Ποιοι είναι οι διαφορετικοί τύποι τεχνικών εξόρυξης δεδομένων;

Η εξόρυξη δεδομένων γενικά αναφέρεται σε μια μέθοδο που χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων από μια πηγή στόχου και τη συνθήκη αυτής της ανατροφοδότησης σε χρήσιμες πληροφορίες.Αυτές οι πληροφορίες συνήθως χρησιμοποιούνται για να βοηθήσουν έναν οργανισμό να μειώσει το κόστος σε μια συγκεκριμένη περιοχή, να αυξήσει τα έσοδα ή και τα δύο.Συχνά διευκολύνεται από μια εφαρμογή εξόρυξης δεδομένων, ο πρωταρχικός στόχος της είναι ο εντοπισμός και η εξαγωγή μοτίβων που περιέχονται σε ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων.

Το πιο σημαντικό, οι τεχνικές εξόρυξης δεδομένων στοχεύουν στην παροχή διορατικότητας που επιτρέπει την καλύτερη κατανόηση των δεδομένων και των βασικών χαρακτηριστικών της.Οι εταιρείες και οι οργανισμοί μπορούν να απασχολούν πολλούς διαφορετικούς τύπους τεχνικών εξόρυξης δεδομένων.Παρόλο που μπορούν να ακολουθήσουν μια παρόμοια προσέγγιση, όλοι συνήθως προσπαθούν να επιτύχουν διαφορετικούς στόχους.

Ο σκοπός των τεχνικών εξόρυξης προγνωστικών δεδομένων σχεδόν πάντα είναι να εντοπιστούν στατιστικά μοντέλα ή μοτίβα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν μια ανταπόκριση ενδιαφέροντος.Για παράδειγμα, ένα χρηματοπιστωτικό ίδρυμα μπορεί να το χρησιμοποιήσει για να εντοπίσει ποιες συναλλαγές έχουν την υψηλότερη πιθανότητα απάτης.Αυτή είναι η πιο κοινή τεχνική εξόρυξης δεδομένων και αυτή που έχει γίνει ένα αποτελεσματικό εργαλείο λήψης αποφάσεων για εταιρείες μεσαίου έως μεγάλου μεγέθους.Έχει επίσης αποδειχθεί αποτελεσματική στην πρόβλεψη της συμπεριφοράς των πελατών, στην κατηγοριοποίηση των τμημάτων των πελατών και στην πρόβλεψη διαφόρων συμβάντων.

Τα συνοπτικά μοντέλα βασίζονται σε τεχνικές εξόρυξης δεδομένων που ανταποκρίνονται ανάλογα σε συνοπτικά δεδομένα.Για παράδειγμα, ένας οργανισμός μπορεί να αναθέτει επιβάτες αεροπορικών εταιρειών ή συναλλαγές πιστωτικών καρτών σε διαφορετικές ομάδες με βάση τα χαρακτηριστικά τους που εξάγονται από την αναλυτική διαδικασία.Αυτό το μοντέλο μπορεί επίσης να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση της πελατειακής τους βάσης. Τα μοντέλα συσχέτισης λαμβάνουν υπόψη ότι ορισμένα γεγονότα μπορούν να συμβούν μαζί σε τακτική βάση.Αυτό θα μπορούσε να είναι η ταυτόχρονη αγορά αντικειμένων όπως ποντίκι και πληκτρολόγιο ή ακολουθία συμβάντων που οδήγησαν στην αποτυχία μιας συγκεκριμένης συσκευής υλικού.Τα μοντέλα συσχέτισης αντιπροσωπεύουν τεχνικές εξόρυξης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό και τον χαρακτηρισμό αυτών των σχετικών περιστατικών.

Τα μοντέλα δικτύου χρησιμοποιούν τεχνικές εξόρυξης δεδομένων για να αποκαλύψουν δομές δεδομένων που έχουν τη μορφή κόμβων και συνδέσμων.Για παράδειγμα, ένας οργανωμένος δακτύλιος απάτης μπορεί να καταρτίσει μια λίστα με κλεμμένους αριθμούς πιστωτικών καρτών και στη συνέχεια να τα γυρίσει και να τα χρησιμοποιήσει για να αγοράσει αντικείμενα online.Σε αυτή την εικόνα, οι πιστωτικές κάρτες και οι ηλεκτρονικοί έμποροι αντιπροσωπεύουν τους κόμβους, ενώ οι πραγματικές συναλλαγές λειτουργούν ως σύνδεσμοι.

Η εξόρυξη δεδομένων έχει πολλούς σκοπούς και μπορεί να χρησιμοποιηθεί τόσο για θετικό όσο και για κακόβουλο κέρδος.Περισσότεροι οργανισμοί έρχονται για να ανακαλύψουν τα οφέλη της συγχώνευσης τεχνικών εξόρυξης δεδομένων για τη δημιουργία υβριδικών μοντέλων.Αυτοί οι ισχυροί συνδυασμοί συχνά οδηγούν σε εφαρμογές με ανώτερη απόδοση.Με την ενσωμάτωση των βασικών χαρακτηριστικών των διαφορετικών μεθόδων σε μεμονωμένα υβριδικά λύσεις, οι οργανισμοί συνήθως μπορούν να ξεπεράσουν τους περιορισμούς των μεμονωμένων συστημάτων στρατηγικής.