Extrahering av mönster från data, även känd som
mönsterbrytning eller
kunskapsupptäckt , är en mångfacetterad process som i allmänhet involverar dessa steg:
1. Datainsamling och förberedelser:
* samla in data: Detta innebär att förvärva rådata från olika källor, som kan inkludera databaser, filer, sensorer, skrapning av webben, etc. Kvaliteten och mängden data påverkar framgången för mönsterekstraktion betydligt.
* Rengöring av data: Detta avgörande steg involverar att hantera saknade värden (imputation eller borttagning), hantera outliers (borttagning eller omvandling) och korrigera inkonsekvenser eller fel i uppgifterna. Brusreduceringstekniker kan också användas.
* Datatransformation: Detta innebär att konvertera data till ett lämpligt format för mönsterbrytningsalgoritmer. Detta kan inkludera normalisering (skalningsfunktioner till ett liknande intervall), funktionsteknik (skapa nya funktioner från befintliga) eller dimensionell minskning (minska antalet funktioner samtidigt som man bevarar viktig information).
2. Mönsterbrytning:
Detta är kärnsteget där algoritmer appliceras för att upptäcka mönster. Valet av algoritm beror på typen av data och vilken typ av mönster som söks. Vanliga tekniker inkluderar:
* frekvent mönsterbrytning: Algoritmer som Apriori, FP-tillväxt och ECLAT hittar ofta artiklar i transaktionsdata (t.ex. marknadskorganalys).
* Association Rule Mining: Dessa algoritmer (som apriori och FP-tillväxt) bygger på ofta mönsterbrytning för att upptäcka regler som beskriver förhållanden mellan artiklar (t.ex. "Kunder som köpte X köpte också Y").
* Clustering: Algoritmer som K-medel, hierarkisk kluster och DBSCAN-grupp liknande datapunkter tillsammans, vilket avslöjar kluster eller segment inom data.
* klassificering: Algoritmer som beslutsträd, supportvektormaskiner (SVM) och naiva Bayes bygger modeller för att förutsäga kategoriska resultat baserade på inmatningsfunktioner (t.ex. klassificera kunder som hög eller låg risk).
* regression: Algoritmer som linjär regression, polynomregression och stödvektorregression förutspår kontinuerliga resultat baserade på inmatningsfunktioner (t.ex. förutsäga huspriser).
* sekventiell mönsterbrytning: Algoritmer som GSP (generaliserade sekventiella mönster) upptäcker mönster i sekventiella data (t.ex. hitta vanliga händelser i händelser i webbläsningshistorik).
* grafbrytning: Algoritmer avslöjar mönster och strukturer i grafstrukturerade data (t.ex. sociala nätverk, biologiska nätverk).
* Anomaly Detection: Tekniker som enklass SVM och isoleringsskogar identifierar ovanliga eller outlier datapunkter som avviker avsevärt från normen.
3. Mönsterutvärdering och tolkning:
* Mönster Betydelse: Utvärdera den statistiska betydelsen av upptäckta mönster för att säkerställa att de inte bara är slumpmässiga händelser. Mätvärden som stöd, förtroende och lyft används ofta i byte av förening.
* Mönstervisualisering: Använda grafer, diagram och andra visuella verktyg för att representera och tolka de upptäckta mönstren effektivt, vilket gör dem enklare att förstå och kommunicera.
* Mönstervalidering: Testa de upptäckta mönstren på nya data för att bedöma deras generaliserbarhet och robusthet.
4. Kunskapsrepresentation och handlingsbara insikter:
* Kunskapsrepresentation: Formulera de upptäckta mönstren till en tydlig och kortfattad form, ofta med regler, modeller eller visualiseringar.
* handlingsbara insikter: Förvandla de upptäckta mönstren till handlingsbara insikter som kan informera beslutsfattande, förbättra processer eller skapa nya produkter eller tjänster.
Hela processen är iterativ. Resultat från ett steg kan påverka de val som gjorts i efterföljande steg. Till exempel kan utvärderingen av upptäckta mönster leda till förfining i dataförberedelse eller valet av mönsterbrytningsalgoritm. Processen kräver expertis inom datavetenskap, statistik och domänkunskap för att säkerställa meningsfulla och relevanta mönster extraheras.
