Vilka är de olika metoderna för data mining?

Det finns en mängd olika data mining -metoder som används i både mjukvarualternativ och teoretiska koncept.Dessa gör det möjligt för användare att extrahera information från data som samlas in av individer och företag som använder olika verktyg.Stora mängder data kan användas för att bestämma olika faktorer i ett enda ämne eller olika ämnen.Dessa metoder för data mining används oftast inom områdena bedrägeriskydd, marknadsföring och övervakning.

Under hundratals år har data miningmetoder använts för att extrahera information från ämnen.Moderna tekniker använder emellertid automatiserade koncept för att tillhandahålla betydande data via datoriserade resurser.När datavetenskaper uppstod under 1900 -talet utvecklades begreppet data miningmetoder i ett försök att övervinna dolda mönster i stora skår av insamlade data.Ett bra exempel på detta är när ett reklamföretag som analyserar shoppingmönstren för en online -kund.Detta företag kan sedan marknadsföra vissa produkter som individen kan vara intresserad av att köpa.

En datateknik som används vanligtvis i branschen kallas kunskapsupptäckt i databaser (KDD).KDD utvecklades 1989 av Gregory Piatetsky-Shapiro och tillåter användare att bearbeta rådata, analysera informationen för nödvändig data och tolka resultaten.Denna metod gör det möjligt för användare att hitta mönster i algoritmerna, men de allmänna uppgifterna är inte alltid korrekta och kan sammanställas på komprometterande sätt.Detta är känt som Överpassning .

Grundläggande metoder för data mining involverar fyra vissa typer av uppgifter: klassificering, kluster, regression och associering. Klassificering tar informationen närvarande och sammanfogar den i definierade grupperingar. Clustering Tar bort de definierade grupperingarna och gör att data kan klassificera sig själv med liknande objekt. Regression fokuserar på informationens funktion och modellerar data om konceptet.Den slutliga metoden för data mining, Association

, försöker hitta förhållanden mellan de olika dataflödena.

När du använder de olika data mining -metoderna används vissa standarder för att bestämma vilka parametrar som kan användas i processen.Association for Computing Machinerys Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD) har ett årsmöte som bestämmer vilka processer som är lämpliga.Etiska faktorer vägs tillsammans med praktiska tillämpningar för att hitta den bästa informationen om individer och företag.Denna information publiceras i en branschdagbok som heter Sigkdd Explorations.