다른 유형의 데이터 마이닝 분석은 무엇입니까?

data 마이닝 분석은 데이터 평가에 사용되는 특정 알고리즘에 따라 다른 결과를 제공하는 유용한 프로세스가 될 수 있습니다.일반적인 유형의 데이터 마이닝 분석에는 다음이 포함됩니다. EDA (Exploratory Data Analysis), 설명 모델링, 예측 모델링 및 패턴 및 규칙 발견이 포함됩니다.이러한 각 데이터 마이닝 도구의 활용은 수집 된 정보에 대한 다른 관점을 제공합니다.이러한 기술을 사용하는 전문가는 사용 된 특정 분석 도구를 기반으로 문제 또는 문제의 문제에 대한 추가 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 마이닝 분석 도구가 사용 할 때 제공하는 다른 결과로 인해 각각의 기본 검토를 고려하는 것이 적절합니다.탐색 적 데이터 분석 또는 EDA에는 검사를위한 명확한 결과 목표가없는 데이터 세트 검토가 포함됩니다.데이터를 정의하는 변수는 연구원에게 시각적 표현을 제공하기위한 기초로 사용됩니다.변수 수가 증가함에 따라,이 데이터 마이닝 분석 도구는 데이터를 시각화하는 데 덜 효과적 일 수 있습니다.

설명 모델링은 주어진 데이터 세트의 모든 데이터를 전체적으로 설명하는 데 사용되는 데이터 마이닝 분석 도구입니다.구체적으로,이 접근법은 모든 데이터를 종합하여 검색 된 정보에 존재하는 트렌드, 세그먼트 및 클러스터에 관한 정보를 제공합니다.설명 데이터 마이닝 분석은 일반적으로 광고에 사용됩니다.이것의 한 예는 마케팅 담당자가 더 큰 고객 그룹을 취해 균질 한 특성으로 세분화하는 시장 세분화입니다.

데이터 마이닝 분석 도구에는 예측 모델링도 포함됩니다.예측 모델링에는 기존 데이터를 기반으로 한 모델 개발이 포함됩니다.그런 다음 모델은 검토 된 데이터와 관련된 다른 변수의 예측을위한 기초로 사용됩니다.예측이라는 용어는이 데이터 마이닝 도구를 통해 사용자가 데이터 세트에 알려진 내용에 따라 일부 값을 예측할 수 있음을 나타냅니다.마케팅 담당자는 고객이 원하는 제품을 결정하기 위해 예측 분석을 사용할 수 있습니다.현재 구매 추세를 기반으로 마케팅 담당자는 미래에 어떤 신제품이 인기가 있을지에 대한 예측을 할 수 있습니다.설명 및 예측 도구는 모델 구축을 분석의 기초로 사용하지만 패턴과 규칙을 발견하는 것은 데이터의 패턴 식별에 중점을 둡니다.예를 들어 식료품 점에서 일하는 마케팅 담당자는 종종 구매 패턴을 결정하기위한 수단 으로이 데이터 마이닝 분석 도구를 사용합니다.고객이 동일한 순서로 지속적으로 구매하는 제품을 결정함으로써 품목에 대한 대상 프로모션을 개발할 수 있습니다.