Hvad er dataminingalgoritmer?

Data mining -algoritmer er programmerede forespørgsler og programmer, der bruges til at identificere mønstre og tendenser i datasæt.Den primære anvendelse af datamining er at bestemme kundebehov og præferencer, baseret på deres faktiske aktivitet.Selvom oplysningerne er baseret på tidligere ydelse, kan det være en fremragende indikator for kundeadfærd og tendenser.

To fremragende eksempler på dataminingalgoritmer er klynger og nærmeste nabo -prediktorer.Clustering er et udtryk, der bruges til at beskrive en aktivitet, hvor individuelle enheder eller data deler vigtige egenskaber.At adskille vaskeriet er et logisk eksempel på denne opførsel.Den person, der sorterer vaskeriet, fungerer som algoritmen.Han eller hun adskiller vaskeriet i bunker med attributter: farver, renseri og hvide er alle adskilt.

Den faktiske beslutningsproces, der er involveret i denne aktivitet, er detaljerne i algoritmen.For det første skal datasættet være begrænset til varer, der er relevante for øvelsen.Sko er ikke inkluderet i vaskeri, selvom de muligvis er i det samme fysiske rum.Beslutningen skal træffes på forhånd om, hvilke egenskaber der vil blive brugt til at adskille vaskeriet og størrelsen på hver bunke.

Nærmeste nabo -prediktor er baseret på identifikationen af tæt matchende eksempler.Kriterierne skal leveres i de indledende faser, der specificerer, hvad varen eller dataene er, og hvad definitionen af nærmeste vil omfatte.Denne type algoritme følger en lignende mønster som logisk tankeproces.

Den primære fordel ved dataminingalgoritmer er programmets evne til at skabe og identificere mønstre inden for et stort antal data.Evnen til at identificere naboer i en bestemt indstilling er let at gøre i en lille gruppe.Imidlertid kræver data indsamlet fra alle de salgstransaktioner, der er afsluttet inden for året eller i et distrikt, specielle programmer og logik at gøre med enhver nøjagtighed.

Mennesker, der kan oprette data mining -algoritmer for at imødekomme brugernes behov for arbejde i forretningsinformation eller datamining.Dette er en meget kompleks udvidelse af statistikker, der vokser i popularitet, da organisationer søger at give et mere håndgribeligt afkast fra de data, de har indsamlet.En effektiv udvikler kan oprette et sæt data mining -algoritmer, der nøjagtigt identificerer mønstre i adfærd, og bruge disse oplysninger til at forudsige fremtidige handlinger.Disse oplysninger er meget værdifulde for erhvervslivet, organisationer og regeringer.