Data-Mining-Techniken: Arten von Daten, Methoden, Anwendungen

Unternehmen sammeln heutzutage Daten in einem sehr auffälligen Tempo. Die Quellen dieses enormen Datenstroms sind vielfältig. Sie können aus Kreditkartentransaktionen, öffentlich zugänglichen Kundendaten, Daten von Banken und Finanzinstituten sowie den Daten stammen, die Benutzer bereitstellen müssen, um eine Anwendung auf ihren Laptops, Mobiltelefonen, Tablets und Desktops zu verwenden und herunterzuladen.

Es ist nicht einfach, so große Datenmengen zu speichern. Daher werden kontinuierlich viele relationale Datenbankserver für diesen Zweck gebaut. Es werden auch Online-Transaktionsprotokoll- oder OLTP-Systeme entwickelt, um all dies auf verschiedenen Datenbankservern zu speichern. OLTP-Systeme spielen eine entscheidende Rolle dabei, dass Unternehmen reibungslos funktionieren.

Es sind diese Systeme, die dafür verantwortlich sind, Daten zu speichern, die aus den kleinsten Transaktionen in der Datenbank stammen. Daher werden Daten im Zusammenhang mit Verkauf, Kauf, Personalmanagement und anderen Transaktionen von OLTP-Systemen auf Datenbankservern gespeichert.

Jetzt brauchen Top-Führungskräfte Zugang zu Fakten, die auf Daten basieren, um ihre Entscheidungen darauf zu stützen. Hier kommen Online-Analyseverarbeitung oder OLAP-Systeme ins Spiel. Data Warehouses und andere OLAP-Systeme werden mehr und mehr aufgrund genau dieses Bedarfs von oder Top-Führungskräften gebaut. Wir brauchen nicht nur Daten, sondern auch die damit verbundenen Analysen, um bessere und profitablere Entscheidungen zu treffen. OLTP- und OLAP-Systeme arbeiten zusammen.

OLTP-Systeme speichern alle riesigen Datenmengen, die wir täglich generieren. Diese Daten werden dann an OLAP-Systeme gesendet, um datenbasierte Analysen zu erstellen. Wenn Sie es noch nicht wissen, lassen Sie uns Ihnen sagen, dass Daten eine sehr wichtige Rolle für das Wachstum eines Unternehmens spielen. Es kann dabei helfen, wissensbasierte Entscheidungen zu treffen, die ein Unternehmen auf die nächste Wachstumsstufe bringen können. Die Datenprüfung sollte niemals oberflächlich erfolgen.

Es erfüllt nicht den Zweck. Wir müssen Daten analysieren, um uns mit dem Wissen zu bereichern, das uns hilft, die richtigen Entscheidungen für den Erfolg unseres Unternehmens zu treffen. All die Daten, mit denen wir heutzutage überschwemmt werden, nützen nichts, wenn wir nichts daraus lernen. Die uns zur Verfügung stehenden Daten sind so riesig, dass es für uns menschlich unmöglich ist, sie zu verarbeiten und zu verstehen. Data Mining oder Knowledge Discovery ist das, was wir brauchen, um dieses Problem zu lösen. Erfahren Sie mehr über andere Anwendungen von Data Mining in der realen Welt.

Was ist Data-Mining?

Data Mining ist der Prozess, der beim Extrahieren von Informationen aus einem bestimmten Datensatz hilft, um Trends, Muster und nützliche Daten zu identifizieren. Ziel des Einsatzes von Data Mining ist es, aus riesigen Datensätzen datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Data Mining arbeitet mit der prädiktiven Analyse zusammen, einem Zweig der statistischen Wissenschaft, der komplexe Algorithmen verwendet, die für die Arbeit mit einer speziellen Gruppe von Problemen entwickelt wurden. Die prädiktive Analyse identifiziert zunächst Muster in riesigen Datenmengen, die durch Data Mining für Vorhersagen und Prognosen verallgemeinert werden. Data Mining dient einem einzigartigen Zweck, nämlich der Erkennung von Mustern in Datensätzen für eine Reihe von Problemen, die zu einer bestimmten Domäne gehören.

Dazu wird ein ausgeklügelter Algorithmus verwendet, um ein Modell für ein bestimmtes Problem zu trainieren. Wenn Sie den Bereich des Problems kennen, mit dem Sie es zu tun haben, können Sie sogar maschinelles Lernen verwenden, um ein System zu modellieren, das in der Lage ist, Muster in einem Datensatz zu erkennen. Wenn Sie maschinelles Lernen einsetzen, automatisieren Sie das Problemlösungssystem als Ganzes, und Sie müssten keine spezielle Programmierung entwickeln, um jedes Problem zu lösen, auf das Sie stoßen.

Wir können Data Mining auch als eine Technik zur Untersuchung von Mustern von Daten definieren, die zu bestimmten Perspektiven gehören. Dies hilft uns, diese Daten in nützliche Informationen zu kategorisieren. Diese nützlichen Informationen werden dann gesammelt und zusammengestellt, um entweder in Datenbankservern wie Data Warehouses gespeichert oder in Data-Mining-Algorithmen und -Analysen verwendet zu werden, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Darüber hinaus kann es unter anderem zur Umsatzgenerierung und Kostensenkung verwendet werden.

Data Mining ist der Prozess des Durchsuchens großer Datenmengen, um nach Mustern und Trends Ausschau zu halten, die mit einfachen Analysetechniken nicht gefunden werden können. Es verwendet komplexe mathematische Algorithmen, um Daten zu untersuchen und dann auf der Grundlage der Ergebnisse die Möglichkeit von Ereignissen in der Zukunft zu bewerten. Es wird auch als Knowledge Discovery of Data oder KDD bezeichnet.

Data Mining wird von Unternehmen verwendet, um spezifische Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren, um Lösungen für ihre Geschäftsprobleme zu finden. Es hat die Fähigkeit, Rohdaten in Informationen umzuwandeln, die Unternehmen beim Wachstum helfen können, indem sie bessere Entscheidungen treffen. Data Mining hat verschiedene Arten, darunter bildliches Data Mining, Text Mining, Social Media Mining, Web Mining und Audio- und Video Mining.

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Data-Mining-Prozess

Bevor das eigentliche Data Mining stattfinden kann, sind mehrere Prozesse an der Data Mining-Implementierung beteiligt . Hier ist wie:

Schritt 1: Business Research – Bevor Sie beginnen, müssen Sie die Ziele Ihres Unternehmens, die verfügbaren Ressourcen und die aktuellen Szenarien in Übereinstimmung mit den Anforderungen vollständig verstehen. Dies würde helfen, einen detaillierten Data-Mining-Plan zu erstellen , der die Ziele der Organisationen effektiv erreicht.

Schritt 2: Datenqualitätsprüfungen – Da die Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, müssen sie überprüft und abgeglichen werden, um sicherzustellen, dass keine Engpässe im Datenintegrationsprozess auftreten. Die Qualitätssicherung hilft dabei, alle zugrunde liegenden Anomalien in den Daten zu erkennen, wie z. B. fehlende Dateninterpolation, und hält die Daten in Topform, bevor sie dem Mining unterzogen werden.

Schritt 3: Datenbereinigung – Es wird angenommen, dass 90 % der Zeit für die Auswahl, Bereinigung, Formatierung und Anonymisierung von Daten vor dem Mining aufgewendet wird.

Schritt 4: Datentransformation – Bestehend aus fünf Teilschritten, bereiten die beteiligten Prozesse hier Daten zu endgültigen Datensätzen vor. Es beinhaltet:

• Datenglättung: Hier wird Rauschen aus den Daten entfernt.
• Datenzusammenfassung: In diesem Prozess wird die Aggregation von Datensätzen angewendet.
• Datenverallgemeinerung: Hier werden die Daten verallgemeinert, indem alle Daten auf niedriger Ebene durch Konzeptualisierungen auf höherer Ebene ersetzt werden.
• Datennormalisierung: Hier werden Daten in festgelegten Bereichen definiert.
• Konstruktion von Datenattributen: Die Datensätze müssen sich vor dem Data Mining im Satz von Attributen befinden .

Schritt 5: Datenmodellierung: Zur besseren Identifizierung von Datenmustern werden mehrere mathematische Modelle basierend auf mehreren Bedingungen in den Datensatz implementiert. Lernen Sie Data Science, um die Leistungsfähigkeit von Data Mining zu verstehen und zu nutzen.

Arten von Daten, die abgebaut werden können

1. In der Datenbank gespeicherte Daten

Eine Datenbank wird auch als Datenbankverwaltungssystem oder DBMS bezeichnet. Jedes DBMS speichert Daten, die auf die eine oder andere Weise miteinander in Beziehung stehen. Es verfügt auch über eine Reihe von Softwareprogrammen, mit denen Daten verwaltet und ein einfacher Zugriff darauf ermöglicht werden. Diese Softwareprogramme dienen vielen Zwecken, einschließlich der Definition der Datenbankstruktur, der Sicherstellung, dass die gespeicherten Informationen sicher und konsistent bleiben, und der Verwaltung verschiedener Arten des Datenzugriffs, z. B. gemeinsam genutzt, verteilt und gleichzeitig.

Eine relationale Datenbank verfügt über Tabellen mit unterschiedlichen Namen und Attributen und kann Zeilen oder Datensätze großer Datensätze speichern. Jeder in einer Tabelle gespeicherte Datensatz hat einen eindeutigen Schlüssel. Das Entity-Relationship-Modell wird erstellt, um eine Darstellung einer relationalen Datenbank bereitzustellen, die Entitäten und die zwischen ihnen bestehenden Beziehungen enthält.

2. Datawarehouse

Ein Data Warehouse ist ein einzelner Datenspeicherort, der Daten aus mehreren Quellen sammelt und sie dann in Form eines einheitlichen Plans speichert. Wenn Daten in einem Data Warehouse gespeichert werden, werden sie bereinigt, integriert, geladen und aktualisiert. In einem Data Warehouse gespeicherte Daten sind in mehrere Teile gegliedert. Wenn Sie Auskunft über Daten wünschen, die vor 6 oder 12 Monaten gespeichert wurden, erhalten Sie diese in Form einer Zusammenfassung.

3. Transaktionsdaten

Transaktionsdatenbanken speichern Datensätze, die als Transaktionen erfasst werden. Zu diesen Transaktionen gehören Flugbuchungen, Kundenkäufe, Klicks auf eine Website und andere. Jeder Transaktionsdatensatz hat eine eindeutige ID. Es listet auch alle Elemente auf, die es zu einer Transaktion gemacht haben.

4. Andere Arten von Daten

Wir haben auch viele andere Arten von Daten, die für ihre Struktur, semantische Bedeutung und Vielseitigkeit bekannt sind. Sie werden in vielen Anwendungen verwendet. Hier sind einige dieser Datentypen: Datenströme, Konstruktionsdaten, Sequenzdaten, Diagrammdaten, räumliche Daten, Multimediadaten und mehr.

Data-Mining-Techniken

1. Verein

Es ist eine der am häufigsten verwendeten Data-Mining-Techniken von allen anderen. Bei dieser Technik werden eine Transaktion und die Beziehung zwischen ihren Elementen verwendet, um ein Muster zu identifizieren. Aus diesem Grund wird diese Technik auch als Relationentechnik bezeichnet. Es wird verwendet, um Warenkorbanalysen durchzuführen, die durchgeführt werden, um alle Produkte herauszufinden, die Kunden regelmäßig zusammen kaufen.

Diese Technik ist sehr hilfreich für Einzelhändler, die damit das Kaufverhalten verschiedener Kunden untersuchen können. Einzelhändler können Verkaufsdaten der Vergangenheit studieren und dann nach Produkten suchen, die Kunden gemeinsam kaufen. Dann können sie diese Produkte in ihren Einzelhandelsgeschäften in unmittelbarer Nähe zueinander platzieren, um den Kunden zu helfen, Zeit zu sparen und ihren Umsatz zu steigern.

2. Clusterbildung

Diese Technik erzeugt aussagekräftige Objektcluster, die die gleichen Eigenschaften aufweisen. Die Leute verwechseln es oft mit Klassifizierung, aber wenn sie richtig verstehen, wie diese beiden Techniken funktionieren, werden sie kein Problem haben. Im Gegensatz zur Klassifizierung, bei der Objekte in vordefinierte Klassen eingeordnet werden, werden beim Clustering Objekte in Klassen eingeordnet, die von ihr definiert werden.

Nehmen wir ein Beispiel. Eine Bibliothek ist voll von Büchern zu verschiedenen Themen. Die Herausforderung besteht nun darin, diese Bücher so zu organisieren, dass die Leser keine Probleme haben, Bücher zu einem bestimmten Thema zu finden. Wir können Clustering verwenden, um Bücher mit Ähnlichkeiten in einem Regal zu halten und diesen Regalen dann einen aussagekräftigen Namen zu geben. Leser, die nach Büchern zu einem bestimmten Thema suchen, können direkt zu diesem Regal gehen. Sie müssen nicht die gesamte Bibliothek durchstreifen, um ihr Buch zu finden.

3. Klassifizierung

Diese Technik hat ihren Ursprung im maschinellen Lernen. Es klassifiziert Elemente oder Variablen in einem Datensatz in vordefinierte Gruppen oder Klassen. Es verwendet unter anderem lineare Programmierung, Statistiken, Entscheidungsbäume und künstliche neuronale Netze im Data Mining. Die Klassifizierung wird verwendet, um Software zu entwickeln, die so modelliert werden kann, dass sie in der Lage ist, Elemente in einem Datensatz in verschiedene Klassen zu klassifizieren.

Wir können damit beispielsweise alle Kandidaten, die an einem Vorstellungsgespräch teilgenommen haben, in zwei Gruppen einteilen – die erste Gruppe ist die Liste der Kandidaten, die ausgewählt wurden, und die zweite ist die Liste der abgelehnten Kandidaten. Data-Mining-Software kann verwendet werden, um diese Klassifizierungsaufgabe auszuführen.

4. Vorhersage

Diese Technik sagt die Beziehung voraus, die zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen sowie unabhängigen Variablen allein besteht. Es kann verwendet werden, um den zukünftigen Gewinn in Abhängigkeit vom Verkauf vorherzusagen. Nehmen wir an, dass Gewinn und Umsatz abhängige bzw. unabhängige Variablen sind. Basierend auf den Verkaufsdaten der Vergangenheit können wir nun mithilfe einer Regressionskurve eine Gewinnprognose für die Zukunft erstellen.

5. Sequentielle Muster

Diese Technik zielt darauf ab, Transaktionsdaten zu verwenden und dann ähnliche Trends, Muster und Ereignisse darin über einen bestimmten Zeitraum zu identifizieren. Die historischen Verkaufsdaten können verwendet werden, um Artikel zu entdecken, die Käufer zu verschiedenen Jahreszeiten zusammen gekauft haben. Unternehmen können diese Informationen sinnvoll nutzen, indem sie Kunden empfehlen, diese Produkte zu Zeiten zu kaufen, zu denen die historischen Daten dies nicht vermuten lassen. Unternehmen können lukrative Angebote und Rabatte nutzen, um diese Empfehlung durchzusetzen.

Data-Mining-Anwendungen

Im Folgenden finden Sie einige der nützlichsten Data-Mining-Anwendungen, mit denen Sie mehr darüber erfahren können.

1. Gesundheitswesen

Data Mining hat das Potenzial, das Gesundheitssystem vollständig zu verändern. Es kann verwendet werden, um auf der Grundlage von Daten und Analysen bewährte Verfahren zu identifizieren, die Gesundheitseinrichtungen dabei helfen können, Kosten zu senken und die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. Data Mining kann zusammen mit maschinellem Lernen, Statistiken, Datenvisualisierung und anderen Techniken eingesetzt werden, um einen Unterschied zu machen. Es kann sich als nützlich erweisen, wenn Patienten verschiedener Kategorien prognostiziert werden. Dies wird den Patienten helfen, intensivmedizinisch versorgt zu werden, wann und wo sie es wünschen. Data Mining kann Krankenversicherungen auch dabei helfen, betrügerische Aktivitäten zu identifizieren.

2. Bildung

Der Einsatz von Data Mining im Bildungswesen steckt noch in den Kinderschuhen. Es zielt darauf ab, Techniken zu entwickeln, die Daten aus Bildungsumgebungen für die Wissensexploration nutzen können. Zu den Zwecken, denen diese Techniken dienen sollen, gehört unter anderem die Untersuchung, wie sich die Bildungsunterstützung auf die Schüler auswirkt, die Unterstützung der zukunftsorientierten Bedürfnisse der Schüler und die Förderung der Wissenschaft des Lernens. Bildungseinrichtungen können diese Techniken verwenden, um nicht nur vorherzusagen, wie Schüler bei Prüfungen abschneiden werden, sondern auch genaue Entscheidungen zu treffen. Mit diesem Wissen können sich diese Institutionen stärker auf ihre Unterrichtspädagogik konzentrieren.

3. Warenkorbanalyse

Dies ist eine Modellierungstechnik, die Hypothesen als Grundlage verwendet. Die Hypothese besagt, dass Sie beim Kauf bestimmter Produkte mit hoher Wahrscheinlichkeit auch Produkte kaufen, die nicht zu der Gruppe gehören, bei der Sie normalerweise einkaufen. Einzelhändler können diese Technik nutzen, um die Kaufgewohnheiten ihrer Kunden zu verstehen. Einzelhändler können diese Informationen verwenden, um Änderungen am Layout ihres Geschäfts vorzunehmen und das Einkaufen für die Kunden viel einfacher und weniger zeitaufwändig zu gestalten.

4. Kundenbeziehungsmanagement (CRM)

CRM umfasst die Gewinnung und Bindung von Kunden, die Verbesserung der Loyalität und den Einsatz kundenorientierter Strategien. Jedes Unternehmen benötigt Kundendaten, um sie zu analysieren und die Ergebnisse so zu nutzen, dass es eine langfristige Beziehung zu seinen Kunden aufbauen kann. Data Mining kann ihnen dabei helfen.

5. Fertigungstechnik

Ein produzierendes Unternehmen ist in hohem Maße auf die ihm zur Verfügung stehenden Daten oder Informationen angewiesen. Data Mining kann diesen Unternehmen dabei helfen, Muster in Prozessen zu erkennen, die für den menschlichen Verstand zu komplex sind, um sie zu verstehen. Sie können die Beziehungen erkennen, die zwischen verschiedenen Designelementen auf Systemebene bestehen, einschließlich Kundendatenanforderungen, Architektur und Produktportfolio.

Data Mining kann sich auch als nützlich erweisen, um die für die Produktentwicklung erforderliche Gesamtzeit, die mit dem Prozess verbundenen Kosten und die Erwartungen, die Unternehmen an das Endprodukt haben können, vorherzusagen.

6. Finanzen und Bankwesen

Seit der Digitalisierung ist das Bankensystem Zeuge der Generierung riesiger Datenmengen. Banker können Data-Mining-Techniken verwenden, um Back- und Finanzprobleme zu lösen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, indem sie Korrelationen und Trends bei Marktkosten und Geschäftsinformationen herausfinden. Ohne Data Mining ist diese Aufgabe zu schwierig, da die Datenmenge, mit der sie es zu tun haben, zu groß ist. Manager im Banken- und Finanzsektor können diese Informationen verwenden, um einen Kunden zu gewinnen, zu halten und zu pflegen.

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7. Betrugserkennung

Betrügerische Aktivitäten kosten Unternehmen jedes Jahr Milliarden von Dollar. Üblicherweise eingesetzte Methoden zur Betrugserkennung sind zu komplex und zeitaufwändig. Data Mining bietet eine einfache Alternative. Jedes ideale Betrugserkennungssystem muss Benutzerdaten unter allen Umständen schützen. Ein Verfahren wird überwacht, um Daten zu sammeln, und dann werden diese Daten in betrügerische oder nicht betrügerische Daten kategorisiert. Diese Daten werden zum Trainieren eines Modells verwendet, das jedes Dokument als betrügerisch oder nicht betrügerisch identifiziert.

8. Überwachungsmuster

Bekannt als eine der grundlegenden Data-Mining-Techniken , umfasst es im Allgemeinen die Verfolgung von Datenmustern, um geschäftliche Schlussfolgerungen abzuleiten. Für ein Unternehmen kann dies alles bedeuten, von der Identifizierung von Umsatzsteigerungen bis hin zur Erschließung neuer demografischer Daten.

9. Klassifizierung

Um relevante Metadaten abzuleiten, hilft die Klassifikationstechnik im Data Mining , Daten in separate Klassen zu differenzieren:

• Basierend auf der Art der Datenquellen, abgebaut

Abhängig von der Art der verarbeiteten Daten wie textbasierte Daten, Multimediadaten, räumliche Daten, Zeitreihendaten usw.

• Basierend auf dem beteiligten Datenframework

Jeder Datensatz, der auf der objektorientierten Datenbank, relationalen Datenbank usw.

• Basierend auf Data-Mining-Funktionalitäten

Hier werden die Datensätze anhand des verwendeten Ansatzes wie Machine Learning, Algorithmen, Statistik, Datenbank oder Data Warehouse etc. unterschieden.

• Basierend auf der Benutzerinteraktion im Data Mining

Die Datensätze dienen zur Unterscheidung von abfragegesteuerten Systemen, autonomen Systemen.

10. Verein

Auch als Beziehungstechnik bekannt, werden die Daten basierend auf der Beziehung zwischen den Werten in derselben Transaktion identifiziert. Es ist besonders praktisch für Unternehmen, die versuchen, Trends in Einkäufen oder Produktpräferenzen zu erkennen. Da es mit dem Einkaufsverhalten der Kunden zusammenhängt, kann eine Organisation Datenmuster basierend auf der Kaufhistorie der Käufer aufschlüsseln.

11. Erkennung von Anomalien

Wenn ein Datenelement identifiziert wird, das nicht mit einem vorhergegangenen Verhalten übereinstimmt, handelt es sich um einen Ausreißer oder eine Ausnahme. Diese Methode geht tief in den Prozess der Erstellung solcher Ausnahmen ein und untermauert ihn mit kritischen Informationen.

Im Allgemeinen können Anomalien in ihrem Ursprung zurückhaltend sein, aber es besteht auch die Möglichkeit, einen Fokusbereich herauszufinden. Daher verwenden Unternehmen diese Methode häufig, um das Eindringen in das System zu verfolgen, Fehler zu erkennen und den Gesamtzustand des Systems zu überprüfen. Experten bevorzugen die Emission von Anomalien aus den Datensätzen, um die Chancen auf Korrektheit zu erhöhen.

12. Clusterbildung

Wie es sich anhört, beinhaltet diese Technik das Zusammenstellen identischer Datenobjekte in denselben Clustern. Basierend auf den Unterschieden bestehen die Gruppen häufig aus der Verwendung von Metriken, um eine maximale Datenassoziation zu ermöglichen. Solche Prozesse können hilfreich sein, um Kunden anhand ihres Einkommens, ihrer Einkaufshäufigkeit usw. zu profilieren.

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13. Regression

Ein Data-Mining-Prozess , der bei der Vorhersage von Kundenverhalten und Rendite hilft, wird von Unternehmen verwendet, um die Korrelation und Unabhängigkeit von Variablen in einer Umgebung zu verstehen. Für die Produktentwicklung kann eine solche Analyse helfen, den Einfluss von Faktoren wie Marktanforderungen, Wettbewerb usw. zu verstehen.

14. Vorhersage

Wie der Name schon sagt, hilft diese überzeugende Data-Mining-Technik Unternehmen dabei, Muster basierend auf aktuellen und historischen Datensätzen für eine vorausschauende Analyse der Zukunft abzugleichen. Während einige der Ansätze Aspekte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens beinhalten, können einige über einfache Algorithmen durchgeführt werden.

Organisationen können mit solchen Data-Mining-Techniken oft Gewinne vorhersagen, Regressionswerte ableiten und vieles mehr .

15. Sequentielle Muster

Es wird verwendet, um auffällige Muster, Trends in den in der gegebenen Zeit verfügbaren Transaktionsdaten zu identifizieren. Um Artikel zu entdecken, die Kunden zu verschiedenen Jahreszeiten kaufen, bieten Unternehmen Angebote für solche Produkte an.

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16. Entscheidungsbäume

Eine der am häufigsten verwendeten Data-Mining-Techniken ; hier ist eine einfache Bedingung der springende Punkt der Methode. Da solche Begriffe mehrere Antworten haben, verzweigt sich jede der Lösungen weiter in weitere Zustände, bis die Schlussfolgerung erreicht ist. Erfahren Sie mehr über Entscheidungsbäume.

17. Visualisierung

Keine Daten sind nützlich, ohne den richtigen Weg zu visualisieren, da sie sich ständig ändern. Die verschiedenen Farben und Objekte können wertvolle Trends, Muster und Einblicke in die riesigen Datensätze offenbaren. Daher wenden sich Unternehmen häufig Datenvisualisierungs-Dashboards zu, die den Prozess der Generierung numerischer Modelle automatisieren.

18. Neuronale Netze

Es stellt die Verbindung eines bestimmten maschinellen Lernmodells mit einer KI-basierten Lerntechnik dar. Da es vom neuronalen Mehrschichtsystem der menschlichen Anatomie inspiriert ist, repräsentiert es die Arbeit von maschinellen Lernmodellen in Präzision. Es kann immer komplexer werden und muss daher mit äußerster Sorgfalt behandelt werden.

19. Datenspeicherung

Während es Datenspeicherung bedeutet, symbolisiert es die Speicherung von Daten in Form von Cloud Warehouses. Unternehmen verwenden häufig eine so präzise Data-Mining-Methode , um eine tiefergehende Echtzeit-Datenanalyse zu erhalten. Lesen Sie mehr über Data Warehousing.

Data-Mining-Tools

All diese KI- und Machine-Learning-Inferenzen müssen Sie dazu gebracht haben, sich zu fragen, dass Sie für die Data-Mining-Implementierung nicht weniger benötigen würden. Das ist möglicherweise nicht ganz richtig, da Sie mit Hilfe der einfachsten Datenbanken die Arbeit mit der gleichen Genauigkeit erledigen können.

Informieren Sie sich auch über die nützlichsten Data-Mining-Anwendungen.

Fazit

Data Mining bringt verschiedene Methoden aus verschiedenen Disziplinen zusammen, darunter Datenvisualisierung, maschinelles Lernen, Datenbankmanagement, Statistik und andere. Diese Techniken können zusammengeführt werden, um komplexe Probleme anzugehen. Im Allgemeinen verwenden Data-Mining-Software oder -Systeme eine oder mehrere dieser Methoden, um mit unterschiedlichen Datenanforderungen, Datentypen, Anwendungsbereichen und Mining-Aufgaben umzugehen.

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