Hvad er databasemining?
Database mining er brugt af forskere til at indsamle, indsamle og analysere mønstre fra en række informationer. En række virksomheder, som marketing og medicinsk forskning, skelner specifikke mønstre for bedre at forstå deres praksis og forsøge at forbedre dem. Korrekte analyseteknikker er nødvendige for at sikre, at mønstrene er sandfærdige og tage alle variabler i betragtning.
Den rigtige type data skal indsamles, så databasens minedrift viser nøjagtige resultater. Dette betyder, at alle unødvendige eller ufuldstændige oplysninger, der kan skjule resultaterne, skal fjernes. En større database kan give mere troværdighed til de opdagede mønstre, men den indebærer også en større risiko for at indeholde unøjagtige data. Det er vigtigt at fastlægge nøjagtigt, hvilke spørgsmål der skal besvares, for at sikre, at dataudvindingen giver nyttige resultater.
Klassificering og klynger er vigtige teknikker i databasedrift. Disse metoder bruges ofte, når man håndterer en stor database, der indeholder en masse information, der skal kategoriseres. Dette kan omfatte numeriske ligninger og statistikker. Dataene kan enten klassificeres i forskellige typer grupper, der er foruddefineret af forskerne, eller de kan automatisk grupperes i grupper af lignende emner.
Regression er et andet populært værktøj i databasedrift. Denne proces modellerer og analyserer forskellige variabler for at fremstille en formel, der er sand for det klassificerede datasæt. Dens funktion er at oprette en fejlfri ligning, så nye data hurtigt kan behandles og sorteres. Kvantitative data, såsom målinger eller hastigheder, analyseres ofte på denne måde.
En af de brancher, der i høj grad er afhængig af databasemining er marketing. Find ud af, hvilke produkter der er mest rentable med hvilke typer mennesker, der er meget vigtigt for marketingfolk, der ønsker at forudsige mulige overskud og lave en handlingsplan. For eksempel, hvis det bestemmes, at teenagere foretrækker en type soda frem for en anden med en stor margin, vil markedsføringsembedsmænd tage det med i betragtning og annoncere produktet til en demografisk teenager. Dette øger både overskuddet og sparer ressourcer ved ikke at spilde penge på reklame, der er rettet til aldersgrupper, der er mindre tilbøjelige til at være interesseret i produktet.
Forskere inden for medicin og videnskab skelner også ofte mønstre fra store mængder information. Mange sygdomme er blevet helbredt, og behandlinger er blevet udviklet ved at analysere og finde mønstre i eksperimentelle data. Tilsvarende bruges databasedrift ofte til at bestemme, hvilke lægemidler der fungerer bedst til forskellige typer medicinske tilstande, og til at lære, hvilke typer mennesker der er mest modtagelige for mulige bivirkninger.