แนวคิดการขุดข้อมูลที่สำคัญที่สุดคืออะไร?

แนวคิดการขุดข้อมูลที่สำคัญที่สุดใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในความพยายามที่จะสังเกตพฤติกรรมการโต้ตอบที่ไม่รู้จักระหว่างข้อมูลมีการวิจัยในหลากหลายวิธีในการตรวจสอบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างวิชาและข้อมูลที่รวมความท้าทายอย่างหนึ่งในการขุดข้อมูลคือข้อมูลจริงที่รวบรวมอาจไม่ได้ชวนให้นึกถึงโดเมนทั้งหมดในความพยายามที่จะแก้ไขข้อเท็จจริงนี้ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสามารถควบคุมได้อย่างเป็นระบบโดยแนวคิดการขุดข้อมูลต่างๆ

มาตรฐานสำหรับแนวคิดการขุดข้อมูลถูกบังคับใช้โดยสมาคมสำหรับการคำนวณเครื่องจักรกลุ่มผลประโยชน์พิเศษเกี่ยวกับการค้นพบความรู้และการขุดข้อมูล (SIGKDD)องค์กรนี้ตีพิมพ์“ วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศและการตัดสินใจระหว่างประเทศ” รวมถึงวารสาร Sigkdd Explorations การบังคับใช้จริยธรรมและหลักการพื้นฐานของการขุดข้อมูลทำให้อุตสาหกรรมทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีปัญหาทางกฎหมายที่ จำกัดข้อมูลเป็นหนึ่งในแง่มุมที่สำคัญที่สุดของการขุดข้อมูลข้อมูลดิบจะต้องถูกขุดและตีความในการดำเนินการนี้จะต้องพิจารณากระบวนการข้อมูลเป้าหมายควรรวบรวมและพบรูปแบบกระบวนการนี้เรียกว่า

การค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล

และได้รับการพัฒนาโดย Gregory Piatetsky-Shapiro ในปี 1989 แนวคิดการขุดข้อมูลสี่ชั้นที่แตกต่างกันช่วยให้กระบวนการเกิดขึ้นการจัดกลุ่ม

ใช้อัลกอริทึมที่สร้างขึ้นจากกระบวนการขุดข้อมูลเพื่อรวบรวมรายการเป็นกลุ่มที่คล้ายกันซึ่งแตกต่างจากการจัดกลุ่ม

การจำแนกประเภทของข้อมูลคือเมื่อข้อมูลถูกรวบรวมไว้ในกลุ่มที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ความพยายามในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรโดยพิจารณาว่ากลุ่มของข้อมูลใดที่เกี่ยวข้องกันโดยทั่วไปประเภทสุดท้ายของการขุดข้อมูลคือการถดถอยขึ้นอยู่กับวิธีการระบุฟังก์ชั่นภายในการรวบรวมข้อมูลการตรวจสอบข้อมูลเป็นขั้นตอนสุดท้ายในการค้นพบสิ่งที่แอปพลิเคชันการขุดข้อมูลแสดงถึงเมื่ออัลกอริทึมทั้งหมดไม่ได้แสดงชุดข้อมูลที่ถูกต้องรูปแบบที่เกิดขึ้นอาจส่งผลให้เกิดสถานการณ์ที่เรียกว่า overfittingเพื่อเอาชนะปัญหานี้ข้อมูลจะถูกเปรียบเทียบกับชุดทดสอบนี่คือแนวคิดที่การวัดนั้นสอดคล้องกับชุดของอัลกอริทึมที่จะให้ชุดข้อมูลที่เป็นไปได้หากข้อมูลที่ได้รับไม่ได้เข้าแถวชุดทดสอบรูปแบบที่สันนิษฐานในข้อมูลจะต้องไม่ถูกต้อง

แนวคิดการขุดข้อมูลที่สำคัญที่สุดบางอย่างเกิดขึ้นในอุตสาหกรรมที่หลากหลายการเล่นเกม, ธุรกิจ, การตลาด, วิทยาศาสตร์, วิศวกรรมและการเฝ้าระวังล้วนใช้เทคนิคการขุดข้อมูลโดยการดำเนินการเทคนิคเหล่านี้แต่ละฟิลด์สามารถกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดหรือวิธีที่ดีกว่าในการค้นหาผลลัพธ์