Data mining. Jaké jsou základní data miningové postupy, jaká je jejich podstata a k čemu slouží? Uveďte příklady využití data miningu v prostředí současného webu

Stránka ve výstavbě

Na této stránce se právě pracuje. Prosím needitujte tuto stránku, dokud na ní zůstává tato šablona. Předejdete tak editačnímu konfliktu. Jestliže uběhla od poslední editace doba alespoň dvou dnů, neváhejte tuto šablonu odstranit.

Data mining (dobývání znalostí z databází) je netriviální proces poznávání platných, dosud neznámých, potenciálně užitečných a srozumitelných vzorů v datech. Dle definice TDKIV se jedná o technologie vyhledávání, modelování a prezentace předem neznámých informací, příp. znalostí a vztahů mezi daty v rozsáhlých databázích a datových skladech. Analýzy se odvozují přímo z obsahu dat, nikoliv na základě hypotéz či dotazů uživatele. Využívají se techniky umělé inteligence (neuronové sítě, rozpoznávání, samoučící se algoritmy), jež mohou být kombinovány s technikami statistického a matematického modelování (klasifikační pravidla nebo stromy, regrese, shluková analýza) a s nástroji OLAP. S jeho pomocí se snažíme z ukládaných dat získat složitější a užitečnější informace než jen grafy a základní přehledy. Ze statistického úhlu pohledu se jedná o hledání korelací, tedy vyšetřování vzájemných vztahů nebo vzorů v datech. Smyslem je tedy analyzovat datové závislosti, určit trendy, a pokud to typ dat umožňuje, předpovědět budoucí vývoj.

Data mining se používá především v oblastech, kde se sbírá velké množství dat. Typickými příklady obrovských datových souborů jsou například:

• údaje o klientech, pohyby na účtech (bankovnictví),
• údaje o volání (telefonní operátoři),
• informace o tom, jak lidé nakupují (obchodní řetězce a internetové obchody),
• pohyb uživatelů na internetu, datové informace o expresi genů (genetika),
• provozy zaznamenávají průběh provozních parametrů (průmysl).

Data mining probíhá v šesti krocích:

1. Definování problému, porozumění požadavků a stanovení cíle projektu. Také se zde navrhuje a tvoří plán pro řešení daného problému.
2. Porozumění datům je nezbytná součást procesu. Vytváří se první hypotézy, které se v průběhu celého procesu snažíme potvrdit, vyvrátit nebo najít jiná řešení, jak k problému přistupovat.
3. Příprava dat, integrace datových zdrojů, čištění a úprava dat do podoby, kterou vyžadují analytické nástroje a metody, které později budou na data aplikovány. Špatná integrace dat může vést ke znehodnocení zdrojů dat a ovlivnění celkové kvality řešení.
4. Modelování obsahuje testování vhodných metod a nastavení jejich parametrů pro řešení definovaného problému. Nejlepší získaná řešení postupují do dalšího kroku.
5. Při hodnocení dochází ke konečnému zhodnocení a selekci získaných modelů podle různých vlastností a ověření správnosti získaných řešení. Dle získaných výsledků je již možno zvážit případnou implementaci celého procesu.
6. Nasazení je posledním krokem v celém procesu. Pokud je rozhodnuto výsledky data miningu implementovat do svých procesů, je nezbytné modely udržovat aktuální. Vztahy v datech se časem mění, a pokud by systém nebyl pravidelně aktualizován, je velmi pravděpodobné, že by časem pozbyl jak kvality, tak i zcela své funkce.

Web mining

Web mining je uplatnění technik z data miningu k vyhledávání informací na webu.

Web Mining je extrakce zajímavých a potenciálně užitečných vzorů, zákonitostí a skrytých informací z artefaktů nebo aktivit provozovaných na World Wide Webu. Web Mining je součástí odvětví nazývaného Data Mining.

Typy web miningu

Web structure mining

jak uživatel používá web (jaké linky)

Web content mining

Proces dobývání znalostí z obsahu webových stránek. Analyzuje textové složky stránek. Je to automatický proces, který jde až na extrakci klíčových slov. Protože dokumenty obsahují strojově nečitelnou sémantiku, některé přístupy navrhují restrukturovat obsah dokumentu do podoby, která může být využívána stroji.

Jsou dvě skupiny web content miningových strategií:

• ty, které přímo dolují obsah dokumentů – Web Page Content Mining,
• a ty, které vylepšují obsahové pátrání dalších nástrojů, jako jsou vyhledávací stroje – Search Result Mining

První ukládá polo-uspořádané informace z webu do databází a analyzuje je standardními databázovými dotazy a data-miningovými technikami. Druhý využívá speciální agenty k hledání, filtrování a třídění dokumentů. Ti využívají různé techniky (doménová charakteristika, uživatelský profil, techniky výběru informací, atd.) k organizování a interpretaci objevených informací.

Usage mining

data z on-line formulářů

Odkazy

Doporučená literatura

• PETR, Pavel. Data Mining. Vyd. 3. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2010- . sv. ISBN 978-80-7395-325-6.
• HAN, Jiawei. Data mining: concepts and techniques [online]. 3rd ed. Burlington, Mass.: Elsevier, ©2012. The Morgan Kaufmann series in data management systems [cit. 2022-03-10]. Dostupné z: https://ebookcentral.proquest.com/lib/natl-ebooks/detail.action?docID=729031.
• KANTARDZIC, Mehmed. Data mining: concepts, models, methods, and algorithms. 2nd ed. Hoboken: Wiley, ©2011. xvii, 534 s. ISBN 978-0-470-89045-5.
• WITTEN, I. H. Data mining: practical machine learning tools and techniques [online]. 3rd ed. Amsterdam: Elsevier/Morgan Kaufmann, 2011 [cit. 2022-03-10]. Dostupné z: https://ebookcentral.proquest.com/lib/natl-ebooks/detail.action?docID=634862.
• RUD, Olivia Parr. Data mining: praktický průvodce dolováním dat pro efektivní prodej, cílený marketing a podporu zákazníků (CRM). Vyd. 1. Praha: Computer Press, 2001. 329 s. Rychle a jistě. Databáze. ISBN 80-7226-577-6.

Související články

• Metody dobývání znalostí z databází (data mining)
• Datová analytika: a) proces analýzy dat (data mining, zpracování, analýza a prezentace dat), b) použití, nástroje, možnosti a trendy
• Data
• Rozhodovací tabulky a stromy

Klíčová slova

data mining, web, data miningové postupy, dolování z dat, vytěžování dat, dobývání znalostí z databází