Tiedonlouhinnan opetusohjelma tarjoaa perus- ja edistykselliset tiedon louhinnan käsitteet. Tietojen louhinnan opetusohjelmamme on suunniteltu opiskelijoille ja asiantuntijoille.
Tiedonlouhinta on yksi hyödyllisimmistä tekniikoista, joka auttaa yrittäjiä, tutkijoita ja yksilöitä poimimaan arvokasta tietoa valtavista tietojoukoista. Tiedonlouhintaa kutsutaan myös Knowledge Discovery in Database (KDD) . Tiedonhakuprosessi sisältää tietojen puhdistamisen, tietojen integroinnin, tietojen valinnan, tietojen muuntamisen, tiedon louhinnan, kuvion arvioinnin ja tiedon esittelyn.
Tiedonlouhinta-opetusohjelmamme sisältää kaikki tiedon louhinnan aiheet, kuten sovellukset, tiedonlouhinta vs. koneoppiminen, tiedonlouhintatyökalut, sosiaalinen media tiedonlouhinta, tiedonlouhintatekniikat, klusterit tiedon louhinnassa, haasteet tiedon louhinnassa jne.
Mitä on tiedonlouhinta?
Prosessia, jossa kerätään tietoa kuvioiden, trendien ja hyödyllisten tietojen tunnistamiseksi, joiden avulla yritys voi tehdä tietopohjaisen päätöksen valtavasta datajoukosta, kutsutaan tiedon louhinnaksi.
Toisin sanoen voidaan sanoa, että tiedon louhinta on prosessi, jossa tutkitaan piilotettuja tiedon malleja eri näkökulmista ja luokitellaan hyödylliseksi dataksi, joka kerätään ja kootaan tietyillä aloilla, kuten tietovarastot, tehokas analysointi, tiedonlouhintaalgoritmi, päätöksenteon auttaminen. tietojen tekeminen ja muut tietovaatimukset lopulta kustannusten leikkaamiseksi ja tulojen saamiseksi.
Tiedonlouhinta on toiminto, jossa etsitään automaattisesti suuria tietovarastoja löytääkseen trendejä ja malleja, jotka menevät yksinkertaisia analyysimenetelmiä pidemmälle. Tiedonlouhinta hyödyntää monimutkaisia matemaattisia algoritmeja datasegmenteille ja arvioi tulevien tapahtumien todennäköisyyttä. Tiedonlouhintaa kutsutaan myös Knowledge Discovery of Dataksi (KDD).
Tiedonlouhinta on prosessi, jota organisaatiot käyttävät poimimaan tiettyjä tietoja valtavista tietokannoista liiketoimintaongelmien ratkaisemiseksi. Se muuttaa ensisijaisesti raakatiedon hyödylliseksi tiedoksi.
Tiedonlouhinta on samanlaista kuin tietotiede, jonka henkilö suorittaa tietyssä tilanteessa tietyllä tiedolla ja jolla on tavoite. Tämä prosessi sisältää erilaisia palveluja, kuten tekstin louhintaa, verkkolouhintaa, äänen ja videon louhintaa, kuvadatan louhintaa ja sosiaalisen median louhintaa. Se tehdään ohjelmistolla, joka on yksinkertainen tai erittäin spesifinen. Tiedonlouhinnan ulkoistamalla kaikki työ voidaan tehdä nopeammin alhaisilla käyttökustannuksilla. Erikoisyritykset voivat myös käyttää uusia tekniikoita kerätäkseen tietoja, joita on mahdotonta paikantaa manuaalisesti. Tietoa on saatavilla tonnia eri alustoilla, mutta vain vähän tietoa on saatavilla. Suurin haaste on analysoida dataa ja poimia tärkeitä tietoja, joita voidaan käyttää ongelman ratkaisemiseen tai yrityksen kehittämiseen. Käytettävissä on monia tehokkaita välineitä ja tekniikoita tietojen louhimiseen ja paremman käsityksen saamiseksi siitä.
Tiedonlouhinnan tyypit
Tiedonlouhinta voidaan suorittaa seuraavan tyyppisille tiedoille:
Relaatiotietokanta:
Relaatiotietokanta on kokoelma useita tietojoukkoja, jotka on muodollisesti järjestetty taulukoiksi, tietueiksi ja sarakkeiksi, joista tietoja voidaan käyttää eri tavoin ilman tietokantataulukoiden tunnistamista. Taulukot välittävät ja jakavat tietoa, mikä helpottaa tietojen haettavuutta, raportointia ja järjestämistä.
yhdistä java
Tietovarastot:
Data Warehouse on tekniikka, joka kerää tietoa eri lähteistä organisaation sisällä tarjotakseen merkityksellisiä liiketoimintanäkemyksiä. Valtava määrä tietoa tulee useista paikoista, kuten markkinoinnista ja rahoituksesta. Poimittua tietoa hyödynnetään analyyttisiin tarkoituksiin ja ne auttavat yritysorganisaation päätöksenteossa. Tietovarasto on suunniteltu tietojen analysointiin eikä tapahtumien käsittelyyn.
Tietovarastot:
Tietovarasto viittaa yleensä tietojen tallennuskohteeseen. Monet IT-ammattilaiset kuitenkin käyttävät termiä selvemmin viitatakseen tietynlaiseen IT-rakenteen kokoonpanoon. Esimerkiksi tietokantaryhmä, jossa organisaatio on säilyttänyt monenlaista tietoa.
Objekti-relaatiotietokanta:
Olio-tietokantamallin ja relaatiotietokantamallin yhdistelmää kutsutaan oliorelaatiomalliksi. Se tukee luokkia, objekteja, perintöä jne.
Yksi oliorelaatiotietomallin ensisijaisista tavoitteista on kuroa umpeen relaatiotietokannan ja monissa ohjelmointikielissä usein käytettyjen oliomallikäytäntöjen välinen kuilu, esimerkiksi C++, Java, C# ja niin edelleen.
Tapahtumatietokanta:
Tapahtumatietokanta viittaa tietokannan hallintajärjestelmään (DBMS), jolla on mahdollisuus kumota tietokantatapahtuma, jos sitä ei suoriteta asianmukaisesti. Vaikka tämä oli ainutlaatuinen ominaisuus hyvin kauan sitten, nykyään useimmat relaatiotietokantajärjestelmät tukevat tapahtumatietokantatoimintoja.
Tiedonlouhinnan edut
- Data Mining -tekniikan avulla organisaatiot voivat saada tietoon perustuvaa tietoa.
- Tiedonlouhinta antaa organisaatioille mahdollisuuden tehdä tuottoisia muutoksia toimintaan ja tuotantoon.
- Verrattuna muihin tilastotietosovelluksiin tiedon louhinta on kustannustehokasta.
- Data Mining auttaa organisaation päätöksentekoprosessissa.
- Se helpottaa piilotettujen kuvioiden automaattista löytämistä sekä trendien ja käyttäytymismallien ennustamista.
- Se voidaan indusoida uudessa järjestelmässä sekä olemassa olevissa alustoissa.
- Se on nopea prosessi, jonka avulla uusien käyttäjien on helppo analysoida valtavia tietomääriä lyhyessä ajassa.
Tiedonlouhinnan haitat
- On todennäköistä, että organisaatiot voivat myydä hyödyllisiä asiakastietoja muille organisaatioille rahalla. Raportin mukaan American Express on myynyt asiakkaidensa luottokorttiostoksia muille organisaatioille.
- Monet tiedon louhinnan analytiikkaohjelmistot ovat vaikeita käyttää ja vaativat ennakkokoulutusta.
- Eri tiedonlouhintainstrumentit toimivat eri tavoin niiden suunnittelussa käytettyjen eri algoritmien vuoksi. Siksi oikeiden tiedonlouhintatyökalujen valinta on erittäin haastava tehtävä.
- Tiedonlouhintatekniikat eivät ole tarkkoja, joten se voi johtaa vakaviin seurauksiin tietyissä olosuhteissa.
Tiedonlouhintasovellukset
Tiedonlouhintaa käyttävät ensisijaisesti organisaatiot, joilla on intensiivisiä kuluttajien vaatimuksia – Vähittäiskauppa, Viestintä, Rahoitus, markkinointiyhtiö, jotka määrittävät hinnan, kuluttajien mieltymykset, tuotteen sijoittelun ja vaikutuksen myyntiin, asiakastyytyväisyyteen ja yritysten voittoihin. Tiedonlouhinta antaa jälleenmyyjälle mahdollisuuden käyttää myyntipisteen tietueita asiakkaiden ostoista kehittääkseen tuotteita ja kampanjoita, jotka auttavat organisaatiota houkuttelemaan asiakkaita.
Nämä ovat seuraavat alueet, joilla tiedon louhintaa käytetään laajalti:
Tietojen louhinta terveydenhuollossa:
muuntaa kaksinkertaiseksi javaksi
Terveydenhuollon tiedon louhinnalla on erinomaiset mahdollisuudet parantaa terveydenhuoltojärjestelmää. Se käyttää dataa ja analytiikkaa saadakseen parempia näkemyksiä ja tunnistamaan parhaita käytäntöjä, jotka parantavat terveydenhuoltopalveluita ja vähentävät kustannuksia. Analyytikot käyttävät tiedon louhintamenetelmiä, kuten koneoppimista, moniulotteista tietokantaa, tietojen visualisointia, pehmeää laskentaa ja tilastoja. Tiedonlouhintaa voidaan käyttää kunkin luokan potilaiden ennustamiseen. Toimenpiteillä varmistetaan, että potilaat saavat tehohoitoa oikeassa paikassa ja oikeaan aikaan. Tiedonlouhinta mahdollistaa myös terveydenhuollon vakuutusyhtiöiden tunnistamisen petoksista ja väärinkäytöksistä.
Tietojen louhinta markkinakorin analyysissä:
Markkinakorianalyysi on hypoteesiin perustuva mallinnusmenetelmä. Jos ostat tietyn tuoteryhmän, ostat todennäköisemmin toisen tuoteryhmän. Tämä tekniikka voi antaa jälleenmyyjälle mahdollisuuden ymmärtää ostajan ostokäyttäytymistä. Nämä tiedot voivat auttaa jälleenmyyjää ymmärtämään ostajan vaatimukset ja muuttamaan myymälän ulkoasua vastaavasti. Erilaista analyyttistä tulosten vertailua eri myymälöiden välillä voidaan tehdä eri väestöryhmien asiakkaiden välillä.
Tiedonlouhinta koulutuksessa:
Koulutustiedon louhinta on äskettäin nouseva ala, joka keskittyy sellaisten tekniikoiden kehittämiseen, jotka tutkivat tietoa koulutusympäristöistä saadusta tiedosta. EDM:n tavoitteina tunnustetaan opiskelijan tulevan oppimiskäyttäytymisen vahvistaminen, koulutustuen vaikutusten tutkiminen ja tieteen oppimisen edistäminen. Organisaatio voi tiedon louhinnan avulla tehdä tarkkoja päätöksiä ja myös ennustaa opiskelijan tuloksia. Tulosten perusteella oppilaitos voi keskittyä siihen, mitä opettaa ja miten opettaa.
Tietojen louhinta valmistustekniikassa:
Tieto on valmistusyrityksen paras voimavara. Tiedonlouhintatyökalut voivat olla hyödyllisiä mallien löytämisessä monimutkaisessa valmistusprosessissa. Tietojen louhintaa voidaan käyttää järjestelmätason suunnittelussa tuotearkkitehtuurin, tuoteportfolion ja asiakkaiden tietotarpeiden välisten suhteiden selvittämiseksi. Sen avulla voidaan myös ennustaa muun muassa tuotekehitysjaksoa, kustannuksia ja odotuksia.
Tiedonlouhinta CRM:ssä (asiakassuhteiden hallinta):
Customer Relationship Management (CRM) tarkoittaa asiakkaiden hankkimista ja pitämistä, myös asiakasuskollisuuden lisäämistä ja asiakaslähtöisten strategioiden toteuttamista. Saadakseen kunnollisen suhteen asiakkaan kanssa yritysorganisaation on kerättävä tietoja ja analysoitava tiedot. Tiedonlouhintatekniikoiden avulla kerättyä dataa voidaan käyttää analytiikkaan.
Tiedonlouhinta petosten havaitsemisessa:
Miljardeja dollareita menetetään petosten vuoksi. Perinteiset petosten havaitsemismenetelmät ovat hieman aikaa vieviä ja kehittyneitä. Tiedonlouhinta tarjoaa merkityksellisiä malleja ja muuntaa tiedot tiedoksi. Ihanteellisen petosten havaitsemisjärjestelmän pitäisi suojata kaikkien käyttäjien tiedot. Valvotut menetelmät koostuvat kokoelmasta näytetietueita, ja nämä tietueet luokitellaan vilpillisiksi tai ei-petollisiksi. Näistä tiedoista rakennetaan malli, ja tekniikka tehdään sen tunnistamiseksi, onko asiakirja vilpillinen vai ei.
Tiedonlouhinta valheentunnistuksessa:
Rikollisen kiinni saaminen ei ole iso juttu, mutta totuuden tuominen esiin hänestä on erittäin haastava tehtävä. Lainvalvontaviranomaiset voivat käyttää tiedonlouhintatekniikoita rikosten tutkimiseen, terroristiepäiltyjen viestien valvontaan jne. Tämä tekniikka sisältää myös tekstinlouhinnan, ja se etsii mielekkäitä kuvioita tiedosta, joka on yleensä jäsentämätöntä tekstiä. Aiemmista tutkimuksista kerättyä tietoa verrataan ja valheentunnistukseen rakennetaan malli.
Data Mining Financial Banking:
Pankkijärjestelmän digitalisoinnin oletetaan synnyttävän valtavan määrän dataa jokaisen uuden tapahtuman yhteydessä. Tiedonlouhintatekniikka voi auttaa pankkiireja ratkaisemaan liiketoimintaan liittyviä pankki- ja rahoitusalan ongelmia tunnistamalla trendejä, uhreja ja korrelaatioita yritystiedoissa ja markkinakustannuksissa, jotka eivät ole heti ilmeisiä johtajille tai johtajille, koska datamäärä on liian suuri tai niitä tuotetaan liian nopeasti näytölle asiantuntijoiden toimesta. Johtaja saattaa löytää nämä tiedot paremman kohdistamisen, hankkimisen, säilyttämisen, segmentoinnin ja kannattavan asiakkaan ylläpitämiseksi.
Toteutuksen haasteet tiedon louhinnassa
Vaikka tiedonlouhinta on erittäin tehokasta, se kohtaa monia haasteita suorituksensa aikana. Erilaisia haasteita voivat liittyä suorituskykyyn, dataan, menetelmiin ja tekniikoihin jne. Tiedonlouhintaprosessi tulee tehokkaaksi, kun haasteet tai ongelmat tunnistetaan oikein ja ne on ratkaistu asianmukaisesti.
Epätäydelliset ja meluisat tiedot:
Hyödyllisen tiedon poimiminen suurista tietomääristä on tiedon louhintaa. Reaalimaailman data on heterogeenista, epätäydellistä ja meluisaa. Valtavia määriä tiedot ovat yleensä epätarkkoja tai epäluotettavia. Nämä ongelmat voivat johtua mittauslaitteesta tai inhimillisistä virheistä. Oletetaan, että vähittäiskauppaketju kerää yli 500 dollaria käyttävien asiakkaiden puhelinnumeroita ja kirjanpitotyöntekijät laittavat tiedot järjestelmään. Henkilö voi tehdä numerovirheen puhelinnumeroa syöttäessään, mikä johtaa virheellisiin tietoihin. Jopa jotkut asiakkaat eivät ehkä halua paljastaa puhelinnumeroaan, mikä johtaa puutteellisiin tietoihin. Tiedot voivat muuttua ihmisen tai järjestelmävirheen vuoksi. Kaikki nämä seuraukset (meluisa ja epätäydellinen data) tekevät tiedon louhinnasta haastavaa.
Tietojen jakelu:
Reaalimaailman tiedot tallennetaan yleensä useille alustoille hajautetussa laskentaympäristössä. Se voi olla tietokannassa, yksittäisissä järjestelmissä tai jopa Internetissä. Käytännössä kaiken tiedon saattaminen keskitettyyn tietovarastoon on melko vaikea tehtävä pääasiassa organisatorisista ja teknisistä syistä. Esimerkiksi useilla aluetoimistoilla voi olla palvelimensa tietojen tallentamiseen. Ei ole mahdollista tallentaa kaikkia tietoja kaikista toimistoista keskuspalvelimelle. Siksi tiedon louhinta vaatii sellaisten työkalujen ja algoritmien kehittämistä, jotka mahdollistavat hajautetun tiedon louhinnan.
Monimutkaiset tiedot:
Reaalimaailman data on heterogeenista, ja se voi olla multimediadataa, kuten ääntä ja videota, kuvia, monimutkaista dataa, paikkatietoa, aikasarjoja ja niin edelleen. Näiden erityyppisten tietojen hallinta ja hyödyllisen tiedon poimiminen on vaikea tehtävä. Useimmiten uusia tekniikoita, uusia työkaluja ja menetelmiä on hiottava tietyn tiedon saamiseksi.
Esitys:
Tiedonlouhintajärjestelmän suorituskyky riippuu ensisijaisesti käytettyjen algoritmien ja tekniikoiden tehokkuudesta. Jos suunniteltu algoritmi ja tekniikat eivät ole tavoitteen mukaisia, tiedon louhintaprosessin tehokkuus vaikuttaa haitallisesti.
Tietosuoja ja tietosuoja:
Tiedon louhinta johtaa yleensä vakaviin ongelmiin tietoturvan, hallinnon ja yksityisyyden suhteen. Jos jälleenmyyjä esimerkiksi analysoi ostettujen tuotteiden yksityiskohtia, se paljastaa tietoja asiakkaiden ostotottumuksista ja mieltymyksistä ilman heidän lupaansa.
Tietojen visualisointi:
Tiedonlouhinnassa tiedon visualisointi on erittäin tärkeä prosessi, koska se on ensisijainen menetelmä, joka näyttää tulosteen käyttäjälle esitettävällä tavalla. Poistettujen tietojen tulee välittää sen tarkka merkitys, mitä niillä on tarkoitus ilmaista. Mutta usein tietojen esittäminen loppukäyttäjälle tarkasti ja helposti on vaikeaa. Syöttötiedot ja lähtötiedot ovat monimutkaisia, erittäin tehokkaita ja onnistuneita datan visualisointiprosesseja, jotka on toteutettava, jotta se onnistuisi.
Datan louhintaan liittyy paljon muitakin haasteita edellä mainittujen ongelmien lisäksi. Lisää ongelmia paljastetaan, kun varsinainen tiedonlouhintaprosessi alkaa, ja tiedon louhinnan onnistuminen riippuu kaikista näistä vaikeuksista eroon pääsemisessä.
Edellytykset
Ennen kuin opit tiedon louhinnan käsitteet, sinulla tulee olla perustiedot tilastoista, tietokantatietoisuudesta ja perusohjelmointikielestä.
Yleisö
Tietojen louhinnan opetusohjelmamme on tarkoitettu kaikille aloittelijoille tai tietojenkäsittelytieteen valmistuneille auttamaan heitä oppimaan perusasiat edistyneisiin tiedonlouhintatekniikoihin.
merkkijonojen lisääminen java
Ongelmia
Vakuutamme, että et löydä mitään vaikeuksia opiskellessasi tiedonlouhinta-opetusohjelmaamme. Mutta jos tässä opetusohjelmassa on virheitä, ilmoita ongelma tai virhe yhteydenottolomakkeeseen, jotta voimme parantaa sitä.