Was sind Data Mining-Algorithmen?
Data Mining-Algorithmen sind programmierte Abfragen und Programme zur Identifizierung von Mustern und Trends in Datensätzen. Die primäre Verwendung von Data Mining besteht darin, Kundenanforderungen und -präferenzen basierend auf ihrer tatsächlichen Aktivität zu ermitteln. Obwohl die Informationen auf der Wertentwicklung der Vergangenheit beruhen, können sie ein hervorragender Indikator für das Kundenverhalten und die Trends sein.
Zwei hervorragende Beispiele für Data Mining-Algorithmen sind die Clustering- und Nearest Neighbor Predictors. Clustering ist ein Begriff, der eine Aktivität beschreibt, bei der einzelne Einheiten oder Daten wichtige Attribute gemeinsam haben. Das Trennen der Wäsche ist ein logisches Beispiel für dieses Verhalten. Die Person, die die Wäsche sortiert, fungiert als Algorithmus. Er oder sie trennt die Wäsche nach Attributen in Stapel: Farben, chemische Reinigung und Weiß werden getrennt.
Der eigentliche Entscheidungsprozess in dieser Aktivität besteht aus den Details des Algorithmus. Erstens muss der Datensatz auf die für die Übung relevanten Elemente beschränkt werden. Schuhe werden nicht in die Wäschesortierung einbezogen, obwohl sie sich möglicherweise im selben physischen Raum befinden. Die Entscheidung darüber, welche Merkmale zum Trennen der Wäsche und der Größe jedes Stapels verwendet werden, muss im Voraus getroffen werden.
Der Prädiktor für den nächsten Nachbarn basiert auf der Identifizierung genau übereinstimmender Beispiele. Die Kriterien müssen in der Anfangsphase angegeben werden und spezifizieren, was der Gegenstand oder die Daten sind und was die Definition der nächsten beinhaltet. Diese Art von Algorithmus folgt einem ähnlichen Muster wie der logische Denkprozess.
Der Hauptvorteil von Data Mining-Algorithmen besteht in der Fähigkeit des Programms, Muster in einem riesigen Datenvolumen zu erstellen und zu identifizieren. Die Möglichkeit, Nachbarn in einer bestimmten Umgebung zu identifizieren, ist in einer kleinen Gruppe einfach. Daten, die aus allen innerhalb eines Jahres oder in einem Distrikt abgeschlossenen Verkaufstransaktionen erfasst werden, erfordern jedoch spezielle Programme und Logik, um mit der Genauigkeit fertig zu werden.
Personen, die Data-Mining-Algorithmen erstellen können, um den Anforderungen der Benutzer gerecht zu werden, müssen mit Business Intelligence oder Data-Mining arbeiten. Dies ist eine sehr komplexe Erweiterung der Statistiken, die immer beliebter werden, da Unternehmen versuchen, aus den gesammelten Daten eine greifbarere Rendite zu erzielen. Ein effizienter Entwickler kann eine Reihe von Data Mining-Algorithmen erstellen, die Verhaltensmuster genau identifizieren und diese Informationen zur Vorhersage zukünftiger Aktionen verwenden. Diese Informationen sind für Unternehmen, Organisationen und Regierungen von großem Wert.