データマイニング技術のさまざまな種類は何ですか？

dataデータマイニングとは、一般に、ターゲットソースからのデータを分析し、そのフィードバックを有用な情報に作成するために使用される方法を指します。この情報は通常、組織が特定の分野のコストを削減したり、収益を増やしたり、その両方を削減するのに役立ちます。多くの場合、データマイニングアプリケーションによって促進される主な目的は、特定のデータセットに含まれるパターンを識別および抽出することです。企業や組織は、さまざまな種類のデータマイニング技術を採用できます。彼らは同様のアプローチをとるかもしれませんが、すべては通常、異なる目標を達成するよう努めています。たとえば、金融機関はそれを使用して、どのトランザクションが詐欺の可能性が最も高いかを特定する場合があります。これは最も一般的なデータマイニング手法であり、中規模から大企業にとって効率的な意思決定ツールになっています。また、顧客の行動の予測、顧客セグメントの分類、さまざまなイベントの予測にも効果的であることが証明されています。たとえば、組織は、分析プロセスから抽出された特性に基づいて、航空会社の乗客またはクレジットカードトランザクションをさまざまなグループに割り当てる場合があります。このモデルは、企業が顧客ベースをより深く理解するのにも役立ちます。これは、マウスやキーボードなどのアイテムの同時購入、または特定のハードウェアデバイスの故障につながった一連のイベントである可能性があります。アソシエーションモデルは、これらの関連する発生を識別および特徴付けるために使用されるデータマイニング手法を表します。たとえば、組織化された詐欺リングは、盗まれたクレジットカード番号のリストをコンパイルしてから、向きを変えてオンラインでアイテムを購入するために使用する場合があります。この図では、クレジットカードとオンライン商人はノードを表し、実際のトランザクションはリンクとして機能します。より多くの組織が、ハイブリッドモデルを形成するためにデータマイニング技術を融合することの利点を発見するために来ています。これらの強力な組み合わせは、多くの場合、優れたパフォーマンスを備えたアプリケーションにつながります。さまざまな方法の主要な機能を単一のハイブリッドソリューションに統合することにより、組織は通常、個々の戦略システムの制限を克服できます。