데이터베이스 마이닝이란 무엇입니까?

데이터베이스 마이닝은 연구원들이 다양한 정보에서 패턴을 수집, 수집 및 분석하는 데 사용됩니다.마케팅 및 의료 연구와 같은 많은 비즈니스는 특정 패턴을 구별하여 자신의 관행을 더 잘 이해하고이를 개선하려고 노력합니다.패턴이 진실하고 모든 변수를 고려하기 위해서는 적절한 분석 기술이 필요합니다. 데이터베이스 마이닝 프로세스가 정확한 결과를 보여주기 위해 올바른 유형의 데이터를 수집해야합니다.이는 결과를 왜곡시킬 수있는 모든 불필요하거나 불완전한 정보를 제거해야 함을 의미합니다.더 큰 데이터베이스는 발견 된 패턴에 더 많은 신뢰를 제공 할 수 있지만 부정확 한 데이터를 포함 할 위험이 더 커집니다.데이터 마이닝이 유용한 결과를 생성하기 위해 어떤 질문에 대답 해야하는지 정확하게 설정하는 것이 중요합니다.

분류 및 클러스터링은 데이터베이스 마이닝에서 중요한 기술입니다.이러한 방법은 종종 분류 해야하는 많은 정보를 포함하는 대형 데이터베이스를 처리 할 때 사용됩니다.여기에는 수치 방정식 및 통계가 포함될 수 있습니다.데이터는 연구원이 사전 정의한 다른 유형의 그룹으로 분류하거나 유사한 항목 그룹으로 자동 클러스터링 될 수 있습니다.이 프로세스는 분류 된 데이터 세트에 맞는 공식을 생성하기 위해 다른 변수를 모델링하고 분석합니다.그 기능은 새로운 데이터를 신속하게 처리하고 정렬 할 수 있도록 오류가없는 방정식을 만드는 것입니다.측정 또는 속도와 같은 정량적 데이터는 종종 이러한 방식으로 분석됩니다. database 데이터베이스 마이닝에 크게 의존하는 산업 중 하나는 마케팅입니다.가능한 이익을 예측하고 행동 계획을 세우고 자하는 마케팅 담당자에게 어떤 유형의 사람들이 어떤 유형의 사람들에게 가장 수익성이 좋은지 알아 내십시오.예를 들어, 십대가 다른 유형의 소다를 다른 유형보다 선호한다고 판단되면 마케팅 공무원은이를 고려하여 제품을 십대 인구 통계에 광고합니다.이것은 제품에 관심이 적은 연령대에 대한 광고에 대한 광고에 돈을 낭비하지 않음으로써 이익을 증가시키고 자원을 절약합니다.실험 데이터에서 패턴을 분석하고 찾아서 많은 질병이 치료되었고 치료가 개발되었습니다.마찬가지로, 데이터베이스 마이닝은 종종 다른 유형의 의학적 상태에 가장 적합한 약물을 결정하고 가능한 부작용에 가장 취약한 유형의 사람들을 배우는 데 사용됩니다.