Výukový program dolování dat poskytuje základní a pokročilé koncepty dolování dat. Náš výukový program pro dolování dat je určen pro studenty a odborníky.
Data mining je jednou z nejužitečnějších technik, které pomáhají podnikatelům, výzkumníkům a jednotlivcům extrahovat cenné informace z obrovských souborů dat. Data mining je také nazýván Zjišťování znalostí v databázi (KDD) . Proces zjišťování znalostí zahrnuje čištění dat, integraci dat, výběr dat, transformaci dat, dolování dat, vyhodnocování vzorů a prezentaci znalostí.
Náš výukový program dolování dat zahrnuje všechna témata dolování dat, jako jsou aplikace, dolování dat vs strojové učení, nástroje dolování dat, dolování dat ze sociálních médií, techniky dolování dat, seskupování v dolování dat, výzvy v dolování dat atd.
Co je dolování dat?
Proces získávání informací k identifikaci vzorců, trendů a užitečných dat, která by podniku umožnila přijímat rozhodnutí na základě dat z obrovských souborů dat, se nazývá dolování dat.
Jinými slovy, můžeme říci, že dolování dat je proces zkoumání skrytých vzorců informací z různých hledisek pro kategorizaci do užitečných dat, která se shromažďují a shromažďují v určitých oblastech, jako jsou datové sklady, efektivní analýza, algoritmus dolování dat, pomoc při rozhodování. vytváření a další požadavky na údaje za účelem případného snížení nákladů a generování příjmů.
Data mining je akt automatického vyhledávání velkých zásob informací za účelem nalezení trendů a vzorců, které přesahují jednoduché analytické postupy. Data mining využívá složité matematické algoritmy pro datové segmenty a vyhodnocuje pravděpodobnost budoucích událostí. Data Mining se také nazývá Knowledge Discovery of Data (KDD).
Data Mining je proces používaný organizacemi k extrakci konkrétních dat z obrovských databází k řešení obchodních problémů. Primárně přeměňuje nezpracovaná data na užitečné informace.
Data Mining je podobná Data Science, kterou provádí osoba v konkrétní situaci na konkrétním souboru dat s určitým cílem. Tento proces zahrnuje různé typy služeb, jako je dolování textu, dolování z webu, dolování zvuku a videa, dolování obrazových dat a dolování sociálních médií. To se provádí pomocí softwaru, který je jednoduchý nebo vysoce specifický. Díky outsourcingu dolování dat lze veškerou práci provést rychleji s nízkými provozními náklady. Specializované firmy mohou také využívat nové technologie ke sběru dat, která není možné vyhledat ručně. Na různých platformách jsou k dispozici tuny informací, ale dostupných je jen velmi málo znalostí. Největší výzvou je analyzovat data a extrahovat důležité informace, které lze použít k řešení problému nebo k rozvoji společnosti. Existuje mnoho výkonných nástrojů a technik, které umožňují těžit data a získat z nich lepší přehled.
Typy dolování dat
Data mining lze provádět na následujících typech dat:
Relační databáze:
Relační databáze je kolekce více datových sad formálně uspořádaných podle tabulek, záznamů a sloupců, z nichž lze k datům přistupovat různými způsoby, aniž by bylo nutné rozeznávat databázové tabulky. Tabulky přenášejí a sdílejí informace, což usnadňuje vyhledávání dat, vytváření sestav a organizaci.
programování struct pole c
Datové sklady:
Datový sklad je technologie, která shromažďuje data z různých zdrojů v rámci organizace a poskytuje smysluplné obchodní poznatky. Obrovské množství dat pochází z více míst, jako je marketing a finance. Extrahovaná data jsou využívána pro analytické účely a pomáhají při rozhodování obchodní organizace. Datový sklad je určen spíše pro analýzu dat než pro zpracování transakcí.
Datová úložiště:
Datové úložiště obecně odkazuje na cíl pro ukládání dat. Mnoho IT profesionálů však tento termín používá jasněji k označení konkrétního druhu nastavení v rámci struktury IT. Například skupina databází, kde organizace uchovávala různé druhy informací.
Objektově relační databáze:
Kombinace objektově orientovaného databázového modelu a relačního databázového modelu se nazývá objektově relační model. Podporuje třídy, objekty, dědičnost atd.
Jedním z primárních cílů objektově-relačního datového modelu je zacelit mezeru mezi relační databází a postupy objektově orientovaného modelu, které se často používají v mnoha programovacích jazycích, například C++, Java, C# a tak dále.
Transakční databáze:
Transakční databáze označuje systém správy databází (DBMS), který má potenciál zrušit databázovou transakci, pokud není provedena správně. I když se jednalo o unikátní schopnost velmi dlouhou dobu, dnes většina relačních databázových systémů podporuje transakční databázové aktivity.
Výhody dolování dat
- Technika dolování dat umožňuje organizacím získávat data založená na znalostech.
- Data mining umožňuje organizacím lukrativní úpravy v provozu a výrobě.
- Ve srovnání s jinými statistickými datovými aplikacemi je dolování dat nákladově efektivní.
- Data Mining pomáhá rozhodovacímu procesu organizace.
- Usnadňuje automatizované odhalování skrytých vzorců a také predikci trendů a chování.
- Lze jej navodit v novém systému i ve stávajících platformách.
- Jedná se o rychlý proces, který novým uživatelům usnadňuje analýzu obrovského množství dat v krátkém čase.
Nevýhody dolování dat
- Existuje pravděpodobnost, že organizace mohou prodat užitečná data zákazníků jiným organizacím za peníze. Podle zprávy společnost American Express prodala nákupy kreditních karet svých zákazníků jiným organizacím.
- Mnoho analytického softwaru pro dolování dat je obtížné ovládat a vyžaduje pokročilé školení, aby bylo možné na něm pracovat.
- Různé nástroje pro dolování dat fungují odlišným způsobem díky různým algoritmům použitým v jejich návrhu. Proto je výběr správných nástrojů pro dolování dat velmi náročný úkol.
- Techniky dolování dat nejsou přesné, takže za určitých podmínek mohou vést k vážným následkům.
Aplikace pro dolování dat
Data Mining primárně využívají organizace s intenzivními spotřebitelskými požadavky – maloobchod, komunikace, finance, marketingové společnosti, určování ceny, spotřebitelské preference, umístění produktu a dopad na prodej, spokojenost zákazníků a firemní zisky. Data mining umožňuje maloobchodníkovi používat záznamy o nákupech zákazníků v místě prodeje k vývoji produktů a propagačních akcí, které pomáhají organizaci přilákat zákazníka.
Toto jsou následující oblasti, kde se data mining široce používá:
Data mining ve zdravotnictví:
Data mining ve zdravotnictví má vynikající potenciál zlepšit zdravotní systém. Využívá data a analýzy pro lepší přehled a identifikaci osvědčených postupů, které zlepší služby zdravotní péče a sníží náklady. Analytici používají přístupy k dolování dat, jako je strojové učení, vícerozměrná databáze, vizualizace dat, soft computing a statistiky. Data Mining lze použít k předpovědi pacientů v každé kategorii. Postupy zajišťují, že se pacientům dostane intenzivní péče na správném místě a ve správný čas. Data mining také umožňuje zdravotním pojišťovnám rozpoznat podvody a zneužití.
Dolování dat v analýze tržního koše:
Analýza tržního koše je metoda modelování založená na hypotéze. Pokud si koupíte určitou skupinu produktů, pak je pravděpodobnější, že si koupíte jinou skupinu produktů. Tato technika může maloobchodníkovi umožnit porozumět nákupnímu chování kupujícího. Tyto údaje mohou maloobchodníkovi pomoci porozumět požadavkům kupujícího a odpovídajícím způsobem upravit uspořádání obchodu. Pomocí různých analytických srovnání výsledků mezi různými obchody, mezi zákazníky v různých demografických skupinách lze provést.
java cast int do řetězce
Data mining ve vzdělávání:
Vzdělávací data mining je nově vznikající obor, který se zabývá vývojem technik, které zkoumají znalosti z dat generovaných ze vzdělávacích prostředí. Cíle EDM jsou uznávány jako potvrzení budoucího chování studentů při učení, studium dopadu podpory ve vzdělávání a podpora vědy o učení. Organizace může využívat data mining k přesným rozhodnutím a také k předpovídání výsledků studenta. Díky výsledkům se instituce může soustředit na to, co učit a jak učit.
Data mining ve výrobním inženýrství:
Znalosti jsou nejlepším aktivem výrobní společnosti. Nástroje pro dolování dat mohou být užitečné při hledání vzorů ve složitém výrobním procesu. Data mining lze použít při projektování na úrovni systému k získání vztahů mezi architekturou produktu, portfoliem produktů a datovými potřebami zákazníků. Může být také použit k předpovídání období vývoje produktu, nákladů a očekávání mezi ostatními úkoly.
Data mining v CRM (Customer Relationship Management):
CRM (Customer Relationship Management) je o získávání a udržení zákazníků, také o posílení loajality zákazníků a implementaci zákaznicky orientovaných strategií. Aby obchodní organizace získala slušný vztah se zákazníkem, musí shromažďovat data a analyzovat je. Díky technologiím dolování dat lze shromážděná data použít pro analýzu.
Dolování dat při detekci podvodů:
Kvůli podvodům jsou ztraceny miliardy dolarů. Tradiční metody detekce podvodů jsou trochu časově náročné a sofistikované. Data mining poskytuje smysluplné vzorce a přeměňuje data na informace. Ideální systém detekce podvodů by měl chránit data všech uživatelů. Kontrolované metody se skládají ze souboru vzorových záznamů a tyto záznamy jsou klasifikovány jako podvodné nebo nepodvodné. Na základě těchto dat je vytvořen model a je vytvořena technika k identifikaci, zda je dokument podvodný či nikoli.
Dolování dat při detekci lži:
Dopadnout zločince není velký problém, ale vynést z něj pravdu je velmi náročný úkol. Vymáhání práva může používat techniky dolování dat k vyšetřování trestných činů, sledování komunikace podezřelých z terorismu atd. Tato technika zahrnuje také dolování textu a hledá smysluplné vzorce v datech, což je obvykle nestrukturovaný text. Informace získané z předchozích vyšetřování jsou porovnány a je sestaven model pro detekci lži.
Finanční bankovnictví pro dolování dat:
Digitalizace bankovního systému má generovat enormní množství dat s každou novou transakcí. Technika dolování dat může bankéřům pomoci řešit problémy související s podnikáním v bankovnictví a financích tím, že identifikuje trendy, ztráty a korelace v obchodních informacích a tržních nákladech, které nejsou okamžitě zřejmé manažerům nebo vedoucím pracovníkům, protože objem dat je příliš velký nebo jsou produkovány. příliš rychle na obrazovce odborníky. Manažer může najít tato data pro lepší zacílení, získání, udržení, segmentaci a udržení ziskového zákazníka.
Výzvy implementace v dolování dat
Přestože je dolování dat velmi výkonné, během svého provádění čelí mnoha výzvám. Různé problémy mohou souviset s výkonem, daty, metodami a technikami atd. Proces dolování dat se stává efektivním, když jsou výzvy nebo problémy správně rozpoznány a adekvátně vyřešeny.
Neúplná a zašuměná data:
Proces získávání užitečných dat z velkých objemů dat je data mining. Data v reálném světě jsou heterogenní, neúplná a zašuměná. Data ve velkém množství budou obvykle nepřesná nebo nespolehlivá. Tyto problémy mohou nastat kvůli přístroji pro měření dat nebo kvůli lidským chybám. Předpokládejme, že maloobchodní řetězec shromažďuje telefonní čísla zákazníků, kteří utratí více než 500 USD, a účetní zaměstnanci vloží informace do svého systému. Osoba může při zadávání telefonního čísla udělat chybu v číslici, což má za následek nesprávné údaje. Dokonce i někteří zákazníci nemusí být ochotni zveřejnit svá telefonní čísla, což má za následek neúplné údaje. Data se mohou změnit kvůli lidské nebo systémové chybě. Všechny tyto důsledky (hlučná a neúplná data) činí dolování dat náročným.
Distribuce dat:
Reálná data jsou obvykle uložena na různých platformách v distribuovaném výpočetním prostředí. Může to být v databázi, jednotlivých systémech nebo dokonce na internetu. Prakticky je to docela těžký úkol dát všechna data do centralizovaného úložiště dat hlavně kvůli organizačním a technickým problémům. Například různé regionální kanceláře mohou mít své servery pro ukládání dat. Není možné ukládat všechna data ze všech kanceláří na centrální server. Proto dolování dat vyžaduje vývoj nástrojů a algoritmů, které umožňují dolování distribuovaných dat.
Komplexní data:
Data v reálném světě jsou heterogenní a mohou to být multimediální data, včetně zvuku a videa, obrázků, komplexních dat, prostorových dat, časových řad a tak dále. Správa těchto různých typů dat a získávání užitečných informací je obtížný úkol. K získání konkrétních informací by většinou bylo nutné vylepšit nové technologie, nové nástroje a metodiky.
Výkon:
Výkon systému dolování dat závisí především na účinnosti použitých algoritmů a technik. Pokud navržený algoritmus a techniky nevyhovují, bude nepříznivě ovlivněna účinnost procesu dolování dat.
Ochrana osobních údajů a zabezpečení:
Dolování dat obvykle vede k vážným problémům, pokud jde o zabezpečení dat, správu a soukromí. Pokud například prodejce analyzuje podrobnosti o nakupovaných položkách, odhalí údaje o nákupních zvyklostech a preferencích zákazníků bez jejich svolení.
Vizualizace dat:
Při dolování dat je vizualizace dat velmi důležitým procesem, protože je to primární metoda, která zobrazuje výstup uživateli prezentovatelným způsobem. Extrahovaná data by měla vyjadřovat přesný význam toho, co mají v úmyslu vyjádřit. Mnohdy je však obtížné prezentovat informace koncovému uživateli přesným a snadným způsobem. Vstupní data a výstupní informace jsou komplikované, velmi efektivní a úspěšné procesy vizualizace dat, aby byly úspěšné.
Kromě výše uvedených problémů existuje v oblasti dolování dat mnohem více výzev. Se začátkem skutečného procesu dolování dat se odhalují další problémy a úspěch dolování dat závisí na odstranění všech těchto potíží.
Předpoklady
Než se naučíte koncepty dolování dat, měli byste mít základní znalosti o statistikách, znalostech databáze a základním programovacím jazyku.
Publikum
Náš kurz dolování dat je připraven pro všechny začátečníky nebo absolventy informatiky, aby jim pomohl naučit se základy až po pokročilé techniky související s dolováním dat.
Problémy
Ujišťujeme vás, že při učení našeho výukového programu Data Mining nenajdete žádné potíže. Ale pokud je v tomto návodu nějaká chyba, laskavě napište problém nebo chybu do kontaktního formuláře, abychom to mohli vylepšit.
jak převést z řetězce na int