Que sont les algorithmes d'exploration de données?

Les algorithmes d'exploration de données sont des requêtes programmées et des programmes utilisés pour identifier les modèles et les tendances des ensembles de données.L'utilisation principale de l'exploration de données est de déterminer les besoins et les préférences des clients, en fonction de leur activité réelle.Bien que les informations soient basées sur des performances passées, elle peut être un excellent indicateur du comportement et des tendances du client.

Deux excellents exemples d'algorithmes d'exploration de données sont le clustering et les prédicteurs voisins les plus proches.Le clustering est un terme utilisé pour décrire une activité où les unités individuelles ou les données partagent des attributs importants.La séparation du linge est un exemple logique de ce comportement.La personne qui triage le linge fonctionne comme l'algorithme.Il ou elle sépare la lessive en piles par attributs: les couleurs, le nettoyage à sec et les blancs sont tous séparés.

Le processus de prise de décision réel impliqué dans cette activité est les détails de l'algorithme.Premièrement, l'ensemble de données doit être limité aux éléments pertinents pour l'exercice.Les chaussures ne sont pas incluses dans le tri des blanchisseurs, bien qu'ils puissent être dans le même espace physique.La décision doit être prise à l'avance sur quelles caractéristiques seront utilisées pour séparer la lessive et la taille de chaque pile.

Le prédicteur voisin le plus proche est basé sur l'identification d'exemples étroitement correspondants.Les critères doivent être fournis dans les étapes initiales, spécifiant quel est l'élément ou les données et la définition de la plus proche inclura.Ce type d'algorithme suit un modèle similaire au processus de pensée logique.

Le principal avantage des algorithmes d'exploration de données est la capacité du programme à créer et à identifier les modèles dans un énorme volume de données.La capacité d'identifier les voisins dans un cadre particulier est facile à faire en petit groupe.Cependant, les données collectées à partir de toutes les transactions de vente effectuées au cours de l'année ou dans un district nécessitent des programmes spéciaux et une logique pour toute précision.

Les personnes qui peuvent créer des algorithmes d'exploration de données pour répondre aux utilisateurs ont besoin de travail en intelligence commerciale ou à l'exploration de données.Il s'agit d'une expansion très complexe des statistiques en popularité, car les organisations cherchent à produire un rendement plus tangible des données qu'ils ont collectées.Un développeur efficace peut créer un ensemble d'algorithmes d'exploration de données qui identifient avec précision les modèles de comportement et utilisent ces informations pour prédire les actions futures.Ces informations sont très précieuses pour les entreprises, les organisations et les gouvernements.