Eksploracja danych - aplikacje i trendy

Eksploracja danych jest szeroko stosowana w różnych obszarach. Obecnie dostępnych jest wiele komercyjnych systemów eksploracji danych, ale istnieje wiele wyzwań w tej dziedzinie. W tym samouczku omówimy aplikacje i trendy w eksploracji danych.

Aplikacje Data Mining

Oto lista obszarów, w których eksploracja danych jest szeroko stosowana -

• Analiza danych finansowych
• Branży detalicznej
• Przemysł telekomunikacyjny
• Analiza danych biologicznych
• Inne zastosowania naukowe
• Wykrywanie wtargnięcia

Analiza danych finansowych

Dane finansowe w bankowości i branży finansowej są generalnie wiarygodne i wysokiej jakości, co ułatwia systematyczną analizę i eksplorację danych. Oto niektóre z typowych przypadków -

• Projektowanie i budowa hurtowni danych do wielowymiarowej analizy danych i eksploracji danych.

• Przewidywanie spłaty kredytu i analiza polityki kredytowej klientów.

• Klasyfikacja i grupowanie klientów na potrzeby marketingu ukierunkowanego.

• Wykrywanie prania pieniędzy i innych przestępstw finansowych.

Branży detalicznej

Data Mining ma świetne zastosowanie w handlu detalicznym, ponieważ gromadzi duże ilości danych dotyczących sprzedaży, historii zakupów klientów, transportu towarów, zużycia i usług. Jest naturalne, że ilość gromadzonych danych będzie nadal szybko rosła ze względu na rosnącą łatwość, dostępność i popularność sieci.

Eksploracja danych w branży detalicznej pomaga w identyfikacji wzorców i trendów zakupowych klientów, które prowadzą do poprawy jakości obsługi klienta oraz dobrego utrzymania i satysfakcji klienta. Oto lista przykładów eksploracji danych w branży detalicznej -

• Projektowanie i budowa hurtowni danych w oparciu o korzyści płynące z eksploracji danych.

• Wielowymiarowa analiza sprzedaży, klientów, produktów, czasu i regionu.

• Analiza efektywności kampanii sprzedażowych.

• Utrzymanie klienta.

• Rekomendacja produktu i porównanie pozycji.

Przemysł telekomunikacyjny

Obecnie branża telekomunikacyjna jest jedną z najbardziej rozwijających się gałęzi przemysłu, oferującą różne usługi, takie jak faks, pager, telefon komórkowy, komunikator internetowy, obrazy, poczta e-mail, transmisja danych internetowych itp. Ze względu na rozwój nowych technologii komputerowych i komunikacyjnych, przemysł telekomunikacyjny szybko się rozwija. To jest powód, dla którego eksploracja danych stała się bardzo ważna, aby pomóc i zrozumieć biznes.

Eksploracja danych w branży telekomunikacyjnej pomaga w identyfikacji wzorców telekomunikacyjnych, wyłapaniu oszukańczych działań, lepszym wykorzystaniu zasobów i poprawie jakości usług. Oto lista przykładów, dla których eksploracja danych usprawnia usługi telekomunikacyjne -

• Wielowymiarowa analiza danych telekomunikacyjnych.

• Nieuczciwa analiza wzorców.

• Identyfikacja nietypowych wzorów.

• Wielowymiarowa analiza asocjacji i sekwencyjnych wzorców.

• Usługi telefonii komórkowej.

• Wykorzystanie narzędzi wizualizacyjnych w analizie danych telekomunikacyjnych.

Analiza danych biologicznych

W ostatnim czasie zaobserwowaliśmy ogromny rozwój w dziedzinie biologii, takiej jak genomika, proteomika, genomika funkcjonalna i badania biomedyczne. Eksploracja danych biologicznych jest bardzo ważną częścią bioinformatyki. Poniżej przedstawiono aspekty, w których eksploracja danych przyczynia się do analizy danych biologicznych -

• Integracja semantyczna heterogenicznych, rozproszonych genomicznych i proteomicznych baz danych.

• Dopasowanie, indeksowanie, wyszukiwanie podobieństw i analiza porównawcza wielu sekwencji nukleotydowych.

• Odkrycie wzorców strukturalnych i analiza sieci genetycznych i szlaków białkowych.

• Analiza skojarzeń i ścieżek.

• Narzędzia wizualizacyjne w analizie danych genetycznych.

Inne zastosowania naukowe

Aplikacje omówione powyżej mają tendencję do obsługi stosunkowo małych i jednorodnych zbiorów danych, dla których odpowiednie są techniki statystyczne. Ogromna ilość danych została zebrana z dziedzin naukowych, takich jak nauki o Ziemi, astronomia itp. Duża ilość zbiorów danych jest generowana ze względu na szybkie symulacje numeryczne w różnych dziedzinach, takich jak modelowanie klimatu i ekosystemów, inżynieria chemiczna, dynamika płynów itp. . Poniżej znajdują się zastosowania eksploracji danych w dziedzinie zastosowań naukowych -

• Hurtownie danych i wstępne przetwarzanie danych.
• Wydobywanie oparte na grafach.
• Wizualizacja i wiedza dziedzinowa.

Wykrywanie wtargnięcia

Włamanie odnosi się do wszelkiego rodzaju działań, które zagrażają integralności, poufności lub dostępności zasobów sieciowych. W tym świecie łączności bezpieczeństwo stało się głównym problemem. Wraz ze wzrostem wykorzystania Internetu oraz dostępnością narzędzi i sztuczek służących do włamań i ataków na sieć, wykrywanie włamań stało się krytycznym elementem zarządzania siecią. Oto lista obszarów, w których można zastosować technologię eksploracji danych do wykrywania włamań -

• Opracowanie algorytmu eksploracji danych do wykrywania włamań.

• Analiza asocjacji i korelacji, agregacja pomagająca wybrać i zbudować rozróżniające atrybuty.

• Analiza danych Stream.

• Rozproszone eksploracja danych.

• Narzędzia do wizualizacji i zapytań.

Produkty systemu wyszukiwania danych

Istnieje wiele produktów systemów eksploracji danych i aplikacji do eksploracji danych specyficznych dla domeny. Nowe systemy i aplikacje eksploracji danych są dodawane do poprzednich systemów. Podejmowane są również wysiłki w celu ujednolicenia języków eksploracji danych.

Wybór systemu eksploracji danych

Wybór systemu eksploracji danych zależy od następujących funkcji -

• Data Types- System eksploracji danych może obsługiwać sformatowany tekst, dane oparte na rekordach i dane relacyjne. Dane mogą być również w postaci tekstu ASCII, danych z relacyjnej bazy danych lub danych z hurtowni danych. Dlatego powinniśmy sprawdzić, jaki dokładnie format obsługuje system data mining.

• System Issues- Musimy wziąć pod uwagę kompatybilność systemu eksploracji danych z różnymi systemami operacyjnymi. Jeden system eksploracji danych może działać tylko na jednym systemie operacyjnym lub na kilku. Istnieją również systemy eksploracji danych, które zapewniają interfejsy użytkownika oparte na sieci Web i umożliwiają wprowadzanie danych XML.

• Data Sources- Źródła danych odnoszą się do formatów danych, w których będzie działał system eksploracji danych. Niektóre systemy eksploracji danych mogą działać tylko na plikach tekstowych ASCII, podczas gdy inne na wielu źródłach relacyjnych. System eksploracji danych powinien również obsługiwać połączenia ODBC lub OLE DB dla połączeń ODBC.

• Data Mining functions and methodologies - Istnieją systemy eksploracji danych, które zapewniają tylko jedną funkcję eksploracji danych, taką jak klasyfikacja, podczas gdy niektóre zapewniają wiele funkcji eksploracji danych, takich jak opis koncepcji, analiza OLAP oparta na odkryciach, eksploracja skojarzeń, analiza powiązań, analiza statystyczna, klasyfikacja, przewidywanie, grupowanie, analiza wartości odstających, wyszukiwanie podobieństw itp.

• Coupling data mining with databases or data warehouse systems- Systemy Data Mining muszą być połączone z bazą danych lub systemem hurtowni danych. Połączone komponenty są zintegrowane w jednolite środowisko przetwarzania informacji. Oto typy sprzęgieł wymienione poniżej -

  • Bez sprzężenia
  • Luźne powiązanie
  • Złącze półciasne
  • Ciasne połączenie

• Scalability - W eksploracji danych występują dwa problemy ze skalowalnością -

  • Row (Database size) Scalability- System eksploracji danych jest uważany za skalowalny wierszami, gdy liczba lub wiersze są powiększane 10 razy. Wykonanie zapytania nie zajmuje więcej niż 10 razy.

  • Column (Dimension) Salability - System eksploracji danych jest uważany za skalowalny kolumnowo, jeśli czas wykonania zapytania eksploracyjnego zwiększa się liniowo wraz z liczbą kolumn.

• Visualization Tools - Wizualizację w eksploracji danych można podzielić na następujące kategorie -

  • Wizualizacja danych
  • Wizualizacja wyników wydobycia
  • Wizualizacja procesu wydobywczego
  • Wizualna eksploracja danych

• Data Mining query language and graphical user interface- Łatwy w użyciu graficzny interfejs użytkownika jest ważny dla promowania interaktywnej eksploracji danych prowadzonej przez użytkownika. W przeciwieństwie do systemów relacyjnych baz danych, systemy eksploracji danych nie współużytkują bazowego języka zapytań eksploracji danych.

Trendy w eksploracji danych

Koncepcje eksploracji danych wciąż ewoluują, a oto najnowsze trendy, które widzimy w tej dziedzinie -

• Eksploracja aplikacji.

• Skalowalne i interaktywne metody eksploracji danych.

• Integracja data mining z systemami baz danych, hurtowniami danych i systemami baz danych webowych.

• SStandardizacja języka zapytań eksploracji danych.

• Wizualna eksploracja danych.

• Nowe metody eksploracji złożonych typów danych.

• Eksploracja danych biologicznych.

• Eksploracja danych i inżynieria oprogramowania.

• Eksploracja sieci.

• Rozproszone eksploracja danych.

• Eksploracja danych w czasie rzeczywistym.

• Eksploracja danych z wielu baz danych.

• Ochrona prywatności i bezpieczeństwo informacji w eksploracji danych.