De datamining-tutorial biedt basis- en geavanceerde concepten van datamining. Onze datamining-tutorial is bedoeld voor studenten en experts.

Datamining is een van de nuttigste technieken die ondernemers, onderzoekers en individuen helpen waardevolle informatie uit enorme hoeveelheden gegevens te halen. Datamining wordt ook wel genoemd Kennis ontdekken in database (KDD) . Het kennisontdekkingsproces omvat het opschonen van gegevens, gegevensintegratie, gegevensselectie, gegevenstransformatie, datamining, patroonevaluatie en kennispresentatie.

Onze Datamining-tutorial omvat alle onderwerpen van Datamining, zoals toepassingen, Datamining versus Machine learning, Dataminingtools, Social Media Datamining, Dataminingtechnieken, Clustering in datamining, Uitdagingen in Datamining, enz.

Wat is datamining?

Het proces van het extraheren van informatie om patronen, trends en nuttige gegevens te identificeren waarmee het bedrijf de datagestuurde beslissing kan nemen uit enorme hoeveelheden gegevens, wordt datamining genoemd.

Met andere woorden, we kunnen zeggen dat datamining het proces is van het onderzoeken van verborgen informatiepatronen vanuit verschillende perspectieven voor categorisering in bruikbare gegevens, die worden verzameld en samengesteld op specifieke gebieden zoals datawarehouses, efficiënte analyse, datamining-algoritmen, hulp bij het nemen van beslissingen. maken en andere gegevensvereisten om uiteindelijk kosten te besparen en inkomsten te genereren.

Datamining is het automatisch zoeken naar grote hoeveelheden informatie om trends en patronen te vinden die verder gaan dan eenvoudige analyseprocedures. Datamining maakt gebruik van complexe wiskundige algoritmen voor datasegmenten en evalueert de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen. Datamining wordt ook wel Knowledge Discovery of Data (KDD) genoemd.

Datamining is een proces dat door organisaties wordt gebruikt om specifieke gegevens uit enorme databases te extraheren om bedrijfsproblemen op te lossen. Het zet vooral ruwe data om in bruikbare informatie.

Data Mining is vergelijkbaar met Data Science, uitgevoerd door een persoon, in een specifieke situatie, op een bepaalde dataset, met een doel. Dit proces omvat verschillende soorten diensten, zoals tekstmining, webmining, audio- en videomining, picturale datamining en sociale mediamining. Het gebeurt via software die eenvoudig of zeer specifiek is. Door datamining uit te besteden, kan al het werk sneller worden gedaan tegen lage bedrijfskosten. Gespecialiseerde bedrijven kunnen ook nieuwe technologieën gebruiken om gegevens te verzamelen die onmogelijk handmatig te lokaliseren zijn. Er is heel veel informatie beschikbaar op verschillende platforms, maar er is heel weinig kennis toegankelijk. De grootste uitdaging is het analyseren van de gegevens om er belangrijke informatie uit te halen die kan worden gebruikt om een ​​probleem op te lossen of voor bedrijfsontwikkeling. Er zijn veel krachtige instrumenten en technieken beschikbaar om gegevens te ontginnen en er betere inzichten uit te halen.

Soorten datamining

Datamining kan worden uitgevoerd op de volgende soorten gegevens:

Relationele database:

Een relationele database is een verzameling van meerdere gegevenssets die formeel zijn georganiseerd door tabellen, records en kolommen waaruit gegevens op verschillende manieren toegankelijk zijn zonder dat u de databasetabellen hoeft te herkennen. Tabellen brengen informatie over en delen deze, wat de doorzoekbaarheid, rapportage en organisatie van gegevens vergemakkelijkt.

database

Datawarehouses:

Een Data Warehouse is de technologie die de gegevens uit verschillende bronnen binnen de organisatie verzamelt om zinvolle zakelijke inzichten te bieden. De enorme hoeveelheid gegevens is afkomstig van meerdere plaatsen, zoals Marketing en Financiën. De geëxtraheerde gegevens worden gebruikt voor analytische doeleinden en helpen bij de besluitvorming voor een bedrijfsorganisatie. Het datawarehouse is ontworpen voor de analyse van gegevens in plaats van voor de verwerking van transacties.

Gegevensopslagplaatsen:

De Data Repository verwijst doorgaans naar een bestemming voor gegevensopslag. Veel IT-professionals gebruiken de term echter duidelijker om te verwijzen naar een specifiek soort opzet binnen een IT-structuur. Bijvoorbeeld een groep databases waarin een organisatie verschillende soorten informatie heeft bewaard.

Object-relationele database:

Een combinatie van een objectgeoriënteerd databasemodel en een relationeel databasemodel wordt een object-relationeel model genoemd. Het ondersteunt klassen, objecten, erfenis, enz.

Een van de belangrijkste doelstellingen van het object-relationele datamodel is het dichten van de kloof tussen de relationele database en de objectgeoriënteerde modelpraktijken die vaak worden gebruikt in veel programmeertalen, bijvoorbeeld C++, Java, C#, enzovoort.

Transactionele database:

Een transactionele database verwijst naar een databasebeheersysteem (DBMS) dat de potentie heeft om een ​​databasetransactie ongedaan te maken als deze niet op de juiste manier wordt uitgevoerd. Ook al was dit een hele tijd geleden een unieke mogelijkheid, tegenwoordig ondersteunen de meeste relationele databasesystemen transactionele databaseactiviteiten.

Voordelen van datamining

• Met de Data Mining-techniek kunnen organisaties op kennis gebaseerde gegevens verkrijgen.
• Datamining stelt organisaties in staat lucratieve wijzigingen aan te brengen in de bedrijfsvoering en productie.
• Vergeleken met andere statistische datatoepassingen is datamining kostenefficiënt.
• Data Mining helpt het besluitvormingsproces van een organisatie.
• Het vergemakkelijkt de geautomatiseerde ontdekking van verborgen patronen en de voorspelling van trends en gedrag.
• Het kan zowel in het nieuwe systeem als in de bestaande platforms worden geïnduceerd.
• Het is een snel proces dat het voor nieuwe gebruikers gemakkelijk maakt om in korte tijd enorme hoeveelheden gegevens te analyseren.

Nadelen van datamining

• De kans bestaat dat de organisaties voor geld nuttige gegevens van klanten aan andere organisaties verkopen. Volgens het rapport heeft American Express creditcardaankopen van hun klanten aan andere organisaties verkocht.
• Veel datamining-analysesoftware is moeilijk te bedienen en vereist voorafgaande training om ermee te kunnen werken.
• Verschillende datamininginstrumenten werken op verschillende manieren vanwege de verschillende algoritmen die in hun ontwerp worden gebruikt. Daarom is de selectie van de juiste dataminingtools een zeer uitdagende taak.
• De dataminingtechnieken zijn niet nauwkeurig, zodat dit onder bepaalde omstandigheden tot ernstige gevolgen kan leiden.

Datamining-applicaties

Datamining wordt voornamelijk gebruikt door organisaties met intense consumenteneisen (detailhandel, communicatie, financiën, marketingbedrijven) om de prijs, consumentenvoorkeuren, productpositionering en impact op de verkoop, klanttevredenheid en bedrijfswinsten te bepalen. Datamining stelt een detailhandelaar in staat verkoopgegevens van klantaankopen te gebruiken om producten en promoties te ontwikkelen die de organisatie helpen de klant aan te trekken.

Dit zijn de volgende gebieden waar datamining veel wordt gebruikt:

Datamining in de gezondheidszorg:

Datamining in de gezondheidszorg heeft uitstekende mogelijkheden om het gezondheidszorgsysteem te verbeteren. Het maakt gebruik van gegevens en analyses voor betere inzichten en om best practices te identificeren die de gezondheidszorgdiensten zullen verbeteren en de kosten zullen verlagen. Analisten gebruiken dataminingbenaderingen zoals machine learning, multidimensionale databases, datavisualisatie, soft computing en statistiek. Datamining kan worden gebruikt om patiënten in elke categorie te voorspellen. De procedures zorgen ervoor dat de patiënten intensieve zorg op de juiste plaats en op het juiste moment krijgen. Datamining stelt zorgverzekeraars ook in staat fraude en misbruik te herkennen.

Datamining in marktmandanalyse:

Marktmandanalyse is een modelleringsmethode gebaseerd op een hypothese. Als u een specifieke groep producten koopt, is de kans groter dat u een andere groep producten koopt. Deze techniek kan de winkelier in staat stellen het koopgedrag van een koper te begrijpen. Deze gegevens kunnen de detailhandelaar helpen de behoeften van de koper te begrijpen en de indeling van de winkel dienovereenkomstig aan te passen. Met behulp van een andere analytische vergelijking van de resultaten tussen verschillende winkels, tussen klanten in verschillende demografische groepen, kan worden gedaan.

Datamining in het onderwijs:

Datamining in het onderwijs is een nieuw opkomend vakgebied, dat zich bezighoudt met het ontwikkelen van technieken die kennis verkennen uit de gegevens die uit onderwijsomgevingen worden gegenereerd. EDM-doelstellingen worden erkend als het bevestigen van het toekomstige leergedrag van studenten, het bestuderen van de impact van onderwijsondersteuning en het bevorderen van leerwetenschap. Een organisatie kan datamining gebruiken om nauwkeurige beslissingen te nemen en ook om de resultaten van de student te voorspellen. Met de resultaten kan de instelling zich concentreren op wat ze moet onderwijzen en hoe ze les moet geven.

Datamining in productietechniek:

wat is een hashset in Java

Kennis is het beste bezit van een productiebedrijf. Dataminingtools kunnen nuttig zijn bij het vinden van patronen in een complex productieproces. Datamining kan worden gebruikt bij het ontwerpen op systeemniveau om de relaties tussen productarchitectuur, productportfolio en databehoeften van de klanten te verkrijgen. Het kan ook worden gebruikt om de productontwikkelingsperiode, de kosten en de verwachtingen van de andere taken te voorspellen.

Datamining in CRM (klantrelatiebeheer):

Customer Relationship Management (CRM) heeft alles te maken met het verkrijgen en vasthouden van klanten, het vergroten van de klantloyaliteit en het implementeren van klantgerichte strategieën. Om een ​​goede relatie met de klant te krijgen, moet een bedrijfsorganisatie gegevens verzamelen en de gegevens analyseren. Met dataminingtechnologieën kunnen de verzamelde gegevens worden gebruikt voor analyses.

Datamining bij fraudedetectie:

Miljarden dollars gaan verloren door fraude. Traditionele methoden voor fraudedetectie zijn een beetje tijdrovend en geavanceerd. Datamining biedt betekenisvolle patronen en zet gegevens om in informatie. Een ideaal fraudedetectiesysteem zou de gegevens van alle gebruikers moeten beschermen. Onder toezicht staande methoden bestaan ​​uit een verzameling voorbeelddocumenten, en deze documenten worden geclassificeerd als frauduleus of niet-frauduleus. Met behulp van deze gegevens wordt een model geconstrueerd en wordt een techniek ontwikkeld om te identificeren of het document frauduleus is of niet.

Datamining bij leugendetectie:

Het aanhouden van een crimineel is geen probleem, maar het naar boven brengen van de waarheid is een zeer uitdagende taak. Wetshandhavers kunnen dataminingtechnieken gebruiken om overtredingen te onderzoeken, vermoedelijke terroristische communicatie te monitoren, enz. Deze techniek omvat ook tekstmining en zoekt naar betekenisvolle patronen in gegevens, die meestal ongestructureerde tekst zijn. De informatie verzameld uit de eerdere onderzoeken wordt vergeleken en er wordt een model voor leugendetectie geconstrueerd.

Datamining Financieel bankieren:

De digitalisering van het banksysteem zou bij elke nieuwe transactie een enorme hoeveelheid gegevens moeten genereren. De dataminingtechniek kan bankiers helpen bij het oplossen van bedrijfsgerelateerde problemen in het bankwezen en de financiële wereld door trends, slachtoffers en correlaties in bedrijfsinformatie en marktkosten te identificeren die niet meteen duidelijk zijn voor managers of leidinggevenden omdat het gegevensvolume te groot is of wordt geproduceerd. te snel op het scherm door experts. De manager kan deze gegevens gebruiken om een ​​winstgevende klant beter te kunnen targeten, werven, behouden, segmenteren en behouden.

Uitdagingen bij implementatie in datamining

Hoewel datamining zeer krachtig is, wordt het tijdens de uitvoering ervan met veel uitdagingen geconfronteerd. Verschillende uitdagingen kunnen verband houden met prestaties, gegevens, methoden en technieken, enz. Het proces van datamining wordt effectief wanneer de uitdagingen of problemen correct worden onderkend en adequaat worden opgelost.

Onvolledige en luidruchtige gegevens:

Het proces waarbij bruikbare gegevens uit grote hoeveelheden gegevens worden geëxtraheerd, heet datamining. De gegevens in de echte wereld zijn heterogeen, onvolledig en luidruchtig. Gegevens in grote hoeveelheden zullen doorgaans onnauwkeurig of onbetrouwbaar zijn. Deze problemen kunnen optreden als gevolg van gegevensmeetinstrumenten of als gevolg van menselijke fouten. Stel dat een winkelketen telefoonnummers verzamelt van klanten die meer dan $ 500 uitgeven, en de boekhoudmedewerkers zetten de informatie in hun systeem. Het kan zijn dat de persoon een cijferfout maakt bij het invoeren van het telefoonnummer, wat resulteert in onjuiste gegevens. Zelfs sommige klanten zijn misschien niet bereid hun telefoonnummers bekend te maken, wat resulteert in onvolledige gegevens. De gegevens kunnen worden gewijzigd als gevolg van een menselijke of systeemfout. Al deze gevolgen (ruisrijke en onvolledige gegevens) maken datamining een uitdaging.

Gegevensdistributie:

Gegevens uit de echte wereld worden doorgaans opgeslagen op verschillende platforms in een gedistribueerde computeromgeving. Het kan in een database, individuele systemen of zelfs op internet zijn. Praktisch gezien is het een behoorlijk lastige taak om alle gegevens naar een gecentraliseerde gegevensopslagplaats te brengen, voornamelijk vanwege organisatorische en technische problemen. Verschillende regionale kantoren kunnen bijvoorbeeld hun servers hebben om hun gegevens op te slaan. Het is niet haalbaar om alle gegevens van alle kantoren op een centrale server op te slaan. Daarom vereist datamining de ontwikkeling van tools en algoritmen die het minen van gedistribueerde gegevens mogelijk maken.

bash voor lus

Complexe gegevens:

Gegevens uit de echte wereld zijn heterogeen en het kunnen multimediagegevens zijn, waaronder audio en video, afbeeldingen, complexe gegevens, ruimtelijke gegevens, tijdreeksen, enzovoort. Het beheren van deze verschillende soorten gegevens en het extraheren van nuttige informatie is een lastige taak. Meestal zouden nieuwe technologieën, nieuwe instrumenten en methodologieën moeten worden verfijnd om specifieke informatie te verkrijgen.

Prestatie:

De prestaties van het dataminingsysteem zijn voornamelijk afhankelijk van de efficiëntie van de gebruikte algoritmen en technieken. Als het ontworpen algoritme en de ontworpen technieken niet voldoen, zal de efficiëntie van het dataminingproces negatief worden beïnvloed.

Gegevensprivacy en -beveiliging:

Datamining leidt meestal tot ernstige problemen op het gebied van gegevensbeveiliging, governance en privacy. Als een detailhandelaar bijvoorbeeld de details van de gekochte artikelen analyseert, onthult deze zonder hun toestemming gegevens over het koopgedrag en de voorkeuren van de klanten.

Data visualisatie:

Bij datamining is datavisualisatie een zeer belangrijk proces, omdat het de primaire methode is die de output op een representatieve manier aan de gebruiker toont. De geëxtraheerde gegevens moeten de exacte betekenis overbrengen van wat zij willen uitdrukken. Maar vaak is het moeilijk om de informatie op een nauwkeurige en gemakkelijke manier aan de eindgebruiker weer te geven. De invoergegevens en de uitvoerinformatie zijn ingewikkelde, zeer efficiënte en succesvolle datavisualisatieprocessen en moeten worden geïmplementeerd om deze succesvol te maken.

Naast de bovengenoemde problemen zijn er nog veel meer uitdagingen op het gebied van datamining. Er worden meer problemen onthuld naarmate het eigenlijke dataminingproces begint, en het succes van datamining hangt af van het wegwerken van al deze moeilijkheden.

Vereisten

Voordat u de concepten van Data Mining leert, moet u een basiskennis hebben van Statistiek, Databasekennis en Basisprogrammeertaal.

Publiek

Onze Data Mining-tutorial is bedoeld voor alle beginners of afgestudeerden in de computerwetenschappen om hen te helpen de basisbeginselen te leren van geavanceerde technieken met betrekking tot datamining.

Problemen

Wij verzekeren u dat u geen problemen zult ondervinden bij het leren van onze Data Mining-tutorial. Maar als er een fout in deze tutorial zit, plaats dan het probleem of de fout in het contactformulier, zodat we het kunnen verbeteren.