Quels sont les concepts d'exploration de données les plus importants?

Les concepts d'exploration de données les plus importants sont utilisés pour l'analyse des informations collectées, notamment dans l'effort d'observer un comportement.Les interactions inconnues entre les données sont recherchées de diverses façons pour déterminer les relations critiques entre les sujets et les informations agrégées.Un défi dans l'exploration de données est que les informations réelles collectées peuvent ne pas rappeler l'ensemble du domaine.Dans un effort pour résoudre ce fait, les corrélations entre les données peuvent être méthodiquement contrôlées par les différents concepts d'exploration de données.

Les normes pour les concepts d'exploration de données sont appliquées par l'Association for Computing Machinerys Special Interest Group sur la découverte des connaissances et l'exploration de données (SIGKDD).Cette organisation publie le «Journal international des technologies de l'information et de la prise de décision» ainsi que le Journal SIGKDD Explorations. L'application de l'éthique et des principes de base de l'exploration de données maintient l'industrie de travail efficacement et avec des problèmes juridiques limités.L'information est l'un des aspects les plus importants de l'exploration de données.Les données brutes doivent être extraites et interprétées.Afin d'effectuer cette action, un processus doit être déterminé, les données cibles doivent être assemblées et des modèles sont trouvés.Le processus est connu sous le nom de

découverte de connaissances dans les bases de données

et a été développée par Gregory Piatetsky-Shapiro en 1989. Quatre classes différentes de concepts d'exploration de données permettent au processus.

Clustering

utilise l'algorithme créé à partir du processus d'exploration de données pour assembler des éléments en groupes similaires.Contrairement au clustering, la classification des informations est lorsque les données sont assemblées en groupes prédéfinis et analysés. Association Tente de trouver des relations entre les variables, déterminant quels groupes de données sont couramment associés.Le type final d'exploration de données est Régression , basée sur la méthode d'identification d'une fonction dans la collecte de données. La validation des informations est la dernière étape pour découvrir ce que l'application d'exploration de données représente.Lorsque tous les algorithmes ne présentent pas un ensemble de données valides, les modèles qui se produisent peuvent entraîner une situation appelée sur-ajustement.Pour surmonter ce problème, les données sont comparées à un ensemble de tests.Il s'agit d'un concept dans lequel les mesures sont alignées sur une série d'algorithmes qui fourniraient un ensemble plausible d'ensembles de données.Si les informations acquises ne s'alignent pas à l'ensemble de tests, les modèles supposés dans les données doivent être inexacts.

Certains des concepts d'exploration de données les plus importants se produisent dans une variété d'industries.Les jeux, les affaires, le marketing, la science, l'ingénierie et la surveillance utilisent tous des techniques d'exploration de données.En menant ces techniques, chaque champ peut déterminer les meilleures pratiques ou de meilleures façons de trouver des résultats.