Data Mining Techniques and Applications

Also, was genau ist Data Mining?

Data Mining umfasst im Wesentlichen riesige Mengen von Daten durch von Data Mining Software gesiebt, um nach Mustern in den Daten zu suchen. Data Mining, die eine Art von künstlicher Intelligenz ist, wurde in erster Linie an den wissenschaftlichen und geschäftlichen Daten zu analysieren. Data Mining ist auch die Abstimmung Trends und Muster wurden in politischen Kampagnen verwendet.

Daten umfasst im Wesentlichen numerische oder eine andere sachliche Informationen, die gesammelt werden, um analysiert zu werden. Beispiele für Daten verkaufen Summen, Namen, Orte und Telefonnummern. Zum Beispiel, wenn Sie etwas aus einem Geschäft kaufen gehen, und Sie werden aufgefordert, Ihre Postleitzahl und Telefonnummer von dem Verkäufer geben an der Kasse, im wesentlichen also eine Übung die Erhebung von Daten, die verwendet werden, um zu analysieren Kaufverhalten wird, mag, wie viele andere Menschen aus Ihrer Region gekauft das gleiche Produkt. Data Mining hilft, diese zu bestimmen und ermöglicht es Unternehmen, vorherzusagen, in welcher Weise Käufer in einem bestimmten Bereich in der Zukunft verhalten.

Data Mining hilft die Entscheidungsfindung verbessern

So nutzt Data Mining prädiktive Techniken, um Muster in den Daten zu offenbaren. Diese Muster haben eine wichtige Rolle im Prozess der Entscheidungsfindung, da sie die Bereiche, in denen Verbesserungen im Verfahren hergestellt werden können aussetzen. Organisationen können Data Mining in einer Weise verwenden, wie Rentabilität und Effektivität ihrer Interaktionen mit ihren Kunden zu verbessern, verbessern das Management von Risiken, und Aufdeckung von Betrug. In anderen Worten, die die Muster, die durch Data Mining unterstützen Unternehmensverbände aufgedeckt werden timelier und bessere Entscheidungen.

Data Mining Techniques

Hier ist eine kurze Rechnung von zwei der populärsten Data Mining Techniken: Regression und Klassifizierung.

Regression: Dies ist das bekannteste und älteste statistische Technik, die von der Data-Mining-Gemeinschaft verwendet wird. Im Wesentlichen macht Regression Verwendung eines Datensatzes, um eine mathematische Formel, die die Daten passt zu entwickeln. Also, wenn Sie die Ergebnisse für die Prognose künftiger Verhaltensweisen verwenden wollen, ist alles, was Sie tun müssen, nehmt einfach die neuen Daten, und es auf die Formel, die entwickelt wurde, und Sie werden Ihre Vorhersage zu bekommen. Die größte limitierender Faktor dieser Technik ist, dass es gut mit nur quantitative Daten, die kontinuierlich ist, wie Alter, Geschwindigkeit oder Gewicht. Aber wenn Sie mit Daten, die kategorische ist, wo es keine bedeutenden Auftrag, wie Geschlecht, Namen oder Farbe arbeiten müssen, ist es besser, eine andere Technik verwenden.

Klassifizierung: Wenn Sie mit kategorialen Daten oder eine Kombination von kategorialen Daten und kontinuierliche numerische arbeiten müssen, Klassifizierung Analyse wird Ihren Anforderungen gerecht zu werden. Diese Technik hat die Fähigkeit, eine große Vielfalt von Daten gegenüber Regression und wird daher immer populärer verarbeiten. Darüber hinaus kann die Ausgabe, die es ermöglicht leichter interpretiert werden. Statt der komplexen mathematischen Formel, die Regressionstechnik enthält, in diesem wird ein Entscheidungsbaum, der eine Sequenz von binären Entscheidungen benötigt vorzusehen.

Data Mining Anwendungen und Data Mining-Tools

Data-Mining-Anwendungen und Data Mining-Tools: Data-Mining-Software ist in der Regel in zwei Gruppen von den meisten Analysten geteilt. Während Data Mining-Anwendungen Implantat-Techniken in einer Anwendung, die speziell auf einen bestimmten Geschäftsprozess Problem umzugehen ist, Data Mining-Tools, auf der anderen Seite bieten verschiedene Techniken, die für jedes Unternehmen Problems genutzt werden kann.

Unabhängig davon, ob wir bewusst oder nicht, sind unser tägliches Leben von Data Mining-Anwendungen berührt. So wird praktisch jede monetäre Transaktion machen wir über eine Data Mining-Anwendung verarbeitet werden, um Betrügereien zu erkennen. Allerdings sind beide Data-Mining-Anwendungen und Data Mining-Tools wertvoll. Organisationen nutzen zunehmend beide Data-Mining-Anwendungen und Data Mining-Tools in einer integrierten Weise durchzuführen prädiktive Analyse.

Also, wie Data Mining Tools und Data Mining-Anwendungen zusammen?

Data-Mining-Tools werden genutzt, um den höchsten Grad an Genauigkeit möglich sowie Flexibilität zu gewährleisten. Grundsätzlich wird die Wirksamkeit der Data-Mining-Anwendungen über Data Mining-Tools erhöht. Da keine zwei Sätze von Daten oder Organisationen können je völlig gleich sein, kann es nicht eine einzige Technik, die die besten Ergebnisse für alle bieten kann. Abgesehen von Data Mining-Tools bietet umfassende Techniken, sondern sie bieten auch die Flexibilität, jede Kombination der Techniken verwenden, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Aufgrund der Flexibilität der Data Mining-Tools haben ein Data-Mining-Methoden und eine Reihe von Leitlinien für Data Mining entwickelt worden, um in die Leitung des Prozesses zu helfen. Das CRISP-DM, oder die Cross-Industry Standard Process for Data Mining sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen die Ergebnisse mit Daten-Mining-Tools zuverlässig und zeitnah sind. Diese Methode wurde in Zusammenarbeit mit Herstellern und Praktikern entwickelt, um Data Mining Praktiker mit Leitfäden, Checklisten, Ziele und Aufgaben für jede Stufe des Prozesses des Data Mining liefern....