راه های متداول براي دستيابي

فرآيند داده كاوي به داده

جمع آوري داده ها :

فرآيند داده كاوي احتياج به دسترسي به داده ها دارد. داده ممكن است در تعدادي ركورد، در چندين فايل پايگاه داده ذخيره شود و يا ممكن است داده فقط شامل چند صد ركورد در يك فايل ساده باشد.

با توجه به اينكه معمولا داده هاي واقعي شامل چندين هزار ركورد مي باشند، اولين گام در داده كاوي تهيه زير مجموعه مناسبي از داده براي پردازش است. گاهي اين مرحله احتياج به تلاش انسانهاي بسياري دارد. در كل سه راه متداول براي دستيابي فرآيند داده كاوي به داده وجود دارد :

1. ذخيره داده در “انبار داده ”
2. ذخيره داده در پايگاه داده رابطه اي
3. ذخيره داده در فايل ساده

 داده كاوي :

همانطور كه در شكل مشخص است مرحله بعد داده كاوي است. با اين حال قبل از ارائه داده به ابزار داده كاوي ، چندين انتخاب داريم:

1. يادگيري بايد تحت كنترل باشد يا بدون كنترل ؟
2. كدام نمونه ها در داده ها ي جمع آوري شده براي ساخت مدل بكار ميروند و كدامها براي تست مدل ؟
3. كدام صفتها از صفتهاي موجود انتخاب مي شوند ؟

و ….

 تفسير نتايج :

در اين مرحله خروجيهاي مرحله داده كاوي آزمايش مي شوند تا مشخص شود كه آيا اين نتايج قابل استفاده و جالب هستند يا نه؟ همانطور كه در شكل مي بينيم اگر نتايج بهينه نباشد مي توانيم فرآيند داده كاوي را با صفات و نمونه هاي جديد تكرار كنيم. همچنين ما مي توانيم به”  انبار داده “  مراجعه كنيم و فرآيند استخراج دانش را تكرار كنيم.

بكارگيري نتايج :

هدف نهايي ما بكارگيري نتايج براي موقعيتهاي جديد است. به عنوان مثال دانشي كه در يك پايگاه داده فروشگاه بيان مي كند كساني كه مجله ورزشي مي خرند همچنين سيگار هم مي خرند؛ در شكل گيري استراتژيهاي فروشگاه در چيدن قفسه ها ، تهيه كاتالوگ ها و … تاثير مي گذارد.

 استراتژيهاي داده كاوي :

همانطور كه در شكل زير مي بينيم  استراتژيهاي داده كاوي بطور كلي مي توانند به دو دسته “ تحت كنترل ” يا “ بدون كنترل ” تقسيم مي شوند. آموزش تحت كنترل مدلهايي را با بكارگيري صفات ورودي براي تشخيص   مقدار صفت خروجي مي سازد. حتي برخي از الگوريتمهاي ” آموزش تحت كنترل” امكان تشخيص چندين صفت خروجي را به ما مي دهند. به صفات خروجي ، صفات وابسته نيز

مي گوييم. زيرا مقدار آنها به مقدار يك يا چند صفت ورودي بستگي دارد. به همين ترتيب به صفات ورودي، صفات مستقل نيز مي گوييم.

هنگامي كه “ آموزش بدون كنترل ” را بكار مي بريم تمامي صفات ورودي هستند و صفت خروجي نداريم.

آموزش تحت كنترل با توجه به اينكه صفات خروجي مقوله اي هستند يا عددي و آيا مدلهاي ايجاد شده براي مشخص كردن موقعيت كنوني ايجاد شدند يا پيش بيني خروجيهاي آينده ، به چندين قسمت تقسيم مي شوند. (منظور از صفات مقوله اي ، صفاتي هستند كه مقدار آنها تعداد محدود و مشخصي است، مثل صفاتي كه مقدار آنها Boolean است كه دو مقدار {true, false} دارد).

طبقه بندي :

طبقه بندي احتمالا از همه استراتژيهاي داده كاوي قابل درك تر است. طبقه بندي سه خصوصيت دارد :

1. آموزش تحت كنترل است.
2. متغير وابسته ، مقوله اي است.
3. تاكيد بر روي ساخت مدلهايي است كه قادر به اختصاص نمونه هاي جديد به يكي از كلاسهاي تعريف شده باشند.

تخمين :

مشابه طبقه بندي ، هدف يك مدل تخمين نيز مشخص كردن مقدار براي يك صفت خروجي است؛ اما بر خلاف طبقه بندي صفات خروجي براي مساله تخمين، عددي است بجاي مقوله اي .

بعنوان يك مثال براي تخمين ، پايگاه داده اي را در نظر بگيريد كه هر ركورد آن اطلاعاتي را راجع به شخصي دارد مثل : محل زندگي، غذاي روزانه در اغلب روزها، نوع ماشين شخصي ، درآمد ماهانه و ….

هدف الگوريتم تخمين در اين مثال ايجاد مدلي براي تشخيص درآمد ماهانه نمونه هاي جديد (ركوردهاي جديد) مي باشد.{كه بقيه صفات آنها بجز درآمد ماهانه مشخص است}.

بيشترتكنيكهاي تحت كنترل قادرند كه يا مسائل طبقه بندي را حل كنند يا تخمين ، اما نه هردورا.

پيش گويي :

تشخيص تفاوت بين پيش گويي و طبقه بند ي يا تخمين كار ساده اي نيست. با اين حال هدف يك مدل پيش گويي ، برخلاف طبقه بندي يا تخمين، بجاي مشخص كردن رفتار كنوني، مشخص كردن خروجيهاي آينده است. بيشتر روشهاي داده كاوي كه براي طبقه بندي يا تخمين مناسبند، براي ساخت مدلهاي پيش گويي نيز بكار ميروند. عملا اين طبيعت داده است كه مشخص مي كند يك مدل براي تخمين مناست است يا طبقه بندي ويا پيش گويي.

دسته بندي  بدون كنترل :

در دسته بندي بدون كنترل، ما ديگر صفات خروجي نداريم كه ما را در فرآيند يادگيري راهنمايي كند، در عوض برنامه مربوطه ساختارهاي دانش را با بكارگيري معيارهاي “  كيفيت دسته”  براي گروه بندي داده ها به دو يا چند كلاس (دسته)، بدست مي آورد.

يك هدف اساسي دسته بندي بدون كنترل، كشف ساختارهاي مفهومي در داده است.

كاربردهاي متداول دسته بندي بدون نظارت عبارتند از :

• مشخص مي كند كه آيا ارتباطات با معني در شكل مفاهيم مي تواند در داده ما پيدا شود يا نه ؟
• كارآيي روش آموزش تحت كنترل را مشخص مي كند.
• بهترين صفات ورودي براي آموزش تحت كنترل را مشخص مي كند.
• شناسايي از حد خارج شده ها (outlier)

 تحليل سبد بازاري :

هدف اين مرحله پيدا كردن ارتباطات جالب ميان محصولات (خرده فروشي) است. خروجي اين مرحله به فروشندگان كمك مي كند تا بهتر بتوانند قفسه ها را بچينند يا كاتالوگها را تنظيم كنندو نيز در ايجاد استراتژيهاي فروشگاه نيز كارا است. مثالي از دانش اين مرحله به فرم زير است (در يك فروشگاه)

سيگار مي خرند                   كساني كه قهوه مي خرند

 

تكنيكهاي  داده كاوي تحت كنترل :

تكنيكهاي داده كاوي براي بكارگيري استراتژي داده كاوي براي يك مجموعه داده بكار مي رود. يك تكنيك داده كاوي از دو قسمت تشكيل شده است:

1. الگوريتم.
2. ساختار دانش مربوطه مثل درخت يا يك مجموعه قوانين درخت تصميم كه در قسمتهاي قبلي توضيح داديم.

در اينجا چندين روش ديگر براي داده كاوي نظارت شده ارائه مي دهيم :

 

از شما دوستان عزیز که این مطلب آموزشی را دنبال نموده اید تشکر می کنیم و شما را دعوت میکنیم که برای فراگیری داده کاوی مطالب ما را دنبال کنید.این مطالب برای افزایش دانش شما در سایت قرار داده شده و کمک زیادی در یادگیری شما در انجام پروژه داده کاوی خواهد نمود.

فریلنسر هستم و مهارت انجام پروژه ای را دارم!

اگر شما فریلنسر هستید و توانایی انجام پروژه ای را در یک رشته یا حوزه ای خاص دارید برای فعالیت در سایت کافه پروژه و کسب درآمد می توانید در سایت ثبت نام کنید و پروژه هایی با مهارت انتخاب خود را مشاهده کنید.جهت ثبت نام و ثبت رزومه خود در سایت از طریق دکمه پایین صفحه در سایت عضو شوید:

نحوه سفارش پروژه در سایت کافه پروژه :

اگر پروژه ای دارید که میخواهید آن را برون سپاری کنید کافی است در سایت کافه پروژه ثبت نام کنید و پروژه خود را ثبت نمایید.پروژه شما هر چه که باشد حتما مجری برای آن وجود دارد.جهت ثبت نام و ثبت سفارش پروژه خود برروی دکمه زیر کلیک نمایید.