Wat is het dataminingproces?

Het dataminingproces is een hulpmiddel voor het blootleggen van statistisch significante patronen in een grote hoeveelheid gegevens.Het omvat meestal vijf hoofdstappen, waaronder voorbereiding, gegevensverkenning, modelopbouw, implementatie en beoordeling.Elke stap in het proces omvat een andere set technieken, maar de meeste gebruiken een vorm van statistische analyse.

Voordat het dataminingproces kan beginnen, stellen de onderzoekers meestal onderzoeksdoelstellingen.Deze voorbereidingsstap bepaalt meestal welke soorten gegevens moeten worden bestudeerd, welke dataminingtechnieken moeten worden gebruikt en welke vorm de resultaten zullen aannemen.Deze eerste stap in het proces kan cruciaal zijn voor het verzamelen van nuttige informatie.

De volgende stap in het dataminingproces is exploratie.Deze stap omvat meestal het verzamelen van de vereiste gegevens van een informatiebehandeling of verzamelentiteit.Vervolgens bereiden mijnenexperts meestal de onbewerkte gegevenssets voor op analyse.Deze stap bestaat meestal uit het verzamelen, schoonmaken, organiseren en controleren van alle gegevens op fouten.

Deze voorbereide gegevens gaan meestal de derde stap in het dataminingproces, modelbouw.Om dit te bereiken, nemen onderzoekers meestal kleine testmonsters van gegevens en passen ze een verscheidenheid aan dataminingtechnieken toe.De modelleringsstap wordt vaak gebruikt om de beste methode van statistische analyse te bepalen die nodig is om de gewenste resultaten te bereiken.

Er zijn vier hoofdtechnieken die kunnen worden toegepast in het dataminingproces.De eerste is classificatie, die gegevens regelt in vooraf gedefinieerde groepen of categorieën.In de tweede techniek, clustering genoemd, laten onderzoekers de computer toe om de gegevens in groepen te organiseren, zoals deze kiest.Een derde dataminingtechniek zoekt associaties tussen variabelen.De vierde zoekt meestal naar sequentiële patronen in de gegevens die kunnen worden gebruikt om toekomstige trends te voorspellen.

De laatste stap in het dataminingproces is implementatie.Om dit te doen, worden de in het model gekozen technieken toegepast op de grotere gegevensset en de resultaten worden geanalyseerd.Deze fase in het proces omvat meestal het herhalen van mijnmodellen met een nieuwe gegevensset om ervoor te zorgen dat de hoofdset representatief was voor de gehele gegevens van gegevens.De resultaten kunnen geen trends in de grotere populatie voorspellen als de gegevensmonster deze niet nauwkeurig weergeeft.