Quelles sont les différentes méthodes d'exploration de données?

Il existe une variété de méthodes d'exploration de données différentes utilisées dans les options logicielles et les concepts théoriques.Ceux-ci permettent aux utilisateurs d'extraire des informations des données collectées par des particuliers et des entreprises utilisant une variété d'outils.De grandes quantités de données peuvent être utilisées pour déterminer divers facteurs dans un seul sujet ou variété de sujets.Ces méthodes d'exploration de données sont le plus souvent utilisées dans les domaines de la protection, de la commercialisation et de la surveillance de la fraude.

Pendant des centaines d'années, les méthodes d'exploration de données ont été utilisées pour extraire des informations des sujets.Les techniques modernes, cependant, utilisent des concepts automatisés pour fournir des données substantielles via des ressources informatisées.Au fur et à mesure que les sciences informatiques ont émergé au cours du 20e siècle, le concept de méthodes d'exploration de données s'est développé dans le but de surmonter les modèles cachés dans de grandes bandes de données collectées.Un bon exemple de cela est lorsqu'une entreprise de publicité analysant les modèles d'achat d'un client en ligne.Cette entreprise peut ensuite commercialiser certains produits que l'individu peut être intéressé par l'achat.

Une technique d'exploration de données utilisée couramment dans l'industrie est appelée Discovery des connaissances dans les bases de données (KDD).Développé en 1989 par Gregory Piatetsky-Shapiro, KDD permet aux utilisateurs de traiter les données brutes, d'analyser les informations pour les données nécessaires et d'interpréter les résultats.Cette méthode permet aux utilisateurs de trouver des modèles dans les algorithmes, cependant, les données générales ne sont pas toujours exactes et peuvent être assemblées de manière compromettante.Ceci est connu sous le nom de sur-ajustement .

Les méthodes de base de l'exploration de données impliquent quatre types particuliers de tâches: classification, regroupement, régression et association. Classification prend les informations présentes et les fusionne dans les groupements définis. Le clustering supprime les groupements définis et permet aux données de se classer par des éléments similaires. Régression se concentre sur la fonction des informations, modélisant les données sur le concept.La méthode finale de l'exploration de données, Association , tente de trouver des relations entre les différents flux de données.

Lors de l'utilisation des différentes méthodes d'exploration de données, certaines normes sont utilisées pour déterminer quels paramètres peuvent être utilisés dans le processus.L'Association for Computing Machinerys Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD) tient une réunion annuelle déterminant quels processus sont appropriés.Les facteurs éthiques sont pesés avec des applications pratiques pour trouver les meilleures informations sur les particuliers et les entreprises.Ces informations sont publiées dans une revue de l'industrie appelée SIGKDD Explorations.