Métodos de extracción de datos

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Introducción a los métodos de extracción de datos

La minería de datos está buscando patrones en grandes almacenes de datos. Este proceso trae maneras útiles, y por lo tanto podemos hacer conclusiones sobre los datos. Esto también genera nueva información sobre los datos que ya poseemos. Los métodos incluyen patrones de seguimiento, clasificación, asociación, detección de atípicos, agrupación, regresión y predicción. Es fácil reconocer patrones, ya que puede haber un cambio repentino en los datos dados. Hemos recopilado y categorizado los datos basados en diferentes secciones a analizar con las categorías.

¿Qué es la minería de datos?

Se trata de un proceso de extracción de información o conocimientos útiles de una enorme cantidad de datos (o macrodatos). La brecha entre los datos y la ingesta se ha reducido mediante el uso de varias herramientas de extracción de datos. También se puede denominar descubrimiento de conocimiento a partir de datos o KDD .

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Supongamos, el gerente de marketing de un supermercado quiere determinar qué productos se compran con frecuencia juntos.

Como ejemplo,

Compra (x,”cerveza”) -> compra (x, “chips”)

  • Aquí x representa a un cliente comprando cerveza y patatas fritas juntos.
  • La confianza demuestra la certeza de que si un cliente compra una cerveza, hay un 50% de probabilidades de que también acepte las fichas.
  • El apoyo significa que el 1% de todas las transacciones analizadas mostraron que la cerveza y las patatas fritas se compraban juntas.

Se pueden considerar muchos ejemplos similares como el pan y la mantequilla o el ordenador y el software.

Hay dos tipos de reglas de asociación:

  • Regla de asociación dimensional única: Estas reglas contienen un único atributo que se repite.
  • Regla de asociación multidimensional: Estas reglas contienen múltiples atributos que se repiten.

Fuente Enlace: https://www.google.com/search

2. Clasificación

Este método de extracción de datos se utiliza para distinguir los ítems de los conjuntos de datos en clases o grupos. Ayuda a predecir con precisión el comportamiento de las entidades dentro del grupo. Es un proceso de dos pasos:

  • Etapa de clasificación: Los datos de ensayo se utilizan para estimar la exactitud o precisión de las reglas de clasificación.

Por ejemplo, una compañía bancaria utiliza para identificar a los solicitantes de préstamos con bajo, medio o alto riesgo de crédito. Del mismo modo, un investigador médico analiza los datos de cáncer para predecir qué medicamento recetar al paciente.

Enlace fuente: – www.tutorialspoint.com

3. Análisis de las agrupaciones

El agrupamiento es casi similar a la clasificación, pero en este cluster se hacen dependiendo de las similitudes de los ítems de datos. Diferentes grupos tienen objetos diferentes o no relacionados. También se llama segmentación de datos ya que particiones grandes conjuntos de datos en grupos de acuerdo a las similitudes.

  • Métodos aglomerados jerárquicos
  • Métodos basados en la cuadrícula
  • Métodos de partición
  • Métodos basados en modelos
  • Métodos basados en la densidad

Fuente Enlace: https://www.google.com/search

4. Predicción

Este método se utiliza para predecir el futuro sobre la base de las tendencias pasadas y presentes o el conjunto de datos. La predicción se utiliza principalmente para combinar otros métodos de minería como clasificación, comparación de patrones, análisis de tendencias y relación.

Por ejemplo, si el gestor de ventas quisiera predecir la cantidad de ingresos que cada partida generaría basándose en datos de ventas anteriores. Modela una función de valor continuo que indica valores de datos numéricos faltantes.

Análisis de regresión es la mejor opción para realizar la predicción. Se puede utilizar para establecer una relación entre variables independientes y variables dependientes.

5. Patrones secuenciales o seguimiento de patrones

Este método se utiliza para identificar patrones que ocurren con frecuencia durante un cierto período de tiempo.

Por ejemplo, el gerente de ventas de una compañía de ropa ve que las ventas de chaquetas parecen aumentar justo antes de la temporada de invierno, o las ventas de panadería aumentan durante la Navidad o la víspera de Año Nuevo.

Fuente Enlace:- minería de datos.Philippe-Fournier-Viger

6. Árboles de decisiones

  • Cada nodo interno representa una prueba en el atributo.
  • La rama denota el resultado de la prueba.
  • El nodo superior es el nodo raíz que tiene una pregunta simple que tiene dos o más respuestas. En consecuencia, el árbol crece, y se genera un diagrama de flujo como la estructura.

Fuente bLink: – www.tutorialride.com

7. Análisis atípico o análisis de anomalías:

Este método identifica los elementos de datos que no cumplen con el patrón esperado o el comportamiento esperado. Estos elementos de datos inesperados se consideran atípicos o ruido. Son útiles en muchos dominios como detección de fraude con tarjetas de crédito, detección de intrusiones, detección de fallas, etc. Esto también se llama Outlier Mining .

Por ejemplo, supongamos que el gráfico de abajo está trazado usando algunos conjuntos de datos en nuestra base de datos.

Así que se dibuja la línea de mejor ajuste. Los puntos que se encuentran cerca de la línea muestran el comportamiento esperado mientras que el extremo lejos de la línea es un Outlier.

Esto ayudaría a detectar las anomalías y a tomar las posibles medidas correspondientes.

Fuente Enlace: https://www.google.com/search

  • Modelo
  • Algoritmo de aprendizaje (supervisado o no supervisado)

Fuente Enlace: www.saedsayad.com

Esta ha sido una guía de métodos de minería de datos Aquí, hemos discutido Qué son la minería de datos y diferentes métodos de minería con el ejemplo. También puede ver los siguientes artículos para obtener más información:

  1. Software de análisis de Big Data
  2. Importantes técnicas de extracción de datos
  3. Arquitectura de la minería de datos

Video: Métodos de extracción de datos

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