Jakie są najważniejsze koncepcje eksploracji danych?

Do analizy zebranych informacji wykorzystywane są najważniejsze koncepcje eksploracji danych, zwłaszcza w celu obserwowania zachowania.Nieznane interakcje między danymi są badane na różne sposoby w celu ustalenia krytycznych związków między podmiotami a zagregowanymi informacjami.Jednym z wyzwań w eksploracji danych jest to, że faktyczne zebrane informacje mogą nie przypominać całej domeny.Aby rozwiązać ten fakt, korelacje między danymi mogą być metodycznie kontrolowane przez różne koncepcje eksploracji danych.

Standardy koncepcji eksploracji danych są egzekwowane przez stowarzyszenie maszyn obliczeniowych Specjalna grupa zainteresowań dotyczących odkrywania wiedzy i eksploracji danych (SIGKDD).Organizacja ta publikuje „International Journal of Information Technology and Decyzyjne”, a także czasopismo SIGKDD Explorations. Egzekwowanie etyki i podstawowych zasad eksploracji danych utrzymuje działanie branży efektywnie i z ograniczonymi problemami prawnymi.

Wstępne przetwarzanieInformacje są jednym z najważniejszych aspektów wydobywania danych.Surowe dane muszą być wydobywane i interpretowane.Aby wykonać to działanie, należy ustalić proces, należy składać dane docelowe i znaleźć wzorce.Proces ten jest znany jako Odkrywanie wiedzy w bazach danych i został opracowany przez Gregory Piatetsky-Shapiro w 1989 r.

cztery różne klasy koncepcji eksploracji danych umożliwiają nastawienie procesu. Klastrowanie Wykorzystuje algorytm utworzony z procesu wydobywania danych do montażu elementów w podobne grupy.W przeciwieństwie do klastrowania, Klasyfikacja Informacji ma miejsce, gdy dane są składane w predefiniowanych grupach i analizowane. Związek Próbuje znaleźć zależności między zmiennymi, określając, które grupy danych są powszechnie powiązane.Ostatecznym typem eksploracji danych jest Regresja , w oparciu o metodę identyfikacji funkcji w gromadzeniu danych.

Walidacja informacji jest ostatnim krokiem w odkrywaniu tego, co reprezentuje aplikacja eksploracji danych.Gdy nie wszystkie algorytmy przedstawiają prawidłowy zestaw danych, występujące wzorce mogą skutkować sytuacją o nazwie nadmierne dopasowanie.Aby przezwyciężyć ten problem, dane są porównywane z zestawem testowym.Jest to koncepcja, w której pomiary są dostosowane do szeregu algorytmów, które zapewniłyby prawdopodobny zestaw zestawów danych.Jeśli uzyskane informacje nie są zgodne z zestawem testowym, wówczas zakładane wzorce w danych muszą być niedokładne.

Niektóre z najważniejszych koncepcji eksploracji danych występują w różnych branżach.Gry, biznes, marketing, nauka, inżynieria i nadzór wykorzystują techniki wydobycia danych.Przeprowadzając te techniki, każde pole może określić najlepsze praktyki lub lepsze sposoby znalezienia wyników.