Vilka är de olika Data Mining metoder?

Det finns en mängd olika data mining metoder som används i både mjukvara optioner och teoretiska begrepp. Dessa gör det möjligt för användare att hämta information från data som samlats in av enskilda och företag använder olika verktyg. Stora mängder data kan användas för att bestämma olika faktorer i ett enda ämne eller flera ämnen. Dessa data mining metoder är oftast utnyttjas i fråga om skydd mot bedrägerier, marknadsföring och övervakning.

I hundratals år har data mining metoder använts för att inhämta information från ämnen. Modern teknik dock använda automatiserad begrepp att tillhandahålla ett omfattande data via datoriserade resurser. Som datavetenskap fram under den 20: e århundradet, begreppet data mining metoder som utvecklats i ett försök att övervinna dolda mönster i stora strängar av insamlade data. Ett bra exempel på detta är när en reklambyrå analysera shopping mönster av ett online-kund. Detta företag kan sedan försäljning av vissa produkter som den enskilde kan vara intresserade av att köpa.

En teknik som data mining används allmänt i branschen kallas Knowledge Discovery i databaser (Kdd). Utvecklad 1989 av Gregory Piatetsky-Shapiro, låter Kdd användare att bearbeta rådata, analysera information för nödvändiga uppgifter och tolka resultaten. Denna metod gör det möjligt för användare att hitta mönster i algoritmer, men de allmänna uppgifter inte alltid är korrekt och kan sättas samman i kompromissa sätt. Detta kallas overfitting .

Grundläggande metoder data mining innebär fyra särskilda typer av uppgifter: klassificering, klustring, regression, och föreningsfrihet. Klassificering tar den information som finns och slår samman den till definierade grupper. Klustring bort den definierade grupper och gör uppgifter att klassificera sig av liknande poster. Regression fokuserar på funktionen av information, modellering data på konceptet. Den slutliga data mining-metoden, förening , försök att hitta förbindelser mellan olika data feeds.

När du använder de olika metoderna datautvinning, vissa standarder som används för att avgöra vilka parametrar kan användas i processen. Association for Computing Machinery's Special Interest Group om kunskap och Data Mining (SIGKDD) håller ett årligt möte avgöra vilka processer som är lämpliga. Etiska faktorer vägs tillsammans med praktiska tillämpningar för att hitta den bästa informationen om personer och företag. Denna information offentliggörs i en bransch tidskrift kallad SIGKDD Explorations.


Kommentarer

  • Om oss
  • Reklam
  • Kontakta redaktören
  • Få nyhetsbrev
  • RSS-feed

Redaktör: Beáta Megyesi
Nyheter redaktör: Christiane Schaefer

Kundservice: Mats Schaefer,
Helena Löthman

Tel: +46 00 79 22 00
Fax: +46 00 79 22 01

© Copyright 2014 Debok.net - All rights reserved.