Hva er de forskjellige data mining -metodene?

Det er en rekke forskjellige data miningmetoder som brukes i både programvarealternativer og teoretiske konsepter.Disse lar brukere hente ut informasjon fra data samlet inn av enkeltpersoner og selskaper som bruker en rekke verktøy.Store datamengder kan brukes til å bestemme forskjellige faktorer i et enkelt emne eller en rekke fag.Disse data mining -metodene brukes oftest innen feltene svindelbeskyttelse, markedsføring og overvåking.

I hundrevis av år har data mining -metoder blitt brukt til å hente ut informasjon fra fag.Moderne teknikker bruker imidlertid automatiserte konsepter for å gi betydelige data via datastyrte ressurser.Da informatikk dukket opp i løpet av 1900 -tallet, utviklet begrepet data miningmetoder seg i et forsøk på å overvinne skjulte mønstre i store skår av innsamlede data.Et godt eksempel på dette er når et reklamefirma som analyserer shoppingmønstrene til en online kunde.Dette selskapet kan da markedsføre visse produkter som den enkelte kan være interessert i å kjøpe.

Én data mining -teknikk som brukes ofte i bransjen kalles kunnskapsoppdagelse i databaser (KDD).KDD ble utviklet i 1989 av Gregory Piatsky-Shapiro, og lar brukere behandle rå data, analysere informasjonen for nødvendige data og tolke resultatene.Denne metoden lar brukere finne mønstre i algoritmene, men de generelle dataene er ikke alltid nøyaktige og kan settes sammen på kompromitterende måter.Dette er kjent som Overmontering

. Klassifisering tar informasjonen til stede og fusjonerer den til definerte grupperinger. Clustering fjerner de definerte grupperingene og lar dataene klassifisere seg selv med lignende elementer. Regresjon fokuserer på informasjonens funksjon, modellerer dataene på konseptet.Den endelige data mining -metoden, Association , prøver å finne sammenhenger mellom de forskjellige datafeeds. Når du bruker de forskjellige data mining -metodene, brukes visse standarder for å bestemme hvilke parametere som kan brukes i prosessen.Association for Computing Machinerys Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD) har et årlig møte som bestemmer hvilke prosesser som er passende.Etiske faktorer veies sammen med praktiske anvendelser for å finne den beste informasjonen om enkeltpersoner og selskaper.Denne informasjonen er publisert i et bransj journal som heter Sigkdd Explorations.