Jaké jsou různé typy technik těžby dat?

Dolování dat se obecně vztahuje na metodu používanou k analýze dat z cílového zdroje a vytvoření zpětné vazby do užitečných informací. Tyto informace se obvykle používají k pomoci organizaci snížit náklady v určité oblasti, zvýšit příjmy nebo obojí. Jejím primárním cílem je často usnadněno aplikací pro dolování dat, je identifikovat a extrahovat vzorce obsažené v daném souboru dat. Nejdůležitější je, že techniky těžby dat je zajistit vhled, který umožňuje lepší porozumění datům a jejich základních vlastnostech. Společnosti a organizace mohou využívat mnoho různých typů technik těžby dat. I když mohou podobný přístup, všichni se obvykle snaží splnit různé cíle.

Účelem prediktivních technik těžby dat je téměř vždy identifikovat statistické modely nebo vzorce, které lze použít k předpovídání reakce zájmu. Například finanční instituce by ji mohla použít k určení, které transakce mají nejvyšší pravděpodobnost podvodu. TJe to nejčastější technika těžby dat a technika, která se stala efektivním nástrojem rozhodování pro společnosti střední až velké velikosti. Ukázalo se také, že je účinná při předpovídání chování zákazníků, kategorizace segmentů zákazníků a předpovídání různých událostí.

Souhrnné modely se spoléhají na techniky dolování dat, které odpovídajícím způsobem reagují na shrnutá data. Například organizace by mohla přiřadit cestujícím letecké společnosti nebo transakce s kreditními kartami do různých skupin na základě jejich charakteristik extrahovaných z analytického procesu. Tento model může také pomoci podnikům získat hlubší pochopení jejich zákaznické základny.

Asociační modely berou v úvahu, že určité události se mohou pravidelně vyskytovat společně. Mohlo by to být simultánní nákup položek, jako je myš a klávesnice nebo sekvence událostí, které vedly k selhání konkrétního hardwarového zařízení. Asociační modelS představují techniky těžby dat používaných k identifikaci a charakterizaci těchto souvisejících výskytů.

Síťové modely používají techniky těžby dat k odhalení datových struktur, které jsou ve formě uzlů a odkazů. Například organizovaný prsten podvodů může sestavit seznam ukradených čísel kreditních karet a poté se otočit a použít je k nákupu položek online. Na tomto obrázku představují kreditní karty a online obchodníci uzly, zatímco skutečné transakce působí jako odkazy.

Dolování dat má mnoho účelů a lze je použít pro pozitivní i škodlivý zisk. Více organizací přichází, aby objevily výhody sloučení technik těžby dat pro vytváření hybridních modelů. Tyto výkonné kombinace často vedou k aplikacím s vynikajícím výkonem. Integrací klíčových vlastností různých metod do jednotlivých hybridních řešení mohou organizace obvykle překonat omezení jednotlivých strategických systémů.