Jakie są algorytmy wydobycia danych?

Algorytmy eksploracji danych to zaprogramowane zapytania i programy używane do identyfikacji wzorców i trendów w zestawach danych.Podstawowym zastosowaniem eksploracji danych jest określenie potrzeb i preferencji klientów, w oparciu o ich faktyczną aktywność.Chociaż informacje oparte są na wcześniejszych wydajności, mogą być doskonałym wskaźnikiem zachowania i trendów klientów.

Dwa doskonałe przykłady algorytmów wydobywania danych to predyktory grupowania i najbliższych sąsiadów.Klastrowanie jest terminem używanym do opisania działań, w których poszczególne jednostki lub dane mają ważne atrybuty.Oddzielanie prania jest logicznym przykładem tego zachowania.Osoba sortująca pranie działa jako algorytm.On lub ona rozdziela pranie na stosy według atrybutów: kolory, czyszczenie na sucho i białe są rozdzielone.

Faktycznym procesem decyzyjnym związanym z tym działaniem są szczegóły algorytmu.Po pierwsze, zestaw danych musi być ograniczony do elementów związanych z ćwiczeniem.Buty nie są uwzględnione w sortowaniu prania, chociaż mogą znajdować się w tej samej przestrzeni fizycznej.Decyzję należy z wyprzedzeniem podjąć o tym, jakie cechy zostaną wykorzystane do oddzielenia prania i wielkości każdego stosu.

Predyktora najbliższego sąsiada opiera się na identyfikacji ściśle pasujących przykładów.Kryteria należy podać na początkowych etapach, określając, czym jest element lub dane i co będzie zawierać najbliższa definicja.Ten typ algorytmu jest zgodny z podobnym wzorem do logicznego procesu myślowego.

Główną zaletą algorytmów eksploracji danych jest zdolność programu do tworzenia i identyfikowania wzorców w ogromnej ilości danych.Zdolność do identyfikacji sąsiadów w określonym otoczeniu jest łatwa w małej grupie.Jednak dane zebrane ze wszystkich transakcji sprzedażowych zakończone w ciągu roku lub w dystrykcie wymagają specjalnych programów i logiki z wszelką dokładnością.

Osoby, które mogą tworzyć algorytmy wydobycia danych w celu zaspokojenia użytkowników w zakresie inteligencji biznesowej lub eksploracji danych.Jest to bardzo złożone rozwój statystyki rosnącej popularności, ponieważ organizacje starają się uzyskać bardziej namacalny zwrot z gromadzonych danych.Wydajny programista może stworzyć zestaw algorytmów wydobywania danych, które dokładnie identyfikują wzorce zachowania, i wykorzystać te informacje do przewidywania przyszłych działań.Informacje te są bardzo cenne dla biznesu, organizacji i rządów.