Στο πρώτο στάδιο, το VOGO συλλέγει συστάσεις και κριτικές από τις κύριες πηγές δεδομένων (Google, Facebook, Tripadvisor, κ.λπ.) μαζί με δημόσια σύνολα δεδομένων από επίσημους φορείς στους τομείς των Horeca, του Τουρισμού, των Αυτοκινήτων, των Πρεσβειών και Προξενείων, των Αρχών, των Ασφαλιστών, των Χρηματοοικονομικών, των Δικαστικών - Νομικών Υποθέσεων, κ.λπ.

Στο στάδιο 2, λαμβάνει χώρα η διαδικασία ταξινόμησης μέσω φιλτραρισμένων συνόλων δεδομένων για τον εντοπισμό μοτίβων και σχέσεων που μπορούν να βοηθήσουν στην επίλυση των απαιτήσεων χρησιμότητας μέσω της ανάλυσης δεδομένων. Οι τεχνικές και τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων βοηθούν τη λύση να προβλέπει μελλοντικές τάσεις και να λαμβάνει αποφάσεις με βάση αξιόπιστα δεδομένα - σύστημα υποστήριξης αποφάσεων.

Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένα βασικό μέρος της ανάλυσης δεδομένων και ένας από τους βασικούς κλάδους της επιστήμης δεδομένων, η οποία χρησιμοποιεί προηγμένες τεχνικές ανάλυσης για την εύρεση χρήσιμων πληροφοριών σε σύνολα δεδομένων. Σε πιο λεπτομερές επίπεδο, η εξόρυξη δεδομένων είναι ένα βήμα στη διαδικασία της ανακάλυψης γνώσης σε βάσεις δεδομένων (KDD), μιας μεθοδολογίας επιστήμης δεδομένων για τη συλλογή, την επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων και η KDD μερικές φορές αναφέρονται εναλλακτικά, αλλά πιο συχνά θεωρούνται ξεχωριστές.

Η διαδικασία εξαγωγής συστάσεων βασίζεται στην αποτελεσματική εφαρμογή της συλλογής, αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την περιγραφή ενός συνόλου δεδομένων-στόχου, την πρόβλεψη αποτελεσμάτων, την ανίχνευση απάτης ή ζητημάτων ασφάλειας, την εκμάθηση περισσότερων πληροφοριών σχετικά με μια βάση χρηστών ή την ανίχνευση σημείων συμφόρησης και εξαρτήσεων. Επίσης, σύμφωνα με τις τεχνικές «εξόρυξης δεδομένων», η λειτουργία εκτελείται από στοιχεία που λειτουργούν τόσο αυτόματα όσο και ημιαυτόματα.

Παρόλο που ο αριθμός των σταδίων μπορεί να διαφέρει ανάλογα με το πόσο λεπτομερές θέλει ένας οργανισμός να είναι κάθε βήμα, η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων μπορεί γενικά να χωριστεί στα ακόλουθα τέσσερα κύρια στάδια - στάδια που τηρούνται από την αρχιτεκτονική συστήματος VOGO:

1. «Συλλογή δεδομένων» . Προσδιορισμός και συλλογή σχετικών δεδομένων για μια εφαρμογή ανάλυσης. Τα δεδομένα μπορούν να βρίσκονται σε διάφορα συστήματα πηγής, σε μια αποθήκη δεδομένων ή σε μια λίμνη δεδομένων, ένα ολοένα και πιο συνηθισμένο αποθετήριο σε περιβάλλοντα μεγάλων δεδομένων που περιέχει ένα μείγμα δομημένων και αδόμητων δεδομένων. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν εξωτερικές πηγές δεδομένων. Από όπου κι αν προέρχονται τα δεδομένα, ένας επιστήμονας δεδομένων συχνά τα μετακινεί σε μια λίμνη δεδομένων για τα υπόλοιπα βήματα της διαδικασίας.

2. «Προετοιμασία δεδομένων». Προετοιμασία δεδομένων. Αυτό το στάδιο περιλαμβάνει ένα σύνολο βημάτων για την προετοιμασία των δεδομένων για εξαγωγή. Η προετοιμασία δεδομένων ξεκινά με την εξερεύνηση, τη δημιουργία προφίλ και την προεπεξεργασία δεδομένων, ακολουθούμενη από εργασίες καθαρισμού δεδομένων για τη διόρθωση σφαλμάτων και άλλων προβλημάτων ποιότητας δεδομένων, όπως διπλότυπες ή ελλείπουσες τιμές. Ο μετασχηματισμός δεδομένων γίνεται επίσης για να καταστούν τα σύνολα δεδομένων συνεπή, εκτός εάν ένας επιστήμονας δεδομένων θέλει να αναλύσει ακατέργαστα, μη φιλτραρισμένα δεδομένα για μια συγκεκριμένη εφαρμογή.

3. «Εξόρυξη δεδομένων». Μόλις προετοιμαστούν τα δεδομένα, ένας επιστήμονας δεδομένων επιλέγει την κατάλληλη τεχνική εξόρυξης δεδομένων και στη συνέχεια εφαρμόζει έναν ή περισσότερους αλγόριθμους για την εκτέλεση της εξόρυξης. Αυτές οι τεχνικές, για παράδειγμα, μπορούν να αναλύσουν τις σχέσεις δεδομένων και να ανιχνεύσουν μοτίβα, συσχετίσεις και συσχετίσεις. Στις εφαρμογές μηχανικής μάθησης, οι αλγόριθμοι συνήθως πρέπει να εκπαιδεύονται σε δείγματα συνόλων δεδομένων για να αναζητούν τις αναζητούμενες πληροφορίες πριν εκτελεστούν σε ολόκληρο το σύνολο δεδομένων.

4. «Ανάλυση και ερμηνεία δεδομένων». Ανάλυση και ερμηνεία δεδομένων. Τα αποτελέσματα της εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία αναλυτικών μοντέλων που μπορούν να βοηθήσουν στην προώθηση της λήψης αποφάσεων και άλλων επιχειρηματικών ενεργειών. Ο επιστήμονας δεδομένων ή άλλο μέλος μιας ομάδας επιστήμης δεδομένων πρέπει επίσης να κοινοποιεί τα ευρήματα σε στελέχη επιχειρήσεων και χρήστες, συχνά μέσω οπτικοποίησης δεδομένων και χρήσης τεχνικών αφήγησης δεδομένων.

Διαβάστε περισσότερα εδώ

Τύποι τεχνικών εξόρυξης δεδομένων
Διαφορετικές τεχνικές μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εξαγωγή δεδομένων για διαφορετικές εφαρμογές επιστήμης δεδομένων. Η αναγνώριση προτύπων είναι μια συνηθισμένη περίπτωση χρήσης για την εξόρυξη δεδομένων, όπως και η ανίχνευση ανωμαλιών, η οποία βοηθά στον εντοπισμό ακραίων τιμών σε σύνολα δεδομένων. Οι δημοφιλείς τεχνικές εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνουν τους ακόλουθους τύπους:

Εξόρυξη κανόνων συσχέτισης. Στην εξόρυξη δεδομένων, οι κανόνες συσχέτισης είναι δηλώσεις "if-then" που προσδιορίζουν σχέσεις μεταξύ στοιχείων δεδομένων. Τα κριτήρια υποστήριξης και εμπιστοσύνης χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση των σχέσεων. Η υποστήριξη μετρά πόσο συχνά εμφανίζονται τα συσχετισμένα στοιχεία σε ένα σύνολο δεδομένων, ενώ η εμπιστοσύνη αντικατοπτρίζει πόσο συχνά μια δήλωση "if-then" είναι σωστή.

Ταξινόμηση . Αυτή η προσέγγιση αντιστοιχίζει στοιχεία σε σύνολα δεδομένων σε διαφορετικές κατηγορίες που ορίζονται ως μέρος της διαδικασίας εξόρυξης δεδομένων. Τα δέντρα αποφάσεων, οι ταξινομητές Naive Bayes, οι k-πλησιέστεροι γείτονες (KNN) και η λογιστική παλινδρόμηση είναι παραδείγματα μεθόδων ταξινόμησης.

Ομαδοποίηση . Σε αυτήν την περίπτωση, στοιχεία δεδομένων που μοιράζονται ορισμένα χαρακτηριστικά ομαδοποιούνται σε ομάδες ως μέρος εφαρμογών εξόρυξης δεδομένων. Παραδείγματα περιλαμβάνουν την ομαδοποίηση k-means, την ιεραρχική ομαδοποίηση και τα Γκαουσιανά μοντέλα.

Παλινδρόμηση . Αυτή η μέθοδος βρίσκει σχέσεις σε σύνολα δεδομένων υπολογίζοντας τις προβλεπόμενες τιμές δεδομένων με βάση ένα σύνολο μεταβλητών. Παραδείγματα είναι η γραμμική παλινδρόμηση και η πολυμεταβλητή παλινδρόμηση. Τα δέντρα αποφάσεων και άλλες μέθοδοι ταξινόμησης μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την πραγματοποίηση παλινδρομήσεων.

Ανάλυση ακολουθίας και διαδρομής . Τα δεδομένα μπορούν επίσης να εξορυχθούν για την αναζήτηση μοτίβων στα οποία ένα συγκεκριμένο σύνολο γεγονότων ή τιμών οδηγεί σε επόμενα γεγονότα.

Νευρωνικά δίκτυα. Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα σύνολο αλγορίθμων που προσομοιώνουν τη δραστηριότητα του ανθρώπινου εγκεφάλου, όπου τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία χρησιμοποιώντας κόμβους. Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ιδιαίτερα χρήσιμα σε σύνθετες εφαρμογές αναγνώρισης προτύπων που περιλαμβάνουν βαθιά μάθηση, έναν πιο προηγμένο κλάδο της μηχανικής μάθησης.

Δέντρα αποφάσεων. Αυτή η διαδικασία ταξινομεί ή προβλέπει πιθανά αποτελέσματα χρησιμοποιώντας είτε μεθόδους ταξινόμησης είτε μεθόδους παλινδρόμησης. Δομές που μοιάζουν με δέντρα χρησιμοποιούνται για την αναπαράσταση πιθανών αποτελεσμάτων αποφάσεων.

Νευρωνικά Δίκτυα / KNN . Αυτή η μέθοδος εξόρυξης δεδομένων ταξινομεί τα δεδομένα με βάση την εγγύτητά τους σε άλλα σημεία δεδομένων. Υποθέτοντας ότι τα κοντινά σημεία δεδομένων είναι πιο παρόμοια μεταξύ τους από άλλα σημεία δεδομένων, το KNN χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη χαρακτηριστικών ομάδας.