Hvad er de forskellige typer af dataminingsteknikker?

Data mining henviser generelt til en metode, der bruges til at analysere data fra en målkilde og komponere denne feedback til nyttige oplysninger. Disse oplysninger bruges typisk til at hjælpe en organisation med at reducere omkostningerne i et bestemt område, øge indtægterne eller begge dele. Ofte lettet af en data-mining-applikation er dets primære mål at identificere og udtrække mønstre indeholdt i et givet datasæt.

Det vigtigste er, at dataminingsteknikker sigter mod at give indsigt, der giver mulighed for en bedre forståelse af data og dets væsentlige funktioner. Virksomheder og organisationer kan anvende mange forskellige typer dataminingsteknikker. Mens de kan tage en lignende tilgang, stræber alle normalt efter at opfylde forskellige mål.

Formålet med forudsigelige dataminingsteknikker er næsten altid at identificere statistiske modeller eller mønstre, der kan bruges til at forudsige et svar af interesse. For eksempel kan en finansiel institution muligvis bruge den til at identificere, hvilke transaktioner der har den største sandsynlighed for svig. THans er den mest almindelige dataminingsteknik og en, der er blevet et effektivt beslutningsværktøj for mellem- til store virksomheder. Det har også vist sig at være effektiv til at forudsige kundeadfærd, kategorisere kundesegmenter og forudsige forskellige begivenheder.

Sammendragsmodeller er afhængige af dataminingsteknikker, der reagerer i overensstemmelse hermed på sammenfattende data. For eksempel kan en organisation muligvis tildele luftfartspassagerer eller kreditkorttransaktioner til forskellige grupper baseret på deres egenskaber, der er udvundet fra den analytiske proces. Denne model kan også hjælpe virksomheder med at få en dybere forståelse af deres kundegrundlag.

Associeringsmodeller tager højde for, at visse begivenheder kan forekomme sammen regelmæssigt. Dette kan være samtidig indkøb af genstande som et mus og tastatur eller en række af begivenheder, der førte til svigt i en bestemt hardwareenhed. AssocieringsmodelS repræsenterer dataminingsteknikker, der bruges til at identificere og karakterisere disse tilknyttede forekomster.

Netværksmodeller bruger dataminingsteknikker til at afsløre datastrukturer, der er i form af knudepunkter og links. For eksempel kan en organiseret svigring muligvis udarbejde en liste over stjålne kreditkortnumre og derefter dreje rundt og bruge dem til at købe genstande online. I denne illustration repræsenterer kreditkort og online købmænd knudepunkterne, mens de faktiske transaktioner fungerer som linkene.

Data Mining har mange formål og kan bruges til både positiv og ondsindet gevinst. Flere organisationer kommer for at opdage fordelene ved at fusionere dataminingsteknikker til dannelse af hybridmodeller. Disse kraftfulde kombinationer resulterer ofte i applikationer med overlegen ydeevne. Ved at integrere nøglefunktionerne ved forskellige metoder i enkelt hybridløsninger, kan organisationer normalt overvinde begrænsningerne i individuelle strategisystemer.