Quali sono i concetti di data mining più importanti?

I concetti di data mining più importanti vengono utilizzati per l'analisi delle informazioni raccolte, in particolare nello sforzo di osservare un comportamento.Le interazioni sconosciute tra i dati sono studiate in vari modi per accertare le relazioni critiche tra soggetti e informazioni aggregate.Una sfida nel data mining è che le informazioni effettive raccolte potrebbero non ricordare l'intero dominio.Nel tentativo di affrontare questo fatto, le correlazioni tra i dati possono essere controllate metodicamente dai vari concetti di data mining.

Gli standard per i concetti di data mining sono applicati dall'associazione per il calcolo del gruppo di interesse speciale per la scoperta di conoscenze e il data mining (SIGKDD).Questa organizzazione pubblica la "International Journal of Information Technology and Decision Process", nonché le esplorazioni di Sigkdd.Le informazioni sono uno degli aspetti più importanti del data mining.I dati grezzi devono essere estratti e interpretati.Per eseguire questa azione, deve essere determinato un processo, i dati target devono essere assemblati e vengono trovati modelli.Il processo è noto come Knowledge Discovery nei database ed è stato sviluppato da Gregory Piatetsky-Shapiro nel 1989.

Quattro diverse classi di concetti di data mining consentono il processo. Clustering

Utilizza l'algoritmo creato dal processo di data mining per assemblare gli elementi in gruppi simili.A differenza del clustering,

Classificazione delle informazioni è quando i dati vengono assemblati in gruppi predefiniti e analizzati. Associazione tenta di trovare relazioni tra variabili, determinando quali gruppi di dati sono comunemente associati.Il tipo finale di data mining è regressione , in base al metodo di identificazione di una funzione all'interno della raccolta dei dati. La convalida delle informazioni è il passaggio finale nella scoperta di ciò che rappresenta l'applicazione di data mining.Quando non tutti gli algoritmi presentano un set di dati valido, i modelli che si verificano possono comportare una situazione chiamata eccessiva.Per superare questo problema, i dati vengono confrontati con un set di test.Questo è un concetto in cui le misurazioni sono allineate con una serie di algoritmi che fornirebbero un set plausibile di set di dati.Se le informazioni acquisite non si allineano al set di test, i modelli ipotizzati nei dati devono essere inaccurati.

Alcuni dei concetti più importanti di data mining si verificano in una varietà di settori.I giochi, le imprese, il marketing, la scienza, l'ingegneria e la sorveglianza utilizzano tutte le tecniche di data mining.Conducendo queste tecniche, ogni campo può determinare le migliori pratiche o modi migliori per trovare risultati.