Top 6 datamining technieken die je moet kennen

Datamining is een van de kernbegrippen van data science. Het gaat om het bestuderen van gigantische gegevensreeksen om er nuttige en bruikbare inzichten uit te halen. Hoe beter je de datamining technieken gebruikt, des te beter de informatie die je kan gebruiken.

Hoewel er heel wat datamining technieken bestaan, zullen we vandaag enkele van de belangrijkste voor een beginner bekijken.

Data preprocessing van gegevens speelt ongetwijfeld de meest centrale rol bij datamining. Aangezien bij datamining gegevens worden verzameld in een breed scala van gegevensformaten, is het noodzakelijk de gegevens voor te bewerken en schoon te maken voordat u ze kunt gebruiken voor verschillende analytische doeleinden.

De pijplijn voor het Data preprocessing van gegevens is een heel proces op zich en bestaat uit methoden zoals data modellering, gegevenstransformatie, ETL, data integration, etc. Deze processen zetten de ruwe gegevens om in waardevolle stukken informatie die voor verdere analyse worden gebruikt.

Classification is een van de basisconcepten van datamining en wordt omschreven als het classificeren van de gegevens in een aantal verschillende klassen. De klassen of groepen zijn vooraf gedefinieerd en bevatten soortgelijke gegevens per klasse. Er is een verscheidenheid aan algoritmes voor machine learning die worden gebruikt om gegevens te classificeren. Deze algoritmes leren het proces van het classificeren van gegevens naar verschillende klassen.

Enkele van de meest gebruikte algoritmes voor classificatie zijn Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Decision Trees, etc.

Regression is de studie van het identificeren van de relatie tussen twee of meer variabelen. Datasets bevatten gewoonlijk tonnen aan verschillende variabelen, en het is altijd nuttig om de relatie tussen de variabelen te bestuderen als u een model voor machine learning wilt bouwen of de gegevens wilt bestuderen.

Regression is een vitale techniek die wordt gebruikt om meer informatie te extraheren op basis van de bestaande informatie. Het laat ons toe toekomstige scenario's voorspellen. Enkele van de meest gebruikte regression technieken zijn multivariate regression en correlation analysis.

Clustering is een techniek zonder toezicht die nuttig is voor datasets die niet gelabeld zijn. Clustering technieken maken gebruik van het idee dat soortgelijke gegevens soortgelijke kenmerken hebben. Op die manier worden zinvolle klassen gemaakt en worden verwante objecten in klassen ondergebracht. Over het algemeen worden deze technieken ook gebruikt om de overeenkomsten en verschillen tussen gegevens te bestuderen.

Enkele bekende voorbeelden zijn K-Means Clustering en Hierarchical Clustering Algorithm.

Zoals de naam al zegt, is Association een dataminingtechniek die wordt gebruikt om het verband tussen twee of meer objecten te bestuderen. Het werkt door verborgen patronen te creëren in de dataset en deze te gebruiken om de relatie tussen variabelen bloot te leggen die in dezelfde transactie voorkomen.

Association is een veelgebruikte techniek in de winkelsector - omdat je ermee kunt berekenen welke artikelen of producten de klanten samen kopen. Het helpt om marketingtechnieken te ontwikkelen. Deze specifieke techniek draagt formeel de naam Market Basket Analysis.

Outlier Detection zijn de gegevenspunten die niet het algemene patroon van de dataset volgen. Bijvoorbeeld, als een bepaalde klas leerlingen bevat in de leeftijd van 8 tot 10 jaar, zou een leerling van 15 of 5 jaar als een uitzondering worden beschouwd. Het bestuderen van dergelijke gegevenspunten is nuttig op verschillende manieren, zoals fraudedetectie, anomaliedetectie, inbraak, etc.

Outlier Detection helpt bedrijven afwijkingen op te sporen en daarmee rekening te houden in hun berekeningen om een grotere nauwkeurigheid te bereiken, zelfs in onverwachte scenario's. Ook kunnen zij verder gaan en nagaan waarom dergelijke anomalieën zich voordoen.

In dit artikel hebben we de belangrijkste datamining technieken behandeld die een beginner moet kennen. Deze technieken zijn zo'n beetje de basis.