Wat zijn de verschillende soorten dataminingtechnieken?

Data mining verwijst in het algemeen naar een methode die wordt gebruikt om gegevens van een doelbron te analyseren en die feedback samen te stellen in nuttige informatie.Deze informatie wordt meestal gebruikt om een organisatie te helpen kosten in een bepaald gebied te besparen, de omzet of beide te verhogen.Vaak gefaciliteerd door een datamining-toepassing, is het primaire doelstelling om patronen in een bepaalde gegevensset te identificeren en te extraheren.

Het belangrijkste is dat dataminingtechnieken inzicht zijn om inzicht te geven dat een beter begrip van gegevens en de essentiële kenmerken ervan mogelijk maakt.Bedrijven en organisaties kunnen veel verschillende soorten dataminingtechnieken gebruiken.Hoewel ze een vergelijkbare aanpak kunnen volgen, streven ze er meestal naar om verschillende doelen te bereiken.

Het doel van voorspellende dataminingtechnieken is bijna altijd om statistische modellen of patronen te identificeren die kunnen worden gebruikt om een reactie van interesse te voorspellen.Een financiële instelling kan het bijvoorbeeld gebruiken om te bepalen welke transacties de hoogste kans op fraude hebben.Dit is de meest voorkomende dataminingtechniek en een die een efficiënte beslissingsinstrument is geworden voor bedrijven van middelgrote tot grote grootte.Het is ook effectief gebleken in het voorspellen van klantgedrag, het categoriseren van klantensegmenten en het voorspellen van verschillende gebeurtenissen.

Samenvatting -modellen vertrouwen op dataminingtechnieken die dienovereenkomstig reageren op samengevatte gegevens.Een organisatie kan bijvoorbeeld passagiers of creditcardtransacties in verschillende groepen toewijzen op basis van hun kenmerken die uit het analytische proces zijn geëxtraheerd.Dit kan de gelijktijdige aankoop zijn van items zoals een muis en toetsenbord of een reeks gebeurtenissen die hebben geleid tot het falen van een bepaald hardwareapparaat.Associatiemodellen vertegenwoordigen dataminingtechnieken die worden gebruikt om deze bijbehorende gebeurtenissen te identificeren en te karakteriseren.

Netwerkmodellen gebruiken dataminingtechnieken om gegevensstructuren te onthullen die in de vorm van knooppunten en links zijn.Een georganiseerde fraudering kan bijvoorbeeld een lijst met gestolen creditcardnummers samenstellen en vervolgens omdraaien en deze gebruiken om items online te kopen.In deze illustratie vertegenwoordigen de creditcards en online handelaren de knooppunten, terwijl de werkelijke transacties als de links fungeren.

Datamining heeft veel doelen en kunnen worden gebruikt voor zowel positieve als kwaadwillende winst.Meer organisaties gaan de voordelen ontdekken van het samenvoegen van dataminingtechnieken om hybride modellen te vormen.Deze krachtige combinaties resulteren vaak in toepassingen met superieure prestaties.Door de belangrijkste kenmerken van verschillende methoden te integreren in enkele hybride oplossingen, kunnen organisaties meestal de beperkingen van individuele strategiesystemen overwinnen.