Introduction aux modèles dans l'exploration de données
L'exploration de données utilise des données brutes pour extraire des informations ou, en fait, extraire les informations requises des données. L'exploration de données est utilisée dans la gamme d'applications la plus diversifiée, y compris la prévision de modèles politiques, la prévision de modèles de modèles météorologiques, les prévisions de classement de sites Web, etc. des données qui peuvent calmer le complexe à la fois.
Techniques utilisées dans l'exploration de données
Le mode d'exploration de données est créé en appliquant l'algorithme au-dessus des données brutes. Le modèle d'exploration de données est plus que l'algorithme ou le gestionnaire de métadonnées. Il s'agit d'un ensemble de données, de modèles et de statistiques pouvant être utilisés sur de nouvelles données qui sont générées pour générer les prédictions et obtenir une certaine inférence sur les relations. Voici quelques-unes des techniques utilisées dans l'exploration de données.
1. Technique d'exploration de données descriptive
Cette technique est généralement préférée pour générer des tableaux croisés, des corrélations, des fréquences, etc. Ces techniques d'exploration de données descriptives sont utilisées pour obtenir des informations sur la régularité des données en utilisant des données brutes en entrée et pour découvrir des modèles importants. Les autres applications de cela, l'analyse est de comprendre les groupes captivants dans la zone plus large des données brutes.
2. Technique d'exploration de données prédictive
Le principal objectif de la technique de prédiction minière est d'identifier les résultats futuristes au lieu de la tendance actuelle. De nombreuses fonctions sont utilisées pour la prédiction de la valeur cible. Les techniques qui entrent dans cette catégorie sont la classification, la régression et l'analyse des séries chronologiques. La modélisation des données est une contrainte pour cette analyse prédictive, qui utilise certaines variables pour prédire les données futuristes incertaines pour d'autres variables.
Types de modèles dans l'exploration de données
Peu de modèles d'exploration de données sont mentionnés ci-dessous avec leur description:
1. Modèles de réclamation pour fraude
La fraude est le défi auquel sont confrontées de nombreuses industries et en particulier l'industrie de l'assurance. Ces industries doivent constamment prévoir l'utilisation des données brutes afin que les allégations de fraude puissent être comprises et traitées. Nous pouvons suivre les réclamations qui arrivent sous forme de données brutes et identifier la probabilité qu'elles soient frauduleuses, ce qui peut entraîner d'importantes économies pour la compagnie d'assurance.
2. Modèles de clone client
Le modèle de clone client peut prédire quels prospects sont très susceptibles de répondre en fonction des caractéristiques des «meilleurs clients» de l'organisation.
3. Modèles de réponse
Les modèles de réponse prédictifs d'exploration de données aident les organisations à identifier les modèles d'utilisation qui séparent leur base de clients afin que l'organisation puisse établir le contact avec ces clients. Ce modèle de réponse est la meilleure méthode pour prédire et identifier la clientèle ou les prospects à la cible pour un produit particulier, l'offre est en ligne avec l'utilisation d'un modèle développé. Ces types de modèles sont appliqués dans l'identification des clients qui sont très susceptibles de posséder la caractéristique d'être ciblés.
4. Modèles de prévision des revenus et des bénéfices
Les modèles de prévisions de revenus et de bénéfices combinent les caractéristiques de réponse ou de non-réponse avec une estimation de revenus donnée, en particulier si les tailles ordonnées, les marges diffèrent considérablement ou les facturations mensuelles. Comme nous savons que toutes les réponses n'ont pas la même valeur ou une valeur égale et que le modèle qui peut augmenter les réponses ne nous rapporte pas nécessairement de profit. La technique de prévision des revenus et des bénéfices indique que les répondants qui sont très susceptibles d'augmenter la marge delta des revenus ou des bénéfices avec leur réponse que les autres répondants. Ce sont quelques-uns des types de modèles et il y en a beaucoup d'autres qui peuvent aider à combiner les données requises à partir de l'ensemble de données brutes.
Algorithmes d'exploration de données
Il existe de nombreux algorithmes d'exploration de données qui sont présents, nous en discuterons quelques-uns ici. Voyons pourquoi avons-nous besoin de l'algorithme pour extraire les données. Dans le monde d'aujourd'hui, où la génération de données est énorme et les mégadonnées sont assez courantes, nous devons avoir une sorte d'algorithme qui doit leur être appliqué pour prédire le modèle et l'analyse. Nous avons différents algorithmes basés sur le modèle d'exploration de données que nous voulons appliquer à nos données. Certains d'entre eux sont présentés ci-dessous:
1. Algorithme Naive Bayes
L'algorithme Naive Bayes est basé sur le théorème bayésien et cet algorithme est utilisé lorsque les dimensions des données sont plus élevées. Le classificateur bayésien est capable de fournir la sortie possible en entrant les données brutes. Ici, il y a aussi la possibilité d'ajouter les nouvelles données brutes au moment de l'exécution et d'obtenir les prédictions. Un classificateur Bayes naïf considérera toutes les probabilités avant de s'engager sur la sortie.
2. Algorithme ANN
Cet algorithme ANN est inspiré des réseaux neuronaux biologiques et ressemble à une architecture informatique typique. Cet algorithme utilise des fonctions d'approximation sur un grand nombre incertain de données pour obtenir un modèle. Ils sont généralement représentés comme un système de neurones interconnectés qui peuvent prendre une entrée et effectuer le calcul pour fournir la sortie.
3. Algorithme SVM
Cet algorithme SVM a gagné beaucoup d'attention au cours de la dernière décennie et est appliqué à la plus large gamme d'applications. Cet algorithme est basé sur la théorie de l'apprentissage statistique et le principe d'évaluation et de minimisation des risques structurels. Il a la capacité d'identifier les limites de décision et est également appelé un hyperplan qui peut produire une séparation optimale des classes et créer ainsi la plus grande distance possible entre l'hyperplan de ségrégation. SVM est la technique de classification la plus robuste et la plus précise, mais présente l'inconvénient de coûts et de temps plus élevés.
Avantages des modèles d'exploration de données
Les modèles d'exploration de données présentent de nombreux avantages et certains d'entre eux sont répertoriés ci-dessous:
- Ces modèles aident l'organisation à identifier le modèle d'achat du client, puis suggèrent les mesures appropriées qui peuvent être prises pour augmenter les revenus.
- Ces modèles peuvent nous aider à augmenter l'optimisation du site Web afin que le client puisse découvrir facilement les éléments requis.
- Ces modèles nous aident à mener des campagnes marketing identifiant le domaine et les méthodes favorables.
- Cela nous aidera à identifier le morceau de client et ses besoins afin que les produits requis puissent être fournis
- Cela aide à augmenter la fidélité à la marque.
- Il permet de mesurer la rentabilité des facteurs d'augmentation des revenus.
Conclusion
Nous avons donc vu la définition de l'exploration de données et pourquoi elle est nécessaire et compris la différence entre les modèles descriptifs et prédictifs de couplage de données. De plus, nous avons vu certains modèles de data ming et quelques algorithmes qui aident l'organisation à mieux comprendre les données brutes. Dans le dernier, nous avons vu quelques avantages avec les modèles d'exploration de données.
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