Datu ieguves apmācība sniedz pamata un uzlabotas datu ieguves koncepcijas. Mūsu datu ieguves apmācība ir paredzēta studentiem un ekspertiem.

Datu ieguve ir viena no visnoderīgākajām metodēm, kas palīdz uzņēmējiem, pētniekiem un privātpersonām iegūt vērtīgu informāciju no milzīgām datu kopām. To sauc arī par datu ieguvi Zināšanu atklāšana datu bāzē (KDD) . Zināšanu atklāšanas process ietver datu tīrīšanu, datu integrāciju, datu atlasi, datu transformāciju, datu ieguvi, modeļu novērtēšanu un zināšanu prezentāciju.

Mūsu datu ieguves apmācība ietver visas datu ieguves tēmas, piemēram, lietojumprogrammas, datu ieguve pret mašīnmācību, datu ieguves rīki, sociālo mediju datu ieguve, datu ieguves metodes, klasterēšana datu ieguvē, izaicinājumi datu ieguvē utt.

Kas ir datu ieguve?

Informācijas iegūšanas procesu, lai identificētu modeļus, tendences un noderīgus datus, kas ļautu uzņēmumam pieņemt uz datiem balstītu lēmumu no milzīgām datu kopām, sauc par datu ieguvi.

Citiem vārdiem sakot, mēs varam teikt, ka datu ieguve ir slēpto informācijas modeļu izpētes process dažādās perspektīvās, lai klasificētu tos noderīgos datos, kas tiek savākti un apkopoti noteiktās jomās, piemēram, datu noliktavas, efektīva analīze, datu ieguves algoritms, palīdzības lēmuma pieņemšana. datu veidošanas un citu datu prasības, lai galu galā samazinātu izmaksas un radītu ieņēmumus.

Datu ieguve ir darbība, kas automātiski meklē lielus informācijas krājumus, lai atrastu tendences un modeļus, kas pārsniedz vienkāršas analīzes procedūras. Datu ieguve izmanto sarežģītus matemātiskos algoritmus datu segmentiem un novērtē nākotnes notikumu iespējamību. Datu ieguvi sauc arī par datu atklāšanu (KDD).

Datu ieguve ir process, ko organizācijas izmanto, lai no milzīgām datu bāzēm iegūtu konkrētus datus, lai atrisinātu biznesa problēmas. Tas galvenokārt pārvērš neapstrādātus datus noderīgā informācijā.

Datu ieguve ir līdzīga datu zinātnei, ko veic persona konkrētā situācijā ar noteiktu datu kopu ar mērķi. Šis process ietver dažāda veida pakalpojumus, piemēram, teksta ieguvi, tīmekļa ieguvi, audio un video ieguvi, attēlu datu ieguvi un sociālo mediju ieguvi. Tas tiek darīts, izmantojot programmatūru, kas ir vienkārša vai ļoti specifiska. Izmantojot ārpakalpojumu datu ieguvi, visus darbus var paveikt ātrāk ar zemām ekspluatācijas izmaksām. Specializēti uzņēmumi var arī izmantot jaunas tehnoloģijas, lai savāktu datus, kurus nav iespējams atrast manuāli. Dažādās platformās ir pieejamas tonnas informācijas, taču ir pieejams ļoti maz zināšanu. Lielākais izaicinājums ir analizēt datus, lai iegūtu svarīgu informāciju, ko var izmantot problēmas risināšanai vai uzņēmuma attīstībai. Ir pieejami daudzi spēcīgi instrumenti un paņēmieni, lai iegūtu datus un gūtu labāku ieskatu no tiem.

Datu ieguves veidi

Datu ieguvi var veikt šādiem datu veidiem:

Relāciju datu bāze:

Relāciju datu bāze ir vairāku datu kopu kolekcija, kas formāli sakārtota pa tabulām, ierakstiem un kolonnām, no kurām datiem var piekļūt dažādos veidos, neatpazīstot datu bāzes tabulas. Tabulas pārraida un koplieto informāciju, kas atvieglo datu meklēšanu, pārskatu veidošanu un organizēšanu.

lateksa saraksti

Datu noliktavas:

Datu noliktava ir tehnoloģija, kas apkopo datus no dažādiem organizācijas avotiem, lai sniegtu jēgpilnu biznesa ieskatu. Milzīgais datu apjoms nāk no vairākām vietām, piemēram, mārketinga un finanšu. Iegūtie dati tiek izmantoti analītiskiem nolūkiem un palīdz pieņemt lēmumus biznesa organizācijai. Datu noliktava ir paredzēta datu analīzei, nevis darījumu apstrādei.

Datu krātuves:

Datu krātuve parasti attiecas uz datu glabāšanas galamērķi. Tomēr daudzi IT speciālisti lieto šo terminu skaidrāk, lai apzīmētu konkrētu IT struktūras iestatīšanas veidu. Piemēram, datu bāzu grupa, kurā organizācija ir glabājusi dažāda veida informāciju.

Objektu relāciju datu bāze:

Objektorientētas datu bāzes modeļa un relāciju datu bāzes modeļa kombināciju sauc par objektu relāciju modeli. Tas atbalsta klases, objektus, mantojumu utt.

Viens no primārajiem objektu relāciju datu modeļa mērķiem ir novērst plaisu starp relāciju datu bāzi un objektorientētā modeļa praksi, ko bieži izmanto daudzās programmēšanas valodās, piemēram, C++, Java, C# un tā tālāk.

Darījumu datu bāze:

Darījumu datu bāze attiecas uz datu bāzes pārvaldības sistēmu (DBVS), kurai ir iespēja atsaukt datu bāzes transakciju, ja tā netiek veikta pareizi. Lai gan ļoti sen tā bija unikāla iespēja, mūsdienās lielākā daļa relāciju datu bāzu sistēmu atbalsta darījumu datu bāzes darbības.

nginx

Datu ieguves priekšrocības

• Datu ieguves tehnika ļauj organizācijām iegūt uz zināšanām balstītus datus.
• Datu ieguve ļauj organizācijām veikt ienesīgas izmaiņas darbībā un ražošanā.
• Salīdzinot ar citām statistikas datu lietojumprogrammām, datu ieguve ir rentabla.
• Datu ieguve palīdz organizācijas lēmumu pieņemšanas procesā.
• Tas atvieglo slēptu modeļu automatizētu atklāšanu, kā arī tendenču un uzvedības prognozēšanu.
• To var izraisīt gan jaunajā sistēmā, gan esošajās platformās.
• Tas ir ātrs process, kas ļauj jauniem lietotājiem īsā laikā analizēt milzīgu datu apjomu.

Datu ieguves trūkumi

• Pastāv iespēja, ka organizācijas par naudu var pārdot noderīgus klientu datus citām organizācijām. Saskaņā ar ziņojumu American Express ir pārdevis savu klientu kredītkaršu pirkumus citām organizācijām.
• Daudzas datu ieguves analītikas programmatūras ir grūti darbināmas, un, lai strādātu ar tām, ir nepieciešama iepriekšēja apmācība.
• Dažādi datu ieguves instrumenti darbojas dažādos veidos, jo to projektēšanā izmantoti dažādi algoritmi. Tāpēc pareizo datu ieguves rīku izvēle ir ļoti sarežģīts uzdevums.
• Datu ieguves metodes nav precīzas, tāpēc noteiktos apstākļos tas var radīt nopietnas sekas.

Datu ieguves lietojumprogrammas

Datu ieguvi galvenokārt izmanto organizācijas ar intensīvām patērētāju prasībām — mazumtirdzniecības, komunikācijas, finanšu, mārketinga uzņēmums, kas nosaka cenu, patērētāju vēlmes, produkta pozicionēšanu un ietekmi uz pārdošanu, klientu apmierinātību un korporatīvo peļņu. Datu ieguve ļauj mazumtirgotājam izmantot klientu pirkumu ierakstus pārdošanas vietās, lai izstrādātu produktus un akcijas, kas palīdz organizācijai piesaistīt klientus.

Šīs ir šādas jomas, kurās plaši tiek izmantota datu ieguve:

Datu ieguve veselības aprūpē:

Datu ieguvei veselības aprūpē ir lielisks potenciāls veselības sistēmas uzlabošanai. Tas izmanto datus un analīzi, lai iegūtu labāku ieskatu un noteiktu labāko praksi, kas uzlabos veselības aprūpes pakalpojumus un samazinās izmaksas. Analītiķi izmanto datu ieguves pieejas, piemēram, mašīnmācīšanos, daudzdimensiju datu bāzi, datu vizualizāciju, mīksto skaitļošanu un statistiku. Datu ieguvi var izmantot, lai prognozētu pacientus katrā kategorijā. Procedūras nodrošina, ka pacienti saņem intensīvo aprūpi īstajā vietā un laikā. Datu ieguve arī ļauj veselības aprūpes apdrošinātājiem atpazīt krāpšanu un ļaunprātīgu izmantošanu.

Datu ieguve tirgus groza analīzē:

Tirgus groza analīze ir modelēšanas metode, kuras pamatā ir hipotēze. Ja jūs pērkat noteiktu preču grupu, tad, visticamāk, iegādāsieties citu preču grupu. Šis paņēmiens var ļaut mazumtirgotājam izprast pircēja pirkšanas uzvedību. Šie dati var palīdzēt mazumtirgotājam izprast pircēja prasības un attiecīgi mainīt veikala izkārtojumu. Izmantojot atšķirīgu analītisko rezultātu salīdzinājumu starp dažādiem veikaliem, starp klientiem dažādās demogrāfiskajās grupās var veikt.

Datu ieguve izglītībā:

Izglītības datu ieguve ir jauna joma, kas nodarbojas ar tādu metožu izstrādi, kas pēta zināšanas no datiem, kas iegūti izglītības vidē. EDM mērķi ir atzīti par studentu turpmākās mācīšanās uzvedības apstiprināšanu, izglītības atbalsta ietekmes izpēti un zinātnes apguves veicināšanu. Organizācija var izmantot datu ieguvi, lai pieņemtu precīzus lēmumus un arī prognozētu studenta rezultātus. Ar rezultātiem iestāde var koncentrēties uz to, ko mācīt un kā mācīt.

Datu ieguve ražošanas inženierijā:

Zināšanas ir ražošanas uzņēmuma labākā vērtība. Datu ieguves rīki var būt noderīgi, lai atrastu modeļus sarežģītā ražošanas procesā. Datu ieguvi var izmantot sistēmas līmeņa projektēšanā, lai iegūtu attiecības starp produktu arhitektūru, produktu portfeli un klientu datu vajadzībām. To var izmantot arī, lai prognozētu produkta izstrādes periodu, izmaksas un cerības citu uzdevumu starpā.

Datu ieguve CRM (klientu attiecību pārvaldība):

Klientu attiecību pārvaldība (CRM) ir saistīta ar klientu iegūšanu un noturēšanu, kā arī klientu lojalitātes uzlabošanu un uz klientu orientētu stratēģiju ieviešanu. Lai izveidotu pienācīgas attiecības ar klientu, biznesa organizācijai ir jāapkopo dati un jāanalizē dati. Izmantojot datu ieguves tehnoloģijas, savāktos datus var izmantot analītikai.

Datu ieguve krāpšanas atklāšanā:

Krāpšanas rezultātā tiek zaudēti miljardi dolāru. Tradicionālās krāpšanas atklāšanas metodes ir nedaudz laikietilpīgas un sarežģītas. Datu ieguve nodrošina jēgpilnus modeļus un pārvērš datus informācijā. Ideālai krāpšanas atklāšanas sistēmai ir jāaizsargā visu lietotāju dati. Uzraudzītās metodes sastāv no ierakstu paraugu kolekcijas, un šie ieraksti tiek klasificēti kā krāpnieciski vai nekrāpnieciski. Izmantojot šos datus, tiek izveidots modelis, un tiek izstrādāta tehnika, lai noteiktu, vai dokuments ir krāpniecisks.

Datu ieguve melu atklāšanā:

Aizturēt noziedznieku nav nekas nopietns, taču atklāt no viņa patiesību ir ļoti sarežģīts uzdevums. Tiesībaizsardzības iestādes var izmantot datu ieguves paņēmienus, lai izmeklētu noziedzīgus nodarījumus, uzraudzītu iespējamu teroristu saziņu utt. Šis paņēmiens ietver arī teksta ieguvi, un tas meklē jēgpilnus modeļus datos, kas parasti ir nestrukturēts teksts. Tiek salīdzināta iepriekšējās izmeklēšanās iegūtā informācija un izveidots melu atklāšanas modelis.

Datu ieguves finanšu banku pakalpojumi:

Ir paredzēts, ka banku sistēmas digitalizācijai ar katru jaunu darījumu jāģenerē milzīgs datu apjoms. Datu ieguves tehnika var palīdzēt baņķieriem, risinot ar uzņēmējdarbību saistītas problēmas banku un finanšu jomā, identificējot tendences, zaudējumus un korelācijas biznesa informācijā un tirgus izmaksās, kuras vadītājiem vai vadītājiem nav uzreiz pamanāmas, jo datu apjoms ir pārāk liels vai tiek ražots. eksperti pārāk ātri uz ekrāna. Pārvaldnieks var atrast šos datus, lai labāk atlasītu, iegūtu, saglabātu, segmentētu un uzturētu ienesīgu klientu.

Ieviešanas izaicinājumi datu ieguvē

Lai gan datu ieguve ir ļoti spēcīga, tās izpildes laikā tā saskaras ar daudzām problēmām. Dažādas problēmas var būt saistītas ar veiktspēju, datiem, metodēm un paņēmieniem utt. Datu ieguves process kļūst efektīvs, ja problēmas vai problēmas tiek pareizi atpazītas un adekvāti atrisinātas.

Nepilnīgi un trokšņaini dati:

Noderīgu datu iegūšanas process no liela apjoma datu ir datu ieguve. Dati reālajā pasaulē ir neviendabīgi, nepilnīgi un trokšņaini. Dati milzīgos daudzumos parasti būs neprecīzi vai neuzticami. Šīs problēmas var rasties datu mērīšanas instrumenta vai cilvēka kļūdu dēļ. Pieņemsim, ka mazumtirdzniecības ķēde apkopo to klientu tālruņu numurus, kuri tērē vairāk nekā 500 USD, un grāmatvedības darbinieki ievieto informāciju savā sistēmā. Ievadot tālruņa numuru, persona var kļūdīties ar ciparu, kā rezultātā tiek ievadīti nepareizi dati. Pat daži klienti var nevēlēties izpaust savus tālruņu numurus, kā rezultātā dati ir nepilnīgi. Dati var tikt mainīti cilvēka vai sistēmas kļūdu dēļ. Visas šīs sekas (trokšņaini un nepilnīgi dati) padara datu ieguvi sarežģītu.

Datu izplatīšana:

Reālās pasaules dati parasti tiek glabāti dažādās platformās sadalītā skaitļošanas vidē. Tas var būt datu bāzē, atsevišķās sistēmās vai pat internetā. Praktiski tas ir diezgan grūts uzdevums, lai visus datus ievietotu centralizētā datu krātuvē, galvenokārt organizatorisku un tehnisku apsvērumu dēļ. Piemēram, dažādiem reģionālajiem birojiem var būt savi serveri datu glabāšanai. Nav iespējams glabāt visus datus no visiem birojiem centrālajā serverī. Tāpēc datu ieguvei ir nepieciešams izstrādāt rīkus un algoritmus, kas ļauj iegūt izplatītos datus.

Sarežģīti dati:

Reālās pasaules dati ir neviendabīgi, un tie var būt multivides dati, tostarp audio un video, attēli, sarežģīti dati, telpiskie dati, laika rindas un tā tālāk. Šo dažādo datu veidu pārvaldība un noderīgas informācijas iegūšana ir grūts uzdevums. Lielākoties jaunas tehnoloģijas, jauni rīki un metodoloģijas būtu jāpilnveido, lai iegūtu konkrētu informāciju.

Veiktspēja:

Datu ieguves sistēmas veiktspēja galvenokārt ir atkarīga no izmantoto algoritmu un metožu efektivitātes. Ja izstrādātais algoritms un metodes neatbilst atzīmei, datu ieguves procesa efektivitāte tiks negatīvi ietekmēta.

Datu konfidencialitāte un drošība:

Datu ieguve parasti rada nopietnas problēmas datu drošības, pārvaldības un privātuma ziņā. Piemēram, ja mazumtirgotājs analizē informāciju par iegādātajām precēm, tad tas atklāj datus par pircēju pirkšanas paradumiem un vēlmēm bez viņu atļaujas.

Datu vizualizācija:

Datu ieguvē datu vizualizācija ir ļoti svarīgs process, jo tā ir galvenā metode, kas lietotājam parāda izvadi reprezentatīvā veidā. Iegūtajiem datiem ir jānorāda precīza nozīme tam, ko ar tiem paredzēts izteikt. Taču bieži vien ir grūti precīzi un vienkārši sniegt informāciju galalietotājam. Ievades dati un izejas informācija ir sarežģīti, ļoti efektīvi un ir jāīsteno veiksmīgi datu vizualizācijas procesi, lai tie būtu veiksmīgi.

Papildus iepriekš minētajām problēmām datu ieguvē ir daudz citu problēmu. Sākoties faktiskajam datu ieguves procesam, tiek atklātas vairāk problēmu, un datu ieguves panākumi ir atkarīgi no visu šo grūtību novēršanas.

Priekšnoteikumi

Pirms apgūt datu ieguves jēdzienus, jums ir jābūt pamatzināšanām par statistiku, datu bāzes zināšanām un pamata programmēšanas valodu.

skeneris nākamais

Auditorija

Mūsu datu ieguves apmācība ir sagatavota visiem iesācējiem vai datorzinātņu absolventiem, lai palīdzētu viņiem apgūt pamatus progresīvām ar datu ieguvi saistītām metodēm.

Problēmas

Mēs garantējam, ka, apgūstot mūsu datu ieguves apmācību, jums nebūs nekādu grūtību. Bet, ja šajā apmācībā ir kāda kļūda, lūdzu, publicējiet problēmu vai kļūdu saziņas veidlapā, lai mēs varētu to uzlabot.