Was sind die verschiedenen Arten von Data Mining -Techniken?

Data Mining bezieht sich im Allgemeinen auf eine Methode, mit der Daten aus einer Zielquelle analysiert und dieses Feedback in nützliche Informationen komponiert werden.Diese Informationen werden in der Regel verwendet, um einer Organisation zu helfen, die Kosten in einem bestimmten Bereich zu senken, den Umsatz oder beides zu steigern.Oft durch eine Datenmingungsanwendung erleichtert, besteht das primäre Ziel darin, Muster zu identifizieren und zu extrahieren, die in einem bestimmten Datensatz enthalten sind.

Am wichtigsten ist, dass Data Mining-Techniken Einblicke liefern, das ein besseres Verständnis von Daten und ihren wesentlichen Merkmalen ermöglicht.Unternehmen und Organisationen können viele verschiedene Arten von Data Mining -Techniken anwenden.Obwohl sie einen ähnlichen Ansatz verfolgen, streben alle normalerweise alle Ziele, unterschiedliche Ziele zu erreichen.

Der Zweck von prädiktiven Data -Mining -Techniken besteht fast immer darin, statistische Modelle oder Muster zu identifizieren, die verwendet werden können, um eine Reaktion von Interesse vorherzusagen.Zum Beispiel könnte ein Finanzinstitut es verwenden, um festzustellen, welche Transaktionen die höchste Betrugswahrscheinlichkeit haben.Dies ist die häufigste Data Mining-Technik, die zu einem effizienten Entscheidungswerkzeug für mittel- bis große Unternehmen geworden ist.Es hat sich auch als effektiv erwiesen, das Kundenverhalten vorherzusagen, Kundensegmente zu kategorisieren und verschiedene Ereignisse zu prognostizieren.

Zusammenfassende Modelle beruhen auf Data -Mining -Techniken, die entsprechend auf zusammenfassende Daten reagieren.Beispielsweise kann eine Organisation Airline -Passagiere oder Kreditkartentransaktionen in verschiedenen Gruppen zuweisen, basierend auf ihren Eigenschaften, die aus dem analytischen Prozess extrahiert wurden.Dieses Modell kann Unternehmen auch dabei helfen, ein tieferes Verständnis der Kundenbasis zu erlangen.Dies könnte der gleichzeitige Kauf von Artikeln wie Maus und Tastatur oder einer Abfolge von Ereignissen sein, die zum Ausfall eines bestimmten Hardwaregeräts führten.Assoziationsmodelle repräsentieren Data -Mining -Techniken, die zur Identifizierung und Charakterisierung dieser zugehörigen Vorkommen verwendet werden.

Netzwerkmodelle verwenden Data Mining -Techniken, um Datenstrukturen anzuzeigen, die in Form von Knoten und Links stehen.Beispielsweise kann ein organisierter Betrugsring eine Liste gestohlener Kreditkartennummern zusammenstellen und sich dann umdrehen und sie verwenden, um Artikel online zu kaufen.In dieser Abbildung stellen die Kreditkarten und Online -Händler die Knoten dar, während die tatsächlichen Transaktionen als Links fungieren.

Data Mining hat viele Zwecke und kann sowohl für einen positiven als auch für böswilligen Gewinn verwendet werden.Weitere Organisationen entdecken die Vorteile der Zusammenführung von Data Mining -Techniken zur Bildung von Hybridmodellen.Diese leistungsstarken Kombinationen führen häufig zu Anwendungen mit überlegener Leistung.Durch die Integration der wichtigsten Merkmale verschiedener Methoden in einzelne Hybridlösungen können Unternehmen in der Regel die Einschränkungen einzelner Strategiesysteme überwinden.