Wat zijn datamining -algoritmen?

Gegevensmining -algoritmen zijn geprogrammeerde vragen en programma's die worden gebruikt om patronen en trends in gegevenssets te identificeren.Het primaire gebruik van datamining is het bepalen van de behoeften en voorkeuren van de klant, op basis van hun werkelijke activiteit.Hoewel de informatie is gebaseerd op prestaties uit het verleden, kan het een uitstekende indicator zijn voor klantgedrag en trends.

Twee uitstekende voorbeelden van algoritmen voor datamining zijn de clustering en de voorspellers van de dichtstbijzijnde buur.Clustering is een term die wordt gebruikt om een activiteit te beschrijven waarbij individuele eenheden of gegevens belangrijke attributen delen.Het scheiden van de was is een logisch voorbeeld van dit gedrag.De persoon die de wasserij sorteert, functioneert als het algoritme.Hij of zij scheidt de was in stapels door attributen: kleuren, stomerij en blanken zijn allemaal gescheiden.

Het werkelijke besluitvormingsproces dat bij deze activiteit betrokken is, zijn de details van het algoritme.Ten eerste moet de gegevensset beperkt zijn tot items die relevant zijn voor de oefening.Schoenen zijn niet inbegrepen in het sorteren van de was, hoewel ze mogelijk in dezelfde fysieke ruimte zijn.De beslissing moet van tevoren worden genomen over welke kenmerken zullen worden gebruikt om de wasserij en de grootte van elke stapel te scheiden.

De dichtstbijzijnde buurvoorspeller is gebaseerd op de identificatie van nauw overeenkomende voorbeelden.De criteria moeten in de beginfase worden verstrekt, waarmee wordt aangegeven wat het item of de gegevens zijn en wat de definitie van het dichtst bij zich zal bevatten.Dit type algoritme volgt een soortgelijk patroon als logisch denkproces.

Het primaire voordeel van datamining -algoritmen is het vermogen van het programma om patronen te maken en te identificeren binnen een enorm volume gegevens.De mogelijkheid om buren in een bepaalde instelling te identificeren, is gemakkelijk te doen in een kleine groep.Gegevens die zijn verzameld van alle verkooptransacties die binnen het jaar of in een district zijn voltooid, vereisen echter speciale programma's en logica die met eventuele nauwkeurigheid te maken hebben.

Mensen die algoritmen voor data -mining kunnen maken om te voldoen aan gebruikers die moeten werken in business intelligence of datamining.Dit is een zeer complexe uitbreiding van statistieken die in populariteit groeien, omdat organisaties proberen een tastbaarder rendement te leveren uit de gegevens die ze hebben verzameld.Een efficiënte ontwikkelaar kan een reeks algoritmen voor data mining maken die patronen in gedrag nauwkeurig identificeren en deze informatie gebruiken om toekomstige acties te voorspellen.Deze informatie is zeer waardevol voor bedrijven, organisaties en overheden.