¿Cuáles son los métodos comunes de extracción de datos?

El árbol de decisión tiene una gran capacidad para resolver clasificaciones y predicciones. Se expresa en forma de reglas, y estas reglas se expresan como una serie de preguntas, mediante preguntas continuas, finalmente se pueden obtener los resultados requeridos. Un árbol de decisión típico tiene una raíz en la parte superior y muchas hojas en la parte inferior. Divide los registros en diferentes subconjuntos y los campos de cada subconjunto pueden contener una regla simple. Además, los árboles de decisión pueden tener diferentes formas, como árboles binarios, árboles ternarios o árboles de decisión híbridos.

2. Método de redes neuronales

El método de redes neuronales es un modelo de predicción no lineal que simula la estructura y función del sistema nervioso biológico. Considera cada conexión como una unidad de procesamiento, intenta simular la función de las neuronas del cerebro humano y puede completar diversas tareas de extracción de datos, como clasificación, agrupación y extracción de características. El método de aprendizaje de la red neuronal se refleja principalmente en la corrección de pesos. Sus ventajas son la antiinterferencia, el aprendizaje no lineal y la memoria asociativa, y se pueden obtener resultados de predicción precisos para situaciones complejas. Desventajas: en primer lugar, no es adecuado para procesar variables de alta dimensión y no puede observar el proceso de aprendizaje intermedio; ¿Hay alguno? ¿Caja negra? Los resultados obtenidos también son difíciles de interpretar; en segundo lugar, requieren un largo tiempo de aprendizaje. Los métodos de redes neuronales se utilizan principalmente para técnicas de agrupamiento en minería de datos.

3. Método de regla de asociación

Las reglas de asociación son reglas que describen la relación entre elementos de datos en la base de datos, es decir, según la aparición de ciertos elementos en una transacción, otros elementos. también aparecen en En la misma transacción, es decir, la asociación o relación mutua oculta entre datos. En la gestión de relaciones con los clientes, al extraer una gran cantidad de datos en la base de datos de clientes de una empresa, se pueden descubrir relaciones interesantes a partir de una gran cantidad de registros, se pueden encontrar factores clave que afectan la efectividad del marketing y se puede proporcionar información para el posicionamiento del producto, el precio y personalización de grupos de clientes, búsqueda de clientes y detalles. Proporcionar referencias para la toma de decisiones, como sucursales y mantenimiento, marketing y promoción, evaluación de riesgos de marketing y predicción de fraude.

4. Algoritmo Genético

El algoritmo genético simula fenómenos como la reproducción, el apareamiento y la mutación genética en la selección natural y la herencia. Es un método de aprendizaje automático basado en la teoría de la evolución que utiliza combinación genética, mutación cruzada genética y selección natural para generar reglas. ¿Cuál es su punto básico? ¿La supervivencia del más fuerte? principio, tiene paralelismo implícito y es fácil de combinar con otros modelos y otras propiedades. La principal ventaja es que se pueden procesar múltiples tipos de datos y varios datos en paralelo. La desventaja es que requiere demasiados parámetros, es difícil de codificar y, en general, tiene un cálculo relativamente grande. Los algoritmos genéticos se utilizan a menudo para optimizar redes neuronales y pueden resolver problemas que son difíciles de resolver con otras técnicas.

5. Método de análisis de conglomerados

El análisis de conglomerados consiste en dividir un conjunto de datos en varias categorías en función de similitudes y diferencias. El propósito es hacer que los datos pertenezcan a la misma categoría. La similitud entre diferentes categorías de datos es lo más pequeña posible. Según la definición, se puede dividir en cuatro categorías: método de agrupamiento jerárquico; algoritmo de agrupamiento de partición; algoritmo de agrupamiento basado en densidad; Los métodos de agrupación clásicos más utilizados incluyen K-media, K-medoides, ISODATA, etc.

6. Método de conjuntos difusos

El método de conjuntos difusos utiliza la teoría de conjuntos difusos para llevar a cabo una evaluación difusa, una toma de decisiones difusa, un reconocimiento de patrones difusos y un análisis de conglomerados difusos. La teoría de conjuntos difusos utiliza grados de membresía para describir los atributos de objetos difusos. Cuanto mayor es la complejidad del sistema, mayor es la ambigüedad.

7. Minería web

Al minar la Web, podemos utilizar los datos masivos de la Web para analizar y recopilar información sobre política, economía, política, tecnología, finanzas y diversos mercados. , Competidores, información de oferta y demanda, clientes y otra información. , centrarse en analizar y procesar información ambiental externa e información operativa interna que tiene un impacto significativo o potencialmente significativo en la empresa, descubrir varios problemas y precursores que pueden causar crisis en el proceso operativo de la empresa con base en los resultados del análisis, y analizar y analizar Esta información se procesa para su identificación.

8. Análisis de regresión logística

Refleja las características temporales de los valores de los atributos en la base de datos de transacciones, genera una función que asigna elementos de datos a una variable predictiva de valor real y encuentra la variable o dependencias entre atributos. Sus principales temas de investigación incluyen las características de tendencia de las series de datos, la predicción de series de datos y la correlación entre datos.

9. Método de conjunto aproximado

Es una nueva herramienta matemática para tratar problemas confusos, imprecisos e incompletos. Puede manejar la reducción de datos, el descubrimiento de correlación de datos, la evaluación del significado de los datos, etc. .

Su ventaja es que el algoritmo es simple y puede descubrir automáticamente las leyes inherentes del problema sin conocimiento previo de los datos durante el proceso de procesamiento. La desventaja es que es difícil tratar directamente con atributos continuos y los atributos deben discretizarse primero. Por tanto, la discretización de atributos continuos es una dificultad que restringe la aplicación práctica de la teoría de conjuntos aproximados.

10. Análisis de conexiones

Se basa en las relaciones, partiendo de las relaciones entre personas y personas, cosas y cosas, y personas y cosas, y ha desarrollado bastantes aplicaciones. Por ejemplo, en la industria de servicios de telecomunicaciones, el análisis de enlaces se puede utilizar para recopilar el tiempo y la frecuencia de uso del teléfono por parte del cliente, y luego inferir cuáles son las preferencias del cliente y proponer soluciones que sean beneficiosas para la empresa. Además de la industria de las telecomunicaciones, cada vez más especialistas en marketing también utilizan el análisis de enlaces para realizar investigaciones beneficiosas para sus negocios.