Ano ang iba't ibang uri ng pagsusuri ng data ng pagmimina?

Ang pagsusuri ng data ng pagmimina ay maaaring maging isang kapaki -pakinabang na proseso na nagbibigay ng iba't ibang mga resulta depende sa tukoy na algorithm na ginamit para sa pagsusuri ng data.Ang mga karaniwang uri ng pagsusuri ng data ng pagmimina ay kinabibilangan ng: Pagsusuri ng Data Data (EDA), naglalarawan ng pagmomolde, mahuhulaan na pagmomolde at pagtuklas ng mga pattern at patakaran.Ang paggamit ng bawat isa sa mga tool ng pagmimina ng data ay nagbibigay ng ibang pananaw sa nakolekta na impormasyon.Ang mga propesyonal na gumagamit ng mga pamamaraan na ito ay maaaring makakuha ng karagdagang pananaw sa isang isyu o problema ng pag -aalala batay sa tukoy na tool ng pagsusuri.Ang pagsusuri ng data ng exploratory, o EDA, ay nagsasangkot ng pagsusuri ng isang dataset nang walang malinaw na mga layunin ng kinalabasan para sa pagsusuri.Ang mga variable na tumutukoy sa data ay ginagamit bilang isang pundasyon para sa pagbibigay ng mga visual na representasyon sa mananaliksik.Habang tumataas ang bilang ng mga variable, ang tool ng pagsusuri ng data ng pagmimina ay maaaring maging hindi gaanong epektibo para sa paggunita ng data.

Ang Descriptive Modeling ay isang tool ng pagsusuri ng data ng pagmimina na ginamit upang kolektibong ilarawan ang lahat ng data sa isang naibigay na dataset.Partikular, ang pamamaraang ito ay synthesize ang lahat ng data upang magbigay ng impormasyon tungkol sa mga uso, mga segment at kumpol na naroroon sa impormasyong hinanap.Ang descriptive na pagsusuri ng data ng pagmimina ay karaniwang ginagamit sa advertising.Ang isang halimbawa nito ay ang segment ng merkado kung saan ang mga namimili ay kumuha ng mas malaking mga grupo ng customer at i -segment ang mga ito sa pamamagitan ng mga homogenous na katangian.Ang mahuhulaan na pagmomolde ay nagsasangkot ng pagbuo ng isang modelo batay sa umiiral na data.Ang modelo ay pagkatapos ay ginagamit bilang isang batayan para sa hula ng isa pang variable na may kaugnayan sa data na nasuri.Ang salitang mahuhulaan ay nagpapahiwatig na ang tool ng pagmimina ng data na ito ay maaaring paganahin ang gumagamit upang mahulaan ang ilang halaga batay sa kung ano ang kilala sa dataset.Ang mahuhulaan na pagsusuri ay maaaring magamit ng mga namimili upang matukoy kung anong mga produkto ang hinahanap ng mga customer.Batay sa kasalukuyang mga uso sa pagbili, ang mga namimili ay maaaring gumawa ng mga hula tungkol sa kung aling mga bagong produkto ang maaaring maging tanyag sa hinaharap.Habang ang mga naglalarawan at mahuhulaan na mga tool ay gumagamit ng gusali ng modelo bilang isang pundasyon para sa pagsusuri, ang pagtuklas ng mga pattern at patakaran ay nakatuon sa pagkilala ng mga pattern sa data.Ang mga namimili na nagtatrabaho para sa mga tindahan ng groseri, halimbawa, ay madalas na gumagamit ng tool na pagsusuri ng data ng pagmimina bilang isang paraan upang matukoy ang mga pattern ng pagbili.Sa pamamagitan ng pagtukoy kung anong mga produkto ang patuloy na bumili ng mga customer sa parehong pagkakasunud -sunod, maaaring mabuo ang mga target na promo para sa mga item.