データマイニング分析のさまざまな種類は何ですか？

dataデータマイニング分析は、データ評価に使用される特定のアルゴリズムに応じて異なる結果を提供する有用なプロセスになります。データマイニング分析の一般的なタイプには、探索データ分析（EDA）、記述モデリング、予測モデリング、パターンとルールの発見が含まれます。これらのデータマイニングツールのそれぞれを利用すると、収集された情報に関する異なる視点が提供されます。これらの手法を使用している専門家は、使用される特定の分析ツールに基づいて、問題または懸念の問題に関する追加の洞察を取得できます。探索的データ分析（EDA）には、検査の明確な結果の目標なしにデータセットのレビューが含まれます。データを定義する変数は、研究者に視覚的表現を提供するための基盤として使用されます。変数の数が増えると、このデータマイニング分析ツールがデータの視覚化にあまり効果的ではなくなる可能性があります。

説明モデリングは、特定のデータセット内のすべてのデータを集合的に記述するために使用されるデータマイニング分析ツールです。具体的には、このアプローチはすべてのデータを統合して、検索された情報に存在する傾向、セグメント、クラスターに関する情報を提供します。記述データマイニング分析は、一般的に広告で使用されます。この一例は、マーケティング担当者がより大きな顧客グループを採用し、均一な特性によってそれらをセグメント化する市場セグメンテーションです。予測モデリングには、既存のデータに基づいたモデルの開発が含まれます。このモデルは、レビューされたデータに関連する別の変数の予測の基礎として使用されます。予測という用語は、このデータマイニングツールがデータセットで既知のものに基づいて何らかの値を予測できることを示しています。マーケティング担当者は予測分析を使用して、顧客が求めている製品を決定することができます。現在の購買傾向に基づいて、マーケティング担当者は、将来どの新製品が人気があるかについて予測することができるかもしれません。記述的および予測的なツールは、分析の基礎としてモデル構築を採用していますが、パターンとルールの発見は、データのパターンの識別に焦点を当てています。たとえば、食料品店で働くマーケティング担当者は、購入パターンを決定するための手段として、このデータマイニング分析ツールを使用することがよくあります。顧客が同じ順序で一貫して購入する製品を決定することにより、アイテムのターゲットプロモーションを開発できます。