Co jsou algoritmy dolování dat?

Algoritmy dolování dat jsou naprogramované dotazy a programy používané k identifikaci vzorů a trendů v sadách dat. Primárním využitím dolování dat je určování potřeb a preferencí zákazníků na základě jejich skutečné činnosti. Přestože jsou informace založeny na minulých výkonech, mohou být vynikajícím ukazatelem chování a trendů zákazníků.

Dva vynikající příklady algoritmů těžby dat jsou shluky a prediktory nejbližšího souseda. Clustering je termín používaný k popisu činnosti, kde jednotlivé jednotky nebo data sdílejí důležité atributy. Oddělení prádla je logickým příkladem tohoto chování. Osoba, která třídí prádlo, funguje jako algoritmus. Prádlo dělí na hromady podle atributů: barvy, chemické čištění a bílé jsou odděleny.

Skutečný proces rozhodování zapojený do této činnosti je podrobností algoritmu. Za prvé, soubor údajů musí být omezen na položky relevantní pro dané cvičení. Boty nejsou zahrnuty do třídění prádla, i když mohou být ve stejném fyzickém prostoru. Rozhodnutí o tom, jaké vlastnosti budou použity k oddělení prádla a velikosti každé hromady, musí být učiněno předem.

Nejbližší sousední prediktor je založen na identifikaci příkladů, které se velmi shodují. Kritéria musí být uvedena v počátečních fázích, přičemž musí být upřesněno, co je položka nebo data a jaká bude definice nejbližšího. Tento typ algoritmu sleduje podobný vzorec jako proces logického myšlení.

Hlavním přínosem algoritmů dolování dat je schopnost programu vytvářet a identifikovat vzory v obrovském objemu dat. Schopnost identifikovat sousedy v konkrétním prostředí je snadné v malé skupině. Údaje shromážděné ze všech prodejních transakcí uskutečněných v průběhu roku nebo v okrese však vyžadují zvláštní programy a logiku, které se týkají jakékoli přesnosti.

Lidé, kteří mohou vytvářet algoritmy dolování dat, aby vyhověli uživatelům, potřebují práci v oblasti business intelligence nebo dolování dat. Jedná se o velmi komplexní rozšíření statistiky, která roste v popularitě, protože organizace usilují o hmatatelnější návratnost z údajů, které shromáždily. Efektivní vývojář může vytvořit sadu algoritmů dolování dat, které přesně identifikují vzorce chování, a tyto informace použít k předpovídání budoucích akcí. Tyto informace jsou velmi cenné pro obchod, organizace a vlády.