Autor: Zen e a arte da programação de computadores
"7. "Mineração de dados em data warehouses: explorando novos métodos e tecnologias""
- introdução
7.1 Introdução ao histórico
Com o advento da Internet e da era do big data, várias empresas enfrentam o acúmulo e o processamento de dados massivos, e os armazéns de dados tornaram-se uma ferramenta importante para atender a essas necessidades. Um data warehouse é um sistema de armazenamento em grande escala que integra múltiplas fontes de dados e é projetado para ajudar os usuários a armazenar, consultar e analisar dados. A tecnologia de mineração de dados em data warehouses pode ajudar as empresas a descobrir os padrões por trás dos dados e fornecer um forte suporte para decisões de negócios.
7.2 Objetivo do artigo
Este artigo tem como objetivo apresentar a tecnologia de mineração de dados em data warehouse, incluindo o conceito de data warehouse, princípios técnicos, etapas de implementação e cenários de aplicação. Ao ler este artigo, os leitores podem compreender os princípios e métodos básicos do data warehouse, aprender como usar ferramentas de mineração de dados para descobrir o valor dos dados e fornecer orientação para negócios reais.
7.3 Público-alvo
Este artigo destina-se principalmente a leitores interessados em tecnologia de data warehouse e mineração de dados, incluindo engenheiros de data warehouse, analistas de dados, CTO e outros profissionais com certa base técnica. Além disso, iniciantes interessados em tecnologia de mineração de dados também podem aprender conhecimentos relevantes por meio deste artigo.
- Princípios e conceitos técnicos
2.1 Explicação de conceitos básicos
Um data warehouse é um sistema de armazenamento que integra múltiplas fontes de dados. Os dados no data warehouse vêm de várias fontes de dados, como bancos de dados relacionais, sistemas de arquivos, etc. O data warehousing limpa, transforma e integra dados dessas fontes no data warehouse por meio do processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar).
A mineração de dados é uma tecnologia que explora o valor dos dados, analisando e extraindo dados por meio de estatísticas, aprendizado de máquina e outros métodos para descobrir padrões e relacionamentos ocultos nos dados. Algoritmos comumente usados para mineração de dados incluem: mineração de regras de associação, mineração de classificação, mineração de cluster, análise de anomalias, etc.
2.2 Introdução aos princípios técnicos: princípios de algoritmos, etapas operacionais, fórmulas matemáticas, etc.
2.2.1 Mineração de regras de associação
A mineração de regras de associação é um método de mineração de dados baseado em padrões de transação. Ele encontra possíveis regras de associação minerando os relacionamentos entre variáveis em tabelas de dados. O princípio básico é considerar cada linha e coluna da tabela de dados como um padrão de transação e descobrir as regras de associação que podem existir nela.
2.2.2 Classificação Mineradora
A mineração de classificação é um método de mineração que divide os dados em diferentes categorias.Ele divide os dados em diferentes categorias, extraindo características dos dados. O princípio básico é extrair características dos dados e usar métodos estatísticos para classificá-los.
2.2.3 Mineração de clusters
A mineração de cluster é um método de mineração que divide os dados em diferentes clusters.Ele divide os dados em diferentes clusters, extraindo recursos dos dados. O princípio básico é extrair recursos dos dados e usar métodos de aprendizado de máquina para agrupar os dados.
2.2.4 Análise de anomalias
A análise de anomalias é um método de mineração baseado em anomalias de dados. Ele encontra as causas das anomalias através da mineração de possíveis anomalias nos dados. O princípio básico é identificar valores discrepantes nos dados por meio de métodos estatísticos e analisar as causas das anomalias por meio de métodos de aprendizado de máquina.
2.3 Comparação de tecnologias relacionadas
Algoritmos comumente usados para mineração de dados incluem: mineração de regras de associação, mineração de classificação, mineração de cluster e análise de anomalias. Cada um desses algoritmos possui características e cenários aplicáveis diferentes, conforme mostrado na tabela a seguir:
| algoritmo | Características | Cena aplicável |
|---|---|---|
| Mineração de regras de associação | Encontre possíveis regras de associação explorando os relacionamentos entre variáveis na tabela de dados | Descubra correlações em dados para fornecer suporte à decisão de marketing |
| Mineração de classificação | Divida os dados em diferentes categorias extraindo recursos dos dados | Descubra a classificação dos dados e forneça aos usuários serviços de recomendação personalizados |
| Mineração de clusters | Ao extrair recursos dos dados, os dados são divididos em diferentes clusters. | Descubra semelhanças nos dados e forneça dados básicos para mineração de dados |
| Análise de anomalia | Descubra as causas das anomalias explorando possíveis valores discrepantes nos dados | Descubra valores discrepantes nos dados e forneça suporte à decisão para operação e manutenção |
- Etapas e processos de implementação
3.1 Preparação: Configuração do ambiente e instalação de dependências
Para realizar a mineração de dados em um data warehouse, primeiro é necessário configurar o ambiente. Certifique-se de que as fontes de dados, as estruturas de tabelas e os formatos de dados no data warehouse correspondam às necessidades de mineração de dados. Além disso, é necessário instalar software de mineração de dados relevante, como:
| nome do software | Versão | Descrição da função |
|---|---|---|
| Apache | 2,0 | Apache Spark é uma plataforma de processamento de big data rápida, versátil e escalável |
| PyOD | 2,0 | Biblioteca Python OD (Object Detection), com suporte para mineração de dados e aprendizado de máquina |
3.2 Implementação do módulo principal
A implementação da mineração de dados no data warehouse é dividida principalmente nos seguintes módulos principais: pré-processamento de dados, mineração de dados e armazenamento de resultados.
3.2.1 Pré-processamento de dados
O pré-processamento de dados inclui principalmente limpeza de dados, conversão e integração de dados. A limpeza de dados é usada para remover dados sujos, valores ausentes, valores duplicados, etc. que possam existir nos dados; a transformação de dados é usada para converter dados em recursos adequados para mineração de dados; a integração de dados é usada para integrar múltiplas fontes de dados nos dados armazém.
3.2.2 Mineração de Dados
A mineração de dados inclui vários algoritmos, como mineração de regras de associação, mineração de classificação, mineração de cluster e análise de anomalias. Esses algoritmos extraem recursos dos dados e descobrem padrões nos dados, fornecendo assim suporte à decisão para o negócio.
3.2.3 Armazenamento de resultados
Os resultados da mineração de dados são geralmente armazenados na forma de gráficos, relatórios ou modelos para ajudar os usuários a compreender melhor os dados. A parte de armazenamento de resultados inclui principalmente:
| Formulário de armazenamento | Características | Cena aplicável |
|---|---|---|
| modelo de dados | Armazene resultados de mineração de dados no banco de dados para facilitar consultas e análises em tempo real | Para cenários que exigem suporte à decisão em tempo real |
| Relatório | Armazene resultados de mineração de dados na forma de relatórios para fácil visualização | Para cenários em que você precisa visualizar relatórios detalhados |
| Modelo | Armazene resultados de mineração de dados na forma de modelos para facilitar a reutilização de cenas | Para cenários que exigem reutilização de cenas |
3.3 Integração e testes
Integração e testes são partes cruciais do processo de mineração de dados. Através de integração e testes, garantimos a precisão dos algoritmos de mineração de dados e fornecemos suporte de dados estável e confiável para o data warehouse. Integração e testes incluem principalmente:
| Processo de integração e teste | Precauções |
|---|---|
| integrado | Integre algoritmos de mineração de dados ao data warehouse e execute validação |
| teste | Teste o algoritmo integrado de mineração de dados para garantir sua estabilidade e confiabilidade |
- Exemplos de aplicativos e explicações de implementação de código
4.1 Introdução aos cenários de aplicação
Este artigo apresentará como usar a tecnologia de mineração de dados para fornecer aos usuários serviços de recomendação personalizados. O principal cenário do serviço de recomendação personalizada é que quando os usuários navegam por produtos em sites de comércio eletrônico, os produtos de interesse são recomendados aos usuários com base em seu histórico de compras, registros de pesquisa e outros dados.
4.2 Análise de exemplos de aplicação
Suponha que o usuário compre os produtos A, B e C no site de comércio eletrônico, conforme mostra a tabela a seguir:
| ID do usuário | AJUDA DO PRODUTO | LANCE do produto | CID do produto | O número de cliques | Número de compras | Número de coleções |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 100 | 100 | 200 | 100 | 10 | 2 | |
| 100 | 100 | 200 | 100 | 5 | 1 | |
| 100 | 100 | 300 | 100 | 3 | 0 |
O ID do usuário é 100, o AID do produto é 100, o BID do produto é 200 e o CID do produto é 100. Quando os usuários navegam pelos produtos no site, o algoritmo de mineração de dados irá extrair os cliques, compras, coleções e outras características dos produtos do usuário com base nos dados históricos do usuário, recomendando assim produtos de interesse do usuário.
4.3 Implementação do código principal
Primeiro, você precisa instalar as seguintes dependências:
pumel # 用于数据预处理和交互式分析
pyspark # 用于数据预处理和数据挖掘
pandas # 用于数据预处理
numpy # 用于数学计算
scipy # 用于数学计算
sklearn # 用于数据挖掘
dt # 用于数据类型转换Em seguida, você precisa preparar os dados e definir funções relacionadas para pré-processamento e mineração de dados, como segue:
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# 读取数据
def read_data(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
return data
# 数据预处理
def preprocess_data(data):
# 去除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 更改数据类型
data['性别'] = data['性别'].astype('category')
data['年龄'] = data['年龄'].astype('integer')
# 统一数据类型
data = data.astype('float')
# 设置特征名称
data.columns = ['ID', '性别', '年龄', '价格', '成交量']
return data
# 数据挖掘
def挖掘_data(data):
# 关联规则挖掘
rules = []
for feature in ['价格', '成交量']:
for i in range(1, len(data)):
for j in range(i + 1, len(data)):
if data[feature][i - 1] == data[feature][j - 1]:
rules.append({'attribute': feature, 'value': '等于', 'action': '增加'})
else:
rules.append({'attribute': feature, 'value': '不等于', 'action': '减少'})
# 分类挖掘
labels = []
for feature in ['价格', '成交量']:
for i in range(1, len(data)):
for j in range(i + 1, len(data)):
if data[feature][i - 1] == data[feature][j - 1]:
labels.append({'attribute': feature, 'value': '正', 'action': '增加'})
else:
labels.append({'attribute': feature, 'value': '负', 'action': '减少'})
# 聚类挖掘
clusters = []
for i in range(1, len(data)):
for j in range(i + 1, len(data)):
distances = []
for k in range(1, len(data)):
if data[feature][i - 1] == data[feature][j - 1]:
distances.append((data[feature][i - 1] - data[feature][j - 1])) ** 2
else:
distances.append((data[feature][i - 1] - data[feature][j - 1])) ** 2
cluster = {'attribute': feature, 'values': list(set(distances)), 'label': labels[np.argmin(distances)], 'center': statistics.mean(distances), 'radius': 1.0}
clusters.append(cluster)
# 异常分析
outliers = []
for feature in ['价格', '成交量']:
for i in range(1, len(data)):
if data[feature][i - 1] not in data[feature][i + 1:]:
outliers.append({'attribute': feature, 'value': data[feature][i - 1], 'action': '减少'})
# 特征选择
features = ['价格', '成交量']
for feature in features:
data[feature] = data[feature].astype('float')
return data, labels, clusters, outliers
# 数据集成
def integrate_data(data, labels, clusters, outliers):
data_integrated = []
for item in data:
data_integrated.append({'item': item, 'labels': labels, 'cluster': clusters, 'outliers': outliers})
return data_integrated
# 数据测试
def test_data(data):
# 将数据分为训练集和测试集
train_data = read_data('train.csv')
test_data = read_data('test.csv')
# 将数据预处理
data_integrated = integrate_data(train_data, train_labels, train_clusters, train_outliers)
# 将数据测试
test_data_integrated = integrate_data(test_data, test_labels, test_clusters, test_outliers)
# 评估数据质量
data_quality = []
for data_item in data_integrated:
if len(data_item['item']['labels']) > 0 and len(data_item['item']['cluster']) > 0 and len(data_item['item']['outliers']) == 0:
data_quality.append(1)
print('数据质量评估结果：')
for data_item in test_data_integrated:
if len(data_item['item']['labels']) > 0 and len(data_item['item']['cluster']) > 0 and len(data_item['item']['outliers']) == 0:
data_quality.append(1)
print('数据质量评估结果：')
return data_quality
# 主函数
def main():
file_path = 'test.csv'
data_quality = test_data(file_path)
if data_quality:
print('数据质量评估结果：')
for item in data_quality:
if item == 1:
print('{}好'.format(item))
else:
print('{}差'.format(item))
else:
print('数据质量差')
if __name__ == '__main__':
main()- Otimização e melhoria
5.1 Otimização de desempenho
Para melhorar o desempenho dos algoritmos de mineração de dados, podem ser tomadas as seguintes medidas:
- Use algoritmos mais eficientes, como classificação rápida, pesquisa binária, tabela hash, etc.;
- Reduza o tempo de pré-processamento e limpeza de dados e aumente a velocidade de leitura de dados;
- Reduzir o tamanho do conjunto de dados para reduzir o tempo de treinamento e teste;
- Otimize o formato de armazenamento de dados para reduzir o tempo de leitura de arquivos.
5.2 Melhorias de escalabilidade
Para melhorar a escalabilidade dos algoritmos de mineração de dados, podem ser tomadas as seguintes medidas:
- Utilizar computação distribuída, como DataFlare, Apache Spark, etc.;
- Utilizar tecnologias de conteinerização como Docker, Kubernetes, etc.;
- Utilize serviços em nuvem como AWS, GCP, Azure, etc.;
- O algoritmo é atualizado regularmente para mantê-lo competitivo.
5.3 Fortalecimento da segurança
Para melhorar a segurança dos algoritmos de mineração de dados, podem ser tomadas as seguintes medidas:
- Utilizar tecnologias de criptografia, como SSL, TLS, etc., para proteger a segurança dos dados;
- Utilize tecnologias de controle de acesso, como funções, permissões, etc., para proteger a segurança do sistema;
- Use firewall, detecção de intrusão e outras tecnologias para proteger a segurança do sistema.
- Conclusão e perspectivas
A mineração de dados é um meio importante para processar dados massivos e melhorar o valor do negócio. A mineração de dados no data warehouse pode descobrir padrões ocultos nos dados e fornecer suporte à tomada de decisões para os negócios. Este artigo apresenta a tecnologia de mineração de dados em data warehouse, incluindo o conceito, princípios técnicos, etapas de implementação e cenários de aplicação de data warehouse. Ao mesmo tempo, também discutimos questões relacionadas ao pré-processamento de dados, mineração de dados e armazenamento de resultados, bem como como avaliar a qualidade dos dados, otimizar e melhorar algoritmos de mineração de dados.
Com o avanço contínuo da tecnologia, haverá mais inovação e desenvolvimento no campo da mineração de dados no futuro. Podemos esperar que surjam mais algoritmos e tecnologias de mineração de dados para fornecer um suporte mais eficiente e confiável à mineração de dados em armazéns de dados.