가장 중요한 데이터 마이닝 개념은 무엇입니까?

가장 중요한 데이터 마이닝 개념은 수집 된 정보의 분석, 특히 행동을 관찰하기위한 노력에 사용됩니다.데이터 간의 알려지지 않은 상호 작용은 피험자와 집계 된 정보 사이의 중요한 관계를 확인하기 위해 다양한 방법으로 연구됩니다.데이터 마이닝의 한 가지 과제는 수집 된 실제 정보가 전체 도메인을 연상시키지 않을 수 있다는 것입니다.이 사실을 해결하기 위해 데이터 간의 상관 관계는 다양한 데이터 마이닝 개념에 의해 체계적으로 제어 될 수 있습니다.data 마이닝 개념에 대한 표준은 Computing Machinerys Association for Computing Machinerys Special Interest Group에 의해 시행됩니다.이 조직은“International Journal of Information Technology and Promipation”과 Journal

SIGKDD 탐색을 게시합니다.

윤리 및 데이터 마이닝의 기본 원칙을 시행하는 것은 산업이 효율적이고 제한된 법적 문제로 계속 작동합니다.정보는 데이터 마이닝의 가장 중요한 측면 중 하나입니다.원시 데이터는 채굴되고 해석되어야합니다.이 작업을 수행하려면 프로세스를 결정해야하며 대상 데이터를 조립하고 패턴을 찾아야합니다.이 프로세스는 데이터베이스의 as 지식 발견으로 알려져 있으며 1989 년 Gregory Piatetsky-Shapiro에 의해 개발되었습니다. 클러스터링 ing ing 데이터 마이닝 프로세스에서 생성 된 알고리즘을 사용하여 항목을 유사한 그룹으로 조립합니다.클러스터링과 달리, 정보의 분류 는 데이터가 사전 정의 된 그룹으로 조립되어 분석 될 때입니다.Association Association emp 변수 간의 관계를 찾으려고 시도하고 일반적으로 관련된 데이터 그룹을 결정합니다.데이터 마이닝의 최종 유형은 데이터 수집 내에서 함수를 식별하는 방법을 기반으로

회귀

입니다.모든 알고리즘이 유효한 데이터 세트를 표시하지 않으면 발생하는 패턴은 과적으로 불리는 상황을 초래할 수 있습니다.이 문제를 극복하기 위해 데이터는 테스트 세트와 비교됩니다.이것은 측정이 그럴듯한 데이터 세트 세트를 제공하는 일련의 알고리즘과 정렬되는 개념입니다.획득 한 정보가 테스트 세트에 정렬되지 않으면 데이터의 가정 된 패턴은 부정확해야합니다. 가장 중요한 데이터 마이닝 개념 중 일부는 다양한 산업에서 발생합니다.게임, 비즈니스, 마케팅, 과학, 공학 및 감시는 모두 데이터 마이닝 기술을 활용합니다.이러한 기술을 수행함으로써 각 필드는 모범 사례 또는 결과를 찾는 더 나은 방법을 결정할 수 있습니다.