Vad är dataanläggningsprocessen?

Processen för utvinning av data är ett verktyg för att avslöja statistiskt signifikanta mönster i en stor mängd data. Det handlar vanligtvis om fem huvudsteg, som inkluderar förberedelser, datautforskning, modellbyggnad, distribution och granskning. Varje steg i processen involverar en annan uppsättning tekniker, men de flesta använder någon form av statistisk analys.

Innan databearbetningsprocessen kan börja sätter forskarna vanligtvis forskningsmål. Detta förberedelsesteg bestämmer vanligtvis vilka typer av data som behöver studeras, vilken datainsamlingsteknik som ska användas och vilken form resultaten kommer att ta. Detta första steg i processen kan vara avgörande för att samla in användbar information.

Nästa steg i databearbetningsprocessen är utforskning. Detta steg involverar vanligtvis insamling av nödvändig data från ett informationslager eller en insamlingsenhet. Sedan förbereder gruvexperter vanligtvis de råa datamängderna för analys. Detta steg består vanligtvis av att samla in, rengöra, organisera och kontrollera alla data för fel.

Denna förberedda data går vanligtvis sedan in i det tredje steget i databearbetningsprocessen, modellbyggnad. För att uppnå detta tar forskare vanligtvis små testprover av data och tillämpar en mängd tekniker för data mining för dem. Modelleringssteget används ofta för att bestämma den bästa metoden för statistisk analys som krävs för att uppnå de önskade resultaten.

Det finns fyra huvudtekniker som kan tillämpas i processen för datainsamling. Den första är klassificering, som ordnar data i fördefinierade grupper eller kategorier. I den andra tekniken, kallad klustering, tillåter forskare datorn att organisera informationen i grupper, som den väljer. En tredje teknik för utvinning av data söker kopplingar mellan variabler. Den fjärde letar vanligtvis efter sekvensmönster i data som kan användas för att förutsäga framtida trender.

Det sista steget i databearbetningsprocessen är distribution. För att göra detta tillämpas de tekniker som väljs i modellen på den större datauppsättningen och resultaten analyseras. Rapporten som kommer från det här steget visar vanligtvis de mönster som finns i hela processen, inklusive klassificeringar, kluster, föreningar eller sekvensmönster som finns i datauppsättningen.

Granskning är ofta ett viktigt sista steg. Denna fas i processen innebär vanligtvis att upprepa gruvmodeller med en ny datauppsättning för att se till att huvuduppsättningen var representativ för hela datapopulationen. Resultaten kan inte förutsäga trender i den större populationen om dataprovet inte exakt representerar det.