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Ce didacticiel approfondi sur les techniques d'exploration de données explique les algorithmes, les outils d'exploration de données et les méthodes pour extraire des données utiles:
Dans ce Tutoriels de formation approfondis sur l'exploration de données pour tous , nous avons exploré tout sur l'exploration de données dans notre précédent tutoriel.
Dans ce tutoriel, nous allons découvrir les différentes techniques utilisées pour l'extraction de données. Comme nous savons que l'exploration de données est un concept qui consiste à extraire des informations utiles de la grande quantité de données, certaines techniques et méthodes sont appliquées à de grands ensembles de données pour extraire des informations utiles.
Ces techniques se présentent essentiellement sous la forme de méthodes et d'algorithmes appliqués à des ensembles de données. Certaines des techniques d'exploration de données comprennent Exploration de modèles fréquents, d'associations et de corrélations, de classifications, de regroupement, de détection des valeurs aberrantes et de certaines techniques avancées telles que l'exploration de données statistiques, visuelles et audio.
En général, les bases de données relationnelles, les bases de données transactionnelles et les entrepôts de données sont utilisés pour les techniques d'exploration de données. Cependant, il existe également des techniques d'exploration avancées pour des données complexes telles que des séries chronologiques, des séquences symboliques et des données biologiques séquentielles.
Ce que vous apprendrez:
- Objectif des techniques d'exploration de données
- Liste des techniques d'extraction de données
- Principaux algorithmes d'exploration de données
- Méthodes d'extraction de données
- Principaux outils d'exploration de données
- Conclusion
- lecture recommandée
Objectif des techniques d'exploration de données
Avec une énorme quantité de données stockées chaque jour, les entreprises sont maintenant intéressées à en découvrir les tendances. Les techniques d'extraction de données aident à convertir les données brutes en connaissances utiles. Pour extraire d'énormes quantités de données, le logiciel est nécessaire car il est impossible pour un humain de parcourir manuellement le grand volume de données.
Un logiciel d'exploration de données analyse la relation entre différents éléments dans de grandes bases de données, ce qui peut aider dans le processus de prise de décision, en savoir plus sur les clients, élaborer des stratégies de marketing, augmenter les ventes et réduire les coûts.
Liste des techniques d'extraction de données
La technique d'exploration de données à appliquer dépend de la perspective de notre analyse des données.
Parlons donc des différentes techniques d'extraction de données de différentes manières:
# 1) Exploration fréquente de modèles / analyse d'associations
Ce type de technique d'exploration de données recherche des relations récurrentes dans l'ensemble de données donné. Il recherchera des associations et des corrélations intéressantes entre les différents éléments de la base de données et identifiera un modèle.
Un exemple, de ce type, serait «Analyse du panier»: découvrir «quels produits les clients sont susceptibles d'acheter ensemble dans le magasin?» comme le pain et le beurre.
Application: Conception du placement des produits sur les tablettes des magasins, marketing, vente croisée des produits.
Les motifs peuvent être représentés sous forme de règles d'association. La règle d'association dit que le soutien et la confiance sont les paramètres pour découvrir l'utilité des éléments associés. Les transactions qui ont eu les deux articles achetés ensemble en une seule fois sont appelées un support.
Les transactions où les clients ont acheté les deux articles mais l'un après l'autre sont la confiance. Le motif extrait serait considéré comme intéressant s'il a un seuil de support minimum et seuil de confiance minimum évaluer. Les valeurs de seuil sont décidées par les experts du domaine.
Pain => beurre (support = 2%, confiance-60%)
L'instruction ci-dessus est un exemple de règle d'association. Cela signifie qu'il y a une transaction de 2% qui a acheté du pain et du beurre ensemble et que 60% des clients ont acheté du pain ainsi que du beurre.
Étapes pour mettre en œuvre l'analyse d'association:
- Recherche d'ensembles d'éléments fréquents. Itemset signifie un ensemble d'articles. Un ensemble d'éléments contenant k éléments est un ensemble k-éléments. La fréquence d'un ensemble d'éléments est le nombre de transactions qui contiennent l'ensemble d'éléments.
- Génération de règles d'association solides à partir des jeux d'éléments fréquents. Par règles d'association fortes, nous entendons que le seuil minimum de soutien et de confiance est atteint.
Il existe diverses méthodes d'extraction d'ensembles d'éléments fréquentes, telles que l'algorithme Apriori, l'approche de croissance de modèle et l'extraction à l'aide du format de données vertical. Cette technique est communément appelée analyse du panier de consommation.
# 2) Analyse de corrélation
L'analyse de corrélation n'est qu'une extension des règles d'association. Parfois, les paramètres de support et de confiance peuvent encore produire des modèles sans intérêt pour les utilisateurs.
Un exemple à l'appui de l'affirmation ci-dessus peut être le suivant: sur 1 000 transactions analysées, 600 ne contenaient que du pain, tandis que 750 contenaient du beurre et 400 du pain et du beurre. Supposons que la prise en charge minimale de l'exécution de la règle d'association est de 30% et que la confiance minimale est de 60%.
La valeur de support de 400/1000 = 40% et la valeur de confiance = 400/600 = 66% atteint le seuil. Cependant, on voit que la probabilité d'acheter du beurre est de 75% ce qui est supérieur à 66%. Cela signifie que le pain et le beurre sont négativement corrélés car l'achat de l'un entraînerait une diminution de l'achat de l'autre. Les résultats sont trompeurs.
À partir de l'exemple ci-dessus, le soutien et la confiance sont complétés par une autre mesure d'intérêt, à savoir l'analyse de corrélation, qui aidera à extraire des modèles intéressants.
A => B (support, confiance, corrélation).
La règle de corrélation est mesurée par le support, la confiance et la corrélation entre les itemsets A et B. La corrélation est mesurée par Lift et Chi-Square.
(Je soulève: Comme le mot lui-même dit, Lift représente le degré auquel la présence d'un ensemble d'éléments lève l'occurrence d'autres ensembles d'éléments.
La portance entre l'apparition de A et B peut être mesurée par:
Ascenseur (A, B) = P (A U B) / P (A). P (B).
Si c'est<1, then A and B are negatively correlated.
S'il est> 1. Alors A et B sont positivement corrélés, ce qui signifie que l'occurrence de l'un implique l'occurrence de l'autre.
Si c'est = 1, alors il n'y a pas de corrélation entre eux.
(ii) Chi-carré: Ceci est une autre mesure de corrélation. Il mesure la différence au carré entre la valeur observée et attendue pour un créneau (paire A et B) divisée par la valeur attendue.
S'il est> 1, il est négativement corrélé.
# 3) Classification
La classification aide à créer des modèles de classes de données importantes. Un modèle ou un classificateur est construit pour prédire les étiquettes de classe. Les étiquettes sont les classes définies avec des valeurs discrètes telles que «oui» ou «non», «sûr» ou «risqué». C'est un type d'apprentissage supervisé car la classe d'étiquettes est déjà connue.
La classification des données est un processus en deux étapes:
- Étape d'apprentissage: Le modèle est construit ici. Un algorithme prédéfini est appliqué aux données à analyser avec une étiquette de classe fournie et les règles de classification sont construites.
- Étape de classification: Le modèle est utilisé pour prédire les étiquettes de classe pour des données données. La précision des règles de classification est estimée par les données de test qui, si elles sont trouvées exactes, sont utilisées pour la classification de nouveaux tuples de données.
Les éléments de l'ensemble d'éléments seront affectés aux catégories cibles pour prédire les fonctions au niveau de l'étiquette de classe.
Application: Les banques doivent identifier les demandeurs de prêt comme présentant un risque faible, moyen ou élevé, les entreprises concevant des campagnes de marketing basées sur la classification par tranche d'âge. »
# 4) Induction de l'arbre de décision
La méthode d'induction d'arbres de décision relève de l'analyse de classification. Un arbre de décision est une structure arborescente facile à comprendre, simple et rapide. En cela, chaque nœud non-feuille représente un test sur un attribut et chaque branche représente le résultat du test, et le nœud feuille représente l'étiquette de classe.
Les valeurs d'attribut dans un tuple sont testées par rapport à l'arbre de décision de la racine au nœud feuille. Les arbres de décision sont populaires car ils ne nécessitent aucune connaissance du domaine. Ceux-ci peuvent représenter des données multidimensionnelles. Les arbres de décision peuvent être facilement convertis en règles de classification.
Application: Les arbres de décision sont construits en médecine, fabrication, production, astronomie, etc. Un exemple peut être vu ci-dessous:
# 5) Classification de Bayes
La classification bayésienne est une autre méthode d'analyse de classification. Les classificateurs Bayes prédisent la probabilité qu'un tuple donné appartienne à une classe particulière. Il est basé sur le théorème de Bayes, qui est basé sur la théorie des probabilités et de la décision.
La classification de Bayes fonctionne sur la probabilité postérieure et la probabilité a priori pour le processus de prise de décision. Par probabilité postérieure, l'hypothèse est faite à partir des informations données, c'est-à-dire que les valeurs d'attribut sont connues, tandis que pour la probabilité a priori, les hypothèses sont données indépendamment des valeurs d'attribut.
# 6) Analyse de clustering
Il s'agit d'une technique de partitionnement d'un ensemble de données en clusters ou groupes d'objets. Le clustering se fait à l'aide d'algorithmes. C'est un type d'apprentissage non supervisé car les informations d'étiquette ne sont pas connues. Les méthodes de regroupement identifient des données similaires ou différentes les unes des autres, et l'analyse des caractéristiques est effectuée.
L'analyse de cluster peut être utilisée comme une étape préalable pour appliquer divers autres algorithmes tels que la caractérisation, la sélection de sous-ensembles d'attributs, etc. L'analyse de cluster peut également être utilisée pour la détection des valeurs aberrantes telles que les achats élevés dans les transactions par carte de crédit.
Applications: Reconnaissance d'image, recherche sur le Web et sécurité.
# 7) Détection des valeurs aberrantes
Le processus de recherche d'objets de données qui possèdent un comportement exceptionnel à partir des autres objets est appelé détection des valeurs aberrantes. La détection des valeurs aberrantes et l'analyse des clusters sont liées l'une à l'autre. Les méthodes aberrantes sont classées en statistiques, basées sur la proximité, basées sur le clustering et basées sur la classification.
Il existe différents types de valeurs aberrantes, dont certaines sont:
- Valeur aberrante globale: L'objet de données s'écartait considérablement du reste de l'ensemble de données.
- Valeur aberrante contextuelle: Cela dépend de certains facteurs comme le jour, l'heure et le lieu. Si un objet de données s'écarte considérablement par rapport à un contexte.
- Valeur aberrante collective: Lorsqu'un groupe d'objets de données a un comportement différent de celui de l'ensemble de données.
Application: Détection des risques de fraude par carte de crédit, détection de nouveauté, etc.
# 8) Modèles séquentiels
Une tendance ou des modèles cohérents sont reconnus dans ce type d'exploration de données. Comprendre le comportement d'achat des clients et les modèles séquentiels sont utilisés par les magasins pour afficher leurs produits sur les étagères.
Application: Exemple de commerce électronique où lorsque vous achetez l'article A, cela montrera que l'article B est souvent acheté avec l'article A en regardant l'historique d'achat passé.
# 9) Analyse de régression
Ce type d'analyse est supervisé et identifie les ensembles d'éléments parmi les différentes relations qui sont liés ou sont indépendants les uns des autres. Il peut prédire les ventes, les bénéfices, la température, prévoir le comportement humain, etc. Il possède une valeur d'ensemble de données déjà connue.
Lorsqu'une entrée est fournie, l'algorithme de régression comparera l'entrée et la valeur attendue, et l'erreur est calculée pour obtenir le résultat exact.
Application: Comparaison des efforts de marketing et de développement de produits.
Principaux algorithmes d'exploration de données
Les techniques d'exploration de données sont appliquées à travers les algorithmes qui les sous-tendent. Ces algorithmes fonctionnent sur le logiciel d'extraction de données et sont appliqués en fonction des besoins de l'entreprise.
Certains des algorithmes largement utilisés par les organisations pour analyser les ensembles de données sont définis ci-dessous:
- K-signifie: Il s'agit d'une technique d'analyse de grappes populaire où un groupe d'éléments similaires est regroupé.
- Algorithme Apriori: C'est une technique d'extraction fréquente d'ensembles d'éléments et des règles d'association lui sont appliquées sur les bases de données transactionnelles. Il détectera les ensembles d'éléments fréquents et mettra en évidence les tendances générales.
- K Voisin le plus proche: Cette méthode est utilisée pour la classification et l'analyse de régression. Le k voisin le plus proche est en apprentissage paresseux où il stocke les données d'apprentissage et lorsqu'une nouvelle donnée non étiquetée arrive, il classifie les données d'entrée.
- Navires Bayes: Il s'agit d'un groupe d'algorithmes de classification probabilistes simples qui supposent que les caractéristiques de chaque objet de données sont indépendantes les unes des autres. C'est une application du théorème de Bayes.
- AdaBoost: Il s'agit d'un méta-algorithme d'apprentissage automatique, utilisé pour améliorer les performances. Adaboost est sensible aux données bruyantes et aux valeurs aberrantes.
Méthodes d'extraction de données
Certaines méthodes avancées d'exploration de données pour gérer des types de données complexes sont expliquées ci-dessous.
Les données dans le monde d’aujourd’hui sont de types variés allant des données simples aux données complexes. Pour extraire des types de données complexes, tels que des séries temporelles, des données multidimensionnelles, spatiales et multimédias, des algorithmes et des techniques avancés sont nécessaires.
Certains d'entre eux sont décrits ci-dessous:
- CLIQUEZ SUR: C'était la première méthode de regroupement pour trouver les clusters dans un sous-espace multidimensionnel.
- P3C: Il s'agit d'une méthode de regroupement bien connue pour les données multidimensionnelles modérées à élevées.
- LAC: Il s'agit d'une méthode basée sur les k moyennes visant à regrouper des données de dimensionnalité modérée à élevée. L'algorithme partitionne les données en k ensembles disjoints d'éléments, en supprimant les valeurs aberrantes possibles.
- CURLER: C'est un algorithme de regroupement de corrélations, il repère les corrélations linéaires et non linéaires.
Principaux outils d'exploration de données
Les outils d'exploration de données sont des logiciels utilisés pour extraire des données. Les outils exécutent des algorithmes sur le backend. Ces outils sont disponibles sur le marché en version Open Source, Free Software et sous licence.
Certains des outils d'extraction de données comprennent:
# 1) RapidMiner
RapidMiner est une plate-forme logicielle open source pour les équipes d'analyse qui unit la préparation des données, l'apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs. Cet outil est utilisé pour effectuer une analyse d'exploration de données et créer des modèles de données. Il dispose de grands ensembles d'algorithmes de classification, de clustering, d'exploration de règles d'association et de régression.
# 2) Orange
C'est un outil open-source contenant un package de visualisation et d'analyse de données. Orange peut être importé dans n'importe quel environnement de travail python. Il convient parfaitement aux nouveaux chercheurs et aux petits projets.
# 3) LANGUE
KEEL (Knowledge Extraction based on Evolutionary Learning) est un logiciel open-source ( GPLv3 ) Outil logiciel Java pouvant être utilisé pour un grand nombre de tâches de découverte de données de connaissances différentes.
# 4) SPSS
IBM SPSS Modeler est une application logicielle d'exploration de données et d'analyse de texte d'IBM. Il est utilisé pour construire des modèles prédictifs et effectuer d'autres tâches analytiques.
# 5) KNIME
C'est un outil gratuit et open-source contenant un package de nettoyage et d'analyse de données, des algorithmes spécialisés dans les domaines de l'analyse des sentiments et de l'analyse des réseaux sociaux. KNIME peut intégrer des données provenant de différentes sources dans la même analyse. Il a une interface avec la programmation Java, Python et R.
Question importante: en quoi la classification est-elle différente de la prédiction?
La classification est un regroupement de données. Un exemple de classification est le regroupement basé sur le groupe d'âge, l'état de santé, etc. Alors que la prédiction dérive un résultat en utilisant les données classifiées.
Un exemple de l'analyse prédictive prévoit les intérêts en fonction du groupe d'âge, le traitement d'une condition médicale. La prédiction est également connue sous le nom d'estimation pour les valeurs continues.
Terme important: exploration de données prédictive
L'exploration de données prédictive est effectuée pour prévoir ou prédire certaines tendances de données à l'aide de l'intelligence d'affaires et d'autres données. Il aide les entreprises à disposer de meilleures analyses et à prendre de meilleures décisions. L'analyse prédictive est souvent associée à l'exploration prédictive des données.
L'exploration de données prédictive trouve les données pertinentes pour l'analyse. L'analyse prédictive utilise des données pour prévoir le résultat.
Conclusion
Dans ce didacticiel, nous avons discuté des différentes techniques d'exploration de données qui peuvent aider les organisations et les entreprises à trouver les informations les plus utiles et pertinentes. Ces informations sont utilisées pour créer des modèles qui prédiront le comportement des clients pour que les entreprises agissent en conséquence.
En lisant toutes les informations mentionnées ci-dessus sur les techniques d'exploration de données, on peut encore mieux déterminer sa crédibilité et sa faisabilité. Les techniques d'extraction de données comprennent le travail avec des données, le reformatage des données, la restructuration des données. Le format des informations nécessaires est basé sur la technique et l'analyse à effectuer.
Enfin, toutes les techniques, méthodes et systèmes de data mining aident à la découverte de nouvelles innovations créatives.
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