データベースマイニングとは何ですか？

databers研究者は、さまざまな情報からパターンを収集、収集、分析するために、データベースマイニングを使用しています。マーケティングや医学研究などの多くの企業は、特定のパターンを区別して、実践をよりよく理解し、改善しようとしています。パターンが真実であることを確認し、すべての変数を考慮に入れるには、適切な分析手法が必要です。これは、結果を削除する必要があるすべての不要または不完全な情報を削除する必要があることを意味します。大規模なデータベースは、発見されたパターンにより多くの信頼性を与えることができますが、不正確なデータを含めるという大きなリスクもあります。データマイニングが有用な結果を生み出すことを確認するために、どの質問に答える必要があるかを正確に確立することが重要です。これらの方法は、分類する必要がある多くの情報を含む大きなデータベースを扱うときによく使用されます。これには、数値方程式と統計が含まれます。データは、研究者によって事前に定義されるさまざまなタイプのグループに分類することも、同様のアイテムのグループに自動的にクラスター化することもできます。このプロセスは、分類されたデータセットに当てはまる式を作成するために、さまざまな変数をモデル化および分析します。その機能は、新しいデータをすばやく処理してソートできるように、エラーのない方程式を作成することです。測定や速度などの定量的データは、このように分析されることがよくあります。どの製品がどのタイプの人々で最も収益性が高いかを見つけることは、可能性のある利益を予測し、行動計画を立てたいマーケティング担当者にとって非常に重要です。たとえば、ティーンエイジャーが大きなマージンであるティーンエイジャーが別のタイプのソーダを好むと判断された場合、マーケティング担当者はそれを考慮に入れて、10代の人口統計に製品を宣伝します。これは、製品に興味がない年齢層に対応した広告にお金を浪費しないことで利益を増やし、リソースを節約します。多くの疾患が治癒しており、実験データのパターンを分析および発見することにより、治療が開発されています。同様に、データベースマイニングは、さまざまな種類の病状に最適な薬物を決定するためによく使用され、どのタイプの人々が副作用の可能性が最も高いかを知るために使用されます。