อัลกอริทึมการขุดข้อมูลคืออะไร?

อัลกอริทึมการขุดข้อมูลเป็นแบบสอบถามและโปรแกรมที่ใช้ในการระบุรูปแบบและแนวโน้มในชุดข้อมูลการใช้งานหลักของการทำเหมืองข้อมูลคือการกำหนดความต้องการและการตั้งค่าของลูกค้าตามกิจกรรมจริงแม้ว่าข้อมูลจะขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพที่ผ่านมา แต่ก็อาจเป็นตัวบ่งชี้ที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าและแนวโน้ม

สองตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของอัลกอริทึมการขุดข้อมูลคือการทำคลัสเตอร์และตัวทำนายเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดการจัดกลุ่มเป็นคำที่ใช้เพื่ออธิบายกิจกรรมที่แต่ละหน่วยหรือข้อมูลแบ่งปันคุณลักษณะที่สำคัญการแยกซักรีดเป็นตัวอย่างเชิงตรรกะของพฤติกรรมนี้บุคคลที่เรียงลำดับการซักรีดทำงานเป็นอัลกอริทึมเขาหรือเธอแยกเครื่องซักผ้าออกเป็นกองโดยคุณลักษณะ: สีการซักแห้งและคนผิวขาวทั้งหมดถูกแยกออก

กระบวนการตัดสินใจที่แท้จริงที่เกี่ยวข้องในกิจกรรมนี้คือรายละเอียดของอัลกอริทึมขั้นแรกชุดข้อมูลจะต้อง จำกัด เฉพาะรายการที่เกี่ยวข้องกับแบบฝึกหัดรองเท้าไม่รวมอยู่ในการเรียงลำดับซักผ้าแม้ว่าพวกเขาอาจจะอยู่ในพื้นที่ทางกายภาพเดียวกันการตัดสินใจจะต้องทำล่วงหน้าเกี่ยวกับลักษณะที่จะใช้ในการแยกซักรีดและขนาดของแต่ละกอง

ตัวทำนายเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดขึ้นอยู่กับการระบุตัวอย่างที่จับคู่อย่างใกล้ชิดเกณฑ์จะต้องระบุไว้ในระยะเริ่มต้นโดยระบุว่ารายการหรือข้อมูลคืออะไรและคำจำกัดความของจะรวมถึงอะไรอัลกอริทึมประเภทนี้เป็นไปตามรูปแบบที่คล้ายคลึงกับกระบวนการคิดเชิงตรรกะ

ประโยชน์หลักของอัลกอริทึมการขุดข้อมูลคือความสามารถของโปรแกรมในการสร้างและระบุรูปแบบภายในข้อมูลปริมาณมากความสามารถในการระบุเพื่อนบ้านในการตั้งค่าเฉพาะนั้นง่ายต่อการทำในกลุ่มเล็ก ๆอย่างไรก็ตามข้อมูลที่รวบรวมจากธุรกรรมการขายทั้งหมดที่เสร็จสมบูรณ์ภายในปีหรือในเขตต้องใช้โปรแกรมพิเศษและตรรกะที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องใด ๆ

ผู้ที่สามารถสร้างอัลกอริทึมการขุดข้อมูลเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ในระบบธุรกิจอัจฉริยะหรือการขุดข้อมูลนี่คือการขยายตัวที่ซับซ้อนมากของสถิติที่เพิ่มขึ้นในความนิยมในขณะที่องค์กรพยายามที่จะให้ผลตอบแทนที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นจากข้อมูลที่พวกเขารวบรวมนักพัฒนาที่มีประสิทธิภาพสามารถสร้างชุดอัลกอริทึมการขุดข้อมูลที่ระบุรูปแบบในพฤติกรรมได้อย่างแม่นยำและใช้ข้อมูลนี้เพื่อทำนายการกระทำในอนาคตข้อมูลนี้มีค่ามากสำหรับธุรกิจองค์กรและรัฐบาล