データマイニングアルゴリズムとは何ですか？

dataデータマイニングアルゴリズムは、データセットのパターンと傾向を識別するために使用されるプログラムされたクエリとプログラムです。データマイニングの主な使用は、実際のアクティビティに基づいて、顧客のニーズと好みを決定することです。情報は過去のパフォーマンスに基づいていますが、顧客の行動と傾向の優れた指標になる可能性があります。クラスタリングは、個々のユニットまたはデータが重要な属性を共有するアクティビティを記述するために使用される用語です。洗濯を分離することは、この動作の論理的な例です。洗濯物をソートする人はアルゴリズムとして機能しています。彼または彼女は、色、ドライクリーニング、白人がすべて分離されている属性によって洗濯物を杭に分離します。まず、データセットは、演習に関連するアイテムに限定する必要があります。靴は洗濯の仕分けには含まれていませんが、同じ物理的な空間にあるかもしれません。洗濯物と各パイルのサイズを分離するために使用される特性を事前に決定する必要があります。基準は初期段階で提供され、アイテムまたはデータとは何か、最寄りの定義に含まれるものを指定する必要があります。このタイプのアルゴリズムは、論理思考プロセスと同様のパターンに従います。特定の環境で隣人を識別する機能は、小さなグループで簡単に行うことができます。ただし、年または地区内で完了したすべての販売トランザクションから収集されたデータには、正確さを伴う特別なプログラムとロジックが必要です。これは、組織が収集したデータからより具体的なリターンを生み出そうとするため、人気が高まっている統計の非常に複雑な拡大です。効率的な開発者は、動作のパターンを正確に識別するデータマイニングアルゴリズムのセットを作成し、この情報を使用して将来のアクションを予測することができます。この情報は、ビジネス、組織、政府にとって非常に価値があります。