Was sind die verschiedenen Arten der Data Mining -Analyse?

Data Mining -Analyse kann ein nützlicher Prozess sein, der je nach dem spezifischen Algorithmus, der für die Datenbewertung verwendet wird, unterschiedliche Ergebnisse liefert. Häufige Arten der Data Mining -Analyse umfassen: Explorationsdatenanalyse (EDA), beschreibende Modellierung, prädiktive Modellierung und Entdeckungsmuster und -regeln. Die Nutzung jeder dieser Data Mining -Tools bietet eine andere Perspektive auf gesammelte Informationen. Fachleute, die diese Techniken verwenden, können zusätzliche Einblicke in ein Problem oder ein Problem des Problems erhalten, das auf dem verwendeten Analysetool beruht.

Aufgrund der unterschiedlichen Ergebnisse, die Tools für Data Mining -Analyse bei der Verwendung liefern, ist es relevant, eine grundlegende Überprüfung der einzelnen zu berücksichtigen. Die explorative Datenanalyse (EDA) umfasst die Überprüfung eines Datensatzes ohne klare Ergebnisziele für die Prüfung. Variablen, die die Daten definieren, werden als Grundlage für die Bereitstellung visueller Darstellungen für den Forscher verwendet. Wenn die Anzahl der Variablen zunimmt, kann dieses Tool zur Analyse von Data Mining Analysewerden weniger effektiv zur Visualisierung von Daten.

Deskriptive Modellierung ist ein Tool für die Data Mining -Analyse, mit der alle Daten in einem bestimmten Datensatz gemeinsam beschrieben werden. Insbesondere synthetisiert dieser Ansatz alle Daten, um Informationen zu Trends, Segmenten und Clustern bereitzustellen, die in den durchsuchten Informationen vorhanden sind. Die beschreibende Data Mining -Analyse wird häufig in der Werbung verwendet. Ein Beispiel hierfür ist die Marktsegmentierung, bei der Vermarkter größere Kundengruppen einnehmen und sie nach homogenen Merkmalen segmentieren.

Tools für Data Mining -Analyse umfassen auch eine prädiktive Modellierung. Die prädiktive Modellierung beinhaltet die Entwicklung eines Modells, das auf vorhandenen Daten basiert. Das Modell wird dann als Grundlage für die Vorhersage einer anderen Variablen verwendet, die für die überprüften Daten relevant ist. Der Begriff "prädiktiv" zeigt an, dass dieses Data Mining -Tool den Benutzer ermöglichen kann, einen Wert auf basierend aufWas im Datensatz bekannt ist. Die Vorhersageanalyse kann von Vermarktern verwendet werden, um zu bestimmen, welche Produkte Kunden suchen. Basierend auf aktuellen Einkaufstrends können Vermarkter möglicherweise Vorhersagen darüber treffen, welche neuen Produkte in Zukunft beliebt sein können.

Entdeckungsmuster und -Regeln unterscheiden sich von beschreibenden und prädiktiven Data Mining -Tools. Während deskriptive und prädiktive Tools das Modellbau als Grundlage für die Analyse verwenden, konzentriert sich die Erkennung von Mustern und Regeln auf die Identifizierung von Mustern in den Daten. Vermarkter, die für Lebensmittelgeschäfte arbeiten, verwenden beispielsweise dieses Tool für Data Mining -Analyse häufig als Mittel zur Bestimmung der Kaufmuster. Durch die Ermittlung, welche Produkte Kunden konsequent in derselben Reihenfolge kaufen, können gezielte Werbeaktionen für die Artikel entwickelt werden.