkendes som bekræftelse af studerendes fremtidige læringsadfærd, undersøgelse af virkningen af ​​pædagogisk støtte og fremme af læringsvidenskab. En organisation kan bruge data mining til at træffe præcise beslutninger og også til at forudsige den studerendes resultater. Med resultaterne kan institutionen koncentrere sig om, hvad der skal undervises, og hvordan der skal undervises.

Data mining i produktionsteknik:

Viden er det bedste aktiv, som en produktionsvirksomhed besidder. Data mining-værktøjer kan være gavnlige til at finde mønstre i en kompleks fremstillingsproces. Data mining kan bruges i design på systemniveau for at opnå forholdet mellem produktarkitektur, produktportefølje og kundernes databehov. Det kan også bruges til at forudsige produktudviklingsperioden, omkostningerne og forventningerne blandt de andre opgaver.

Data Mining i CRM (Customer Relationship Management):

Customer Relationship Management (CRM) handler om at skaffe og fastholde kunder, også at øge kundeloyalitet og implementere kundeorienterede strategier. For at få et anstændigt forhold til kunden skal en virksomhedsorganisation indsamle data og analysere dataene. Med data mining-teknologier kan de indsamlede data bruges til analyser.

Data mining i svindeldetektion:

Milliarder af dollars går tabt på grund af bedrageri. Traditionelle metoder til afsløring af svindel er lidt tidskrævende og sofistikerede. Data mining giver meningsfulde mønstre og gør data til information. Et ideelt svindeldetektionssystem bør beskytte alle brugeres data. Overvågede metoder består af en samling af prøveoptegnelser, og disse optegnelser klassificeres som svigagtige eller ikke-svigagtige. En model er konstrueret ved hjælp af disse data, og teknikken er lavet til at identificere, om dokumentet er svigagtigt eller ej.

Datamining i løgnedetektion:

chown kommando

At pågribe en kriminel er ikke en stor sag, men at få sandheden frem fra ham er en meget udfordrende opgave. Retshåndhævelse kan bruge data mining-teknikker til at efterforske lovovertrædelser, overvåge formodet terrorkommunikation osv. Denne teknik omfatter også tekstmining, og den søger meningsfulde mønstre i data, som normalt er ustruktureret tekst. Oplysningerne indsamlet fra de tidligere undersøgelser sammenlignes, og der konstrueres en model for løgnedetektion.

Data Mining Financial Banking:

Digitaliseringen af ​​banksystemet formodes at generere en enorm mængde data med hver ny transaktion. Data mining-teknikken kan hjælpe bankfolk ved at løse forretningsrelaterede problemer i bank- og finanssektoren ved at identificere tendenser, tab og sammenhænge i forretningsinformation og markedsomkostninger, som ikke umiddelbart er tydelige for ledere eller ledere, fordi datamængden er for stor eller produceres. for hurtigt på skærmen af ​​eksperter. Lederen kan finde disse data for bedre at målrette, erhverve, fastholde, segmentere og vedligeholde en profitabel kunde.

Udfordringer ved implementering i datamining

Selvom datamining er meget kraftfuldt, står det over for mange udfordringer under udførelsen. Forskellige udfordringer kan være relateret til ydeevne, data, metoder og teknikker osv. Data mining-processen bliver effektiv, når udfordringerne eller problemerne er korrekt anerkendt og tilstrækkeligt løst.

Ufuldstændige og støjende data:

Processen med at udtrække nyttige data fra store mængder data er data mining. Dataene i den virkelige verden er heterogene, ufuldstændige og støjende. Data i enorme mængder vil normalt være unøjagtige eller upålidelige. Disse problemer kan opstå på grund af datamåleinstrumenter eller på grund af menneskelige fejl. Antag, at en detailkæde indsamler telefonnumre på kunder, der bruger mere end 500 $, og regnskabsmedarbejderne lægger oplysningerne ind i deres system. Personen kan lave en cifferfejl ved indtastning af telefonnummeret, hvilket resulterer i forkerte data. Selv nogle kunder er måske ikke villige til at oplyse deres telefonnumre, hvilket resulterer i ufuldstændige data. Dataene kan blive ændret på grund af menneskelige eller systemfejl. Alle disse konsekvenser (støjende og ufuldstændige data) gør datamining udfordrende.

Datadistribution:

Real-worlds data lagres normalt på forskellige platforme i et distribueret computermiljø. Det kan være i en database, individuelle systemer eller endda på internettet. Praktisk set er det en ret svær opgave at lave alle data til et centraliseret datalager, primært på grund af organisatoriske og tekniske bekymringer. For eksempel kan forskellige regionale kontorer have deres servere til at gemme deres data. Det er ikke muligt at gemme alle data fra alle kontorer på en central server. Derfor kræver data mining udvikling af værktøjer og algoritmer, der tillader mining af distribuerede data.

Komplekse data:

Data fra den virkelige verden er heterogen, og det kan være multimediedata, herunder lyd og video, billeder, komplekse data, rumlige data, tidsserier og så videre. Det er en svær opgave at administrere disse forskellige typer data og udtrække nyttig information. Det meste af tiden ville nye teknologier, nye værktøjer og metoder skulle forfines for at få specifik information.

Ydeevne:

Data mining-systemets ydeevne afhænger primært af effektiviteten af ​​de anvendte algoritmer og teknikker. Hvis den designede algoritme og teknikker ikke er op til mærket, så vil effektiviteten af ​​datamining-processen blive påvirket negativt.

Databeskyttelse og sikkerhed:

Data mining fører normalt til alvorlige problemer med hensyn til datasikkerhed, styring og privatliv. For eksempel, hvis en forhandler analyserer detaljerne for de købte varer, så afslører den data om kundernes købsvaner og præferencer uden deres tilladelse.

Datavisualisering:

Inden for data mining er datavisualisering en meget vigtig proces, fordi det er den primære metode, der viser outputtet til brugeren på en præsentabel måde. De udtrukne data skal formidle den nøjagtige betydning af det, de har til hensigt at udtrykke. Men mange gange er det svært at repræsentere informationen til slutbrugeren på en præcis og nem måde. Indgangsdataene og outputoplysningerne er komplicerede, meget effektive og vellykkede datavisualiseringsprocesser, der skal implementeres for at gøre det vellykket.

normalisering i databasen

Der er mange flere udfordringer i data mining ud over de ovennævnte problemer. Flere problemer afsløres, efterhånden som den faktiske datamining-proces begynder, og succesen med datamining afhænger af at slippe af med alle disse vanskeligheder.

Forudsætninger

Før du lærer begreberne Data Mining, bør du have en grundlæggende forståelse af statistik, databaseviden og grundlæggende programmeringssprog.

Publikum

Vores Data Mining Tutorial er forberedt til alle nybegyndere eller datalogi kandidater for at hjælpe dem med at lære det grundlæggende til avancerede teknikker relateret til data mining.

Problemer

Vi forsikrer dig om, at du ikke vil finde nogen problemer, mens du lærer vores Data Mining-tutorial. Men hvis der er nogen fejl i denne vejledning, så skriv venligst problemet eller fejlen i kontaktformularen, så vi kan forbedre det.