Co jsou algoritmy těžby dat?

Algoritmy těžby dat jsou naprogramované dotazy a programy používané k identifikaci vzorců a trendů v datových souborech.Primárním využitím těžby dat je stanovení potřeb a preferencí zákazníků na základě jejich skutečné činnosti.Přestože jsou informace založeny na minulém výkonu, může to být vynikajícím ukazatelem chování a trendů zákazníka.

Dva vynikající příklady algoritmů dolování dat jsou shlukování a nejbližší sousední prediktory.Shlukování je termín používaný k popisu činnosti, kde jednotlivé jednotky nebo data sdílejí důležité atributy.Oddělení prádelny je logickým příkladem tohoto chování.Osoba třídění prádla funguje jako algoritmus.On nebo ona odděluje prádlo na hromady pomocí atributů: barvy, čištění a bílé jsou odděleny.

Skutečným rozhodovacím procesem zapojeným do této činnosti je podrobnosti algoritmu.Nejprve musí být sada dat omezena na položky relevantní pro cvičení.Boty nejsou zahrnuty do třídění prádelny, i když mohou být ve stejném fyzickém prostoru.Rozhodnutí musí být učiněno předem o tom, jaké vlastnosti budou použity k oddělení prádla a velikosti každé hromady.Kritéria musí být uvedena v počátečních fázích, což určuje, co je položka nebo data a co bude definice nejbližší zahrnuta.Tento typ algoritmu se řídí podobným vzorem jako proces logického myšlení.Schopnost identifikovat sousedy v konkrétním prostředí je snadné provést v malé skupině.Údaje shromážděné ze všech prodejních transakcí dokončených v roce nebo v okrese však vyžadují speciální programy a logiku s jakoukoli přesností.Jedná se o velmi složité rozšíření statistik, které rostou v popularitě, protože organizace se snaží přinést hmatatelnější návrat z údajů, které shromáždily.Efektivní vývojář může vytvořit sadu algoritmů těžby dat, které přesně identifikují vzorce v chování, a tyto informace použijí k predikci budoucích akcí.Tyto informace jsou velmi cenné pro podnikání, organizace a vlády.