Jaké jsou různé typy technik těžby dat?

Těžba dat se obecně týká metody používané k analýze dat z cílového zdroje a vytvoření této zpětné vazby do užitečných informací.Tyto informace se obvykle používají k pomoci organizaci snížit náklady v určité oblasti, zvýšit příjmy nebo obojí.Jeho primárním cílem je často usnadněno aplikací pro dolování dat, je identifikovat a extrahovat vzorce obsažené v daném souboru dat.

Nejdůležitější je, že techniky těžby dat je poskytnout vhled, který umožňuje lepší porozumění datům a jejich základních vlastnostech.Společnosti a organizace mohou využívat mnoho různých typů technik těžby dat.I když mohou podobný přístup, všichni se obvykle snaží splnit různé cíle.

Účelem prediktivních technik těžby dat je téměř vždy identifikovat statistické modely nebo vzorce, které lze použít k předpovědi reakce zájmu.Například finanční instituce by ji mohla použít k určení, které transakce mají nejvyšší pravděpodobnost podvodu.Toto je nejčastější technika těžby dat a technika, která se stala efektivním nástrojem rozhodování pro společnosti střední až velké velikosti.Ukázalo se také, že je účinná při předpovídání chování zákazníků, kategorizace segmentů zákazníků a předpovídání různých událostí.Například organizace by mohla přiřadit cestujícím letecké společnosti nebo transakce s kreditními kartami do různých skupin na základě jejich charakteristik extrahovaných z analytického procesu.Tento model může také pomoci podnikům získat hlubší pochopení jejich zákaznické základny.Mohlo by to být simultánní nákup položek, jako je myš a klávesnice nebo sekvence událostí, které vedly k selhání konkrétního hardwarového zařízení.Asociační modely představují techniky těžby dat používané k identifikaci a charakterizaci těchto souvisejících výskytů.Například organizovaný prsten podvodů může sestavit seznam ukradených čísel kreditních karet a poté se otočit a použít je k nákupu položek online.Na tomto ilustraci představují kreditní karty a online obchodníci uzly, zatímco skutečné transakce působí jako odkazy.

Dolování dat má mnoho účelů a lze je použít pro pozitivní i škodlivou zisku.Více organizací přichází, aby objevily výhody sloučení technik těžby dat pro vytváření hybridních modelů.Tyto výkonné kombinace často vedou k aplikacím s vynikajícím výkonem.Integrace klíčových vlastností různých metod do jednotlivých hybridních řešení mohou organizace obvykle překonat omezení jednotlivých strategických systémů