Ano ang proseso ng data ng pagmimina?

Ang proseso ng pagmimina ng data ay isang tool para sa pag -alis ng mga makabuluhang pattern ng istatistika sa isang malaking halaga ng data.Karaniwan itong nagsasangkot ng limang pangunahing hakbang, na kinabibilangan ng paghahanda, pagsaliksik ng data, gusali ng modelo, paglawak, at pagsusuri.Ang bawat hakbang sa proseso ay nagsasangkot ng isang iba't ibang mga hanay ng mga pamamaraan, ngunit ang karamihan ay gumagamit ng ilang anyo ng pagsusuri sa istatistika.

Bago magsimula ang proseso ng pagmimina ng data, karaniwang nagtatakda ang mga mananaliksik.Ang hakbang na paghahanda na ito ay karaniwang tumutukoy kung anong mga uri ng data ang kailangang pag -aralan, kung anong mga diskarte sa pagmimina ng data ang dapat gamitin, at kung ano ang form ng mga resulta.Ang paunang hakbang na ito sa proseso ay maaaring maging mahalaga sa pangangalap ng kapaki -pakinabang na impormasyon.

Ang susunod na hakbang sa proseso ng pagmimina ng data ay ang paggalugad.Ang hakbang na ito ay karaniwang nagsasangkot sa pangangalap ng kinakailangang data mula sa isang bodega ng impormasyon o entity ng koleksyon.Pagkatapos, ang mga eksperto sa pagmimina ay karaniwang naghahanda ng mga hilaw na set ng data para sa pagsusuri.Ang hakbang na ito ay karaniwang binubuo ng pagtitipon, paglilinis, pag -aayos, at pagsuri sa lahat ng data para sa mga pagkakamali.

Ang inihanda na data na ito ay karaniwang pumapasok sa ikatlong hakbang sa proseso ng pagmimina ng data, gusali ng modelo.Upang maisakatuparan ito, ang mga mananaliksik ay karaniwang kumuha ng maliit na mga sample ng pagsubok ng data at mag -apply ng iba't ibang mga diskarte sa pagmimina ng data sa kanila.Ang hakbang sa pagmomolde ay madalas na ginagamit upang matukoy ang pinakamahusay na pamamaraan ng pagsusuri sa istatistika na kinakailangan upang makamit ang nais na mga resulta.

Mayroong apat na pangunahing pamamaraan na maaaring mailapat sa proseso ng pagmimina ng data.Ang una ay pag -uuri, na nag -aayos ng data sa mga paunang natukoy na mga grupo o kategorya.Sa pangalawang pamamaraan, na tinatawag na clustering, pinapayagan ng mga mananaliksik ang computer na ayusin ang data sa mga pangkat, tulad ng pipiliin nito.Ang isang pangatlong pamamaraan ng pagmimina ng data ay naghahanap ng mga asosasyon sa pagitan ng mga variable.Ang ika -apat ay karaniwang naghahanap ng mga sunud -sunod na mga pattern sa data na maaaring magamit upang mahulaan ang mga uso sa hinaharap.

Ang pangwakas na hakbang sa proseso ng pagmimina ng data ay paglawak.Upang gawin ito, ang mga pamamaraan na napili sa modelo ay inilalapat sa mas malaking set ng data, at nasuri ang mga resulta.Ang ulat na nagmula sa hakbang na ito ay karaniwang nagpapakita ng mga pattern na matatagpuan sa buong proseso, kabilang ang anumang mga pag -uuri, kumpol, asosasyon, o sunud -sunod na mga pattern na mayroon sa loob ng set ng data.

Ang pagsusuri ay madalas na isang mahalagang pangwakas na hakbang.Ang phase na ito sa proseso ay karaniwang nagsasangkot ng paulit -ulit na mga modelo ng pagmimina na may isang bagong set ng data upang matiyak na ang pangunahing hanay ay kinatawan ng buong populasyon ng data.Ang mga resulta ay hindi maaaring mahulaan ang mga uso sa mas malaking populasyon kung ang sample ng data ay hindi tumpak na kumakatawan dito.