Vad är data mining algoritmer?

Data miningalgoritmer är programmerade frågor och program som används för att identifiera mönster och trender i datamängder.Den primära användningen av data mining är att bestämma kundbehov och preferenser, baserat på deras faktiska aktivitet.Även om informationen är baserad på tidigare prestanda kan den vara en utmärkt indikator på kundbeteende och trender.

Två utmärkta exempel på data mining -algoritmer är kluster och närmaste grannprediktorer.Clustering är en term som används för att beskriva en aktivitet där enskilda enheter eller data delar viktiga attribut.Att separera tvätten är ett logiskt exempel på detta beteende.Personen som sorterar tvätten fungerar som algoritmen.Han eller hon separerar tvätten i högar med attribut: färger, kemtvätt och vita är alla separerade.

Den faktiska beslutsprocessen som är involverad i denna aktivitet är detaljerna i algoritmen.Först måste datauppsättningen begränsas till objekt som är relevanta för övningen.Skor ingår inte i tvättsortering, även om de kan vara i samma fysiska utrymme.Beslutet måste fattas i förväg om vilka egenskaper som kommer att användas för att separera tvätten och storleken på varje hög.

Närmaste grannprediktor är baserad på identifiering av nära matchande exempel.Kriterierna måste tillhandahållas i de initiala stadierna, ange vad objektet eller data är och vad definitionen av närmaste kommer att inkludera.Denna typ av algoritm följer ett liknande mönster som logisk tankeprocess.

Den primära fördelen med databrytningsalgoritmer är programmets förmåga att skapa och identifiera mönster inom en enorm volym av data.Förmågan att identifiera grannar i en viss miljö är lätt att göra i en liten grupp.Uppgifter som samlas in från alla försäljningstransaktioner som genomförts inom året eller i ett distrikt kräver emellertid specialprogram och logik att göra med någon noggrannhet.

Personer som kan skapa data mining -algoritmer för att möta användare behöver arbete i affärsintelligens eller data mining.Detta är en mycket komplex utvidgning av statistik som växer i popularitet eftersom organisationer försöker ge en mer konkret avkastning från de uppgifter de har samlat in.En effektiv utvecklare kan skapa en uppsättning data mining -algoritmer som exakt identifierar mönster i beteende och använder denna information för att förutsäga framtida åtgärder.Denna information är mycket värdefull för företag, organisationer och regeringar.