データマイニング101
大規模なデータベースの確立と膨大なデータの出現により、ますます多くのデータが収集され、大規模なデータベースに保存されますが、実際には、それらを使用しないと理解することは困難であるため、「データは豊富ですが、情報は乏しい」ことがよくあります。合理的な方法。ただし、 データマイニング に使用されます データ分析、ビッグデータに隠された重要なデータコンテンツとパターンを見つけることができ、ビジネス上の意思決定、知識ベース、科学および医学研究に大きく貢献します。したがって、この記事では、 データ マイニングとは何か、なぜ重要なのか.
データマイニングとは？
データ マイニングは、コンピューター サイエンスの学際的な分野です。これは、人工知能、機械学習、統計、およびデータベースを組み合わせて使用して、比較的大きなデータセットでパターンを見つける計算プロセスです。データ マイニング プロセスの全体的な目標は、データセットから情報を抽出し、理解できる構造に変換してさらに使用できるようにすることです。
データマイニングとは？
生の分析手順に加えて、データベースと データ管理 側面、データの前処理、モデリングと推論の考慮事項、関心のある指標、複雑さの考慮事項、発見構造の後処理、視覚化、およびオンライン更新。
データマイニングプロセス
データマイニングの具体的なプロセスは次のとおりです。
- データ： データ マイニングでは、まずデータを取得する必要があります。タスクの目的に応じてデータセットを選択し、必要なデータをフィルタリングしたり、実際の状況に応じて必要なデータを構築したりできます。
- 前処理: データセットを決定した後、データを使用できるようにデータを前処理する必要があります。データの前処理は データ品質の向上、正確性、完全性、および一貫性を含みます。データ前処理の方法には、データクリーニング、データ統合、データ削減、およびデータ変換が含まれます。
- 変身： データの前処理後、データは変換されて、データ マイニング アルゴリズム用に確立された分析モデルにデータが変換されます。データ マイニング アルゴリズムに真に適した分析モデルを確立することが、データ マイニングの成功の鍵です。
- データマイニング： 変換されたデータのマイニング、適切なマイニング アルゴリズムの選択に加えて、残りの作業はすべて自動的に実行できます。
- 解釈と評価: 結果を解釈して評価し、知識を得る。使用される分析方法は、通常、データ マイニング操作に依存し、通常は視覚化技術を使用します。
データ マイニングが重要な理由と、データ マイニングが使用される場所
毎年生成されるデータの量は驚異的です。そして、すでに多くの数が2年ごとに2倍になります。デジタルの世界は約 90% の非構造化データで構成されていますが、それは情報が多ければ多いほど知識が豊富になるという意味ではありません。データ マイニングは、企業が次のことを行えるようにすることで、この状況を変えることを目指しています。
- 組織化された方法で大量の重複情報をふるいにかけます。
- 関連情報を抽出し、それを最大限に活用してより良い結果を得る。
- 情報に基づく意思決定のペースを加速します。
データ マイニングは、あらゆる分野の分析作業に不可欠であることがわかります。 一部の業界でデータがどのように使用されているかを次に示します。
- 通信業界: 通信業界は、マーケティングであろうとなかろうと、非常に競争が激しく、複数の抽選を受ける顧客と取引しています。データ マイニング手法を使用して膨大な量のデータを理解し、ふるいにかけることで、業界はターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成し、大量の販売と顧客とのやり取りを確実に成功させることができます。
- 保険業界: 競争の激しい市場では、業界は多くの場合、コンプライアンスの問題、さまざまな種類の詐欺、リスク評価と管理、および顧客維持の問題に対処する必要があります。保険会社は、データ マイニングを通じて、商品の価格設定を改善し、既存の顧客により良い選択肢を提供し、新規顧客の登録を促すことができます。
- 教育産業: データの観点から学生の進歩を理解することで、教育者は必要に応じて、より個別化された注意を学生に提供できます。介入戦略は、それらを必要とする可能性のある学生グループのために、早い段階で開発できます。
- 製造業: 生産ラインの故障や品質の低下は、あらゆる製造業で大きな損失をもたらす可能性があります。データ マイニングを通じて、企業はサプライ チェーンをより適切に計画できるようになります。これは、起こりうる障害を早期に検出して対処できること、品質チェックをより厳密にすることができること、および生産ラインの中断を最小限に抑えることができることを意味します。
- 銀行業界: 銀行業界は、金融システムで行われる数十億のトランザクションを理解するのに役立つデータ マイニングと自動アルゴリズムに大きく依存しています。このようにして、金融機関は市場リスクの一般的な理解を得て、不正行為をより迅速に検出し、規制要件へのコンプライアンスを管理し、マーケティング投資に対する最高の利益を確保することができます。
- 小売業: 小売取引が天文学的な量に達すると、業界は膨大な量のデータを使用して消費者をよりよく理解することができます。データ マイニングは、顧客関係を改善し、マーケティング キャンペーンを最適化し、売上を予測するために成長するのに役立ちます。
データマイニングにおける課題
データ マイニングが強力なプロセスであることは間違いありませんが、処理する複雑なビッグ データの量が増え続ける中で、いくつかの課題があります。このすべてのデータを収集して分析することは、ますます複雑になる一方です。データ マイニングに関連する最も重要な課題のいくつかを次に示します。
ビッグデータ
ビッグデータに関しては、次の 4 つの大きな課題があります。
- 容量： 大量のデータにはストレージの問題が伴います。さらに、このような膨大な量のデータをふるいにかけるには、適切なデータを見つけるという問題が伴います。データ マイニング ツールがこのような容量を処理すると、処理速度が遅くなります。
- 多様性： ある時点で、さまざまなデータが収集され、保存されます。データ マイニング ツールは、複数のデータ形式を処理できる必要がありますが、これは困難な場合があります。
- スピード： データは以前よりもはるかに高速に収集されているため、問題が発生する可能性があります。
- 正確さ： これらの大量のデータの正確性は、特にデータの量、種類、および速度を考えると、困難な場合があります。この場合、主な課題は、データ量とデータ品質のバランスを取ることです。
モデルのオーバーフィット
キャパシティと多様性が高まるにつれて、オーバーフィッティングのリスクも高まります。その結果、モデルは、根底にある傾向を示すのではなく、サンプルに自然なエラーを示し始めます。変数の数を減らすと無相関のモデルになり、変数を追加しすぎるとモデルが制約されます。課題は、使用される変数と予測精度の観点からのバランスを適切に調整する方法です。
規模のコスト
容量と速度が向上するにつれて、企業はモデルのスケールアップに取り組み、データ マイニングを最大限に活用する必要があります。これを行うには、企業はさまざまな強力なコンピューティング能力、サーバー、およびソフトウェアに投資する必要があります。予算配分は、企業にとって必ずしも容易ではない場合があります。
プライバシーとセキュリティ
ストレージのニーズは高まっており、企業はそのニーズを満たすためにクラウドに目を向けています。しかし、それに伴い、データに対する高レベルのセキュリティ対策が必要になります。データのプライバシーとセキュリティ対策を実装する際に実装する必要がある内部規則と規制が多数あります。これには仕事のやり方を変える必要があり、多くの人にとって習得が困難です。
結論
この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ マイニングとは何かをよりよく理解するのに役立つことを願っています。詳細を知りたい場合は、訪問することをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。
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