วิธีการขุดข้อมูลที่แตกต่างกันคืออะไร?
มีวิธีการขุดข้อมูลที่หลากหลายที่ใช้ในทั้งตัวเลือกซอฟต์แวร์และแนวคิดเชิงทฤษฎีสิ่งเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลจากข้อมูลที่รวบรวมโดยบุคคลและ บริษัท ที่ใช้เครื่องมือที่หลากหลายข้อมูลจำนวนมากสามารถใช้เพื่อกำหนดปัจจัยต่าง ๆ ในวิชาเดียวหรือความหลากหลายของวิชาวิธีการขุดข้อมูลเหล่านี้มักใช้กันมากที่สุดในด้านการป้องกันการฉ้อโกงการตลาดและการเฝ้าระวัง
เป็นเวลาหลายร้อยปีที่ใช้วิธีการขุดข้อมูลเพื่อแยกข้อมูลจากวิชาอย่างไรก็ตามเทคนิคที่ทันสมัยใช้แนวคิดอัตโนมัติเพื่อให้ข้อมูลที่สำคัญผ่านทรัพยากรคอมพิวเตอร์เมื่อวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เกิดขึ้นในช่วงศตวรรษที่ 20 แนวคิดของวิธีการขุดข้อมูลที่พัฒนาขึ้นในความพยายามที่จะเอาชนะรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่รวบรวมได้ขนาดใหญ่ตัวอย่างที่ดีคือเมื่อ บริษัท โฆษณาวิเคราะห์รูปแบบการช็อปปิ้งของลูกค้าออนไลน์บริษัท นี้สามารถทำการตลาดผลิตภัณฑ์บางอย่างที่บุคคลอาจสนใจในการซื้อ
เทคนิคการขุดข้อมูลหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปในอุตสาหกรรมเรียกว่าการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล (KDD)พัฒนาขึ้นในปี 1989 โดย Gregory Piatetsky-Shapiro, KDD ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลข้อมูลดิบวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับข้อมูลที่จำเป็นและตีความผลลัพธ์วิธีนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหารูปแบบในอัลกอริทึมอย่างไรก็ตามข้อมูลทั่วไปไม่ถูกต้องเสมอไปและสามารถรวมเข้าด้วยกันในวิธีการประนีประนอมสิ่งนี้เรียกว่า overfitting .
วิธีการขุดข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวข้องกับงานสี่ประเภทโดยเฉพาะ: การจำแนกประเภทการจัดกลุ่มการถดถอยและการเชื่อมโยงการจำแนกประเภทใช้ข้อมูลที่นำเสนอและรวมเข้ากับการจัดกลุ่มที่กำหนดการจัดกลุ่มลบการจัดกลุ่มที่กำหนดและอนุญาตให้ข้อมูลจัดประเภทตัวเองตามรายการที่คล้ายกันการถดถอยมุ่งเน้นไปที่ฟังก์ชั่นของข้อมูลการสร้างแบบจำลองข้อมูลเกี่ยวกับแนวคิดวิธีการขุดข้อมูลขั้นสุดท้ายการเชื่อมโยงพยายามค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างฟีดข้อมูลต่าง ๆ
เมื่อใช้วิธีการขุดข้อมูลต่างๆจะใช้มาตรฐานบางอย่างเพื่อกำหนดพารามิเตอร์ที่สามารถใช้ในกระบวนการสมาคมสำหรับการคำนวณเครื่องจักรความสนใจพิเศษในการค้นพบความรู้และการขุดข้อมูล (SIGKDD) จัดประชุมประจำปีเพื่อกำหนดกระบวนการที่เหมาะสมปัจจัยทางจริยธรรมมีการชั่งน้ำหนักพร้อมกับการใช้งานจริงเพื่อค้นหาข้อมูลที่ดีที่สุดเกี่ยวกับบุคคลและ บริษัทข้อมูลนี้ตีพิมพ์ในวารสารอุตสาหกรรมที่เรียกว่าSigkdd Explorations