Was ist Database Mining?
Database Mining wird von Forschern verwendet, um Muster aus einer Reihe von Informationen zu sammeln, zu sammeln und zu analysieren. Eine Reihe von Unternehmen, wie Marketing und medizinische Forschung, unterscheiden bestimmte Muster, um ihre Praktiken besser zu verstehen und zu verbessern. Geeignete Analysetechniken sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Muster der Wahrheit entsprechen und alle Variablen berücksichtigen.
Der richtige Datentyp muss erfasst werden, damit der Database Mining-Prozess genaue Ergebnisse liefert. Dies bedeutet, dass alle unnötigen oder unvollständigen Informationen, die die Ergebnisse verzerren können, entfernt werden müssen. Eine größere Datenbank kann den ermittelten Mustern mehr Glaubwürdigkeit verleihen, birgt jedoch auch ein höheres Risiko, ungenaue Daten zu enthalten. Es ist wichtig, genau festzulegen, welche Fragen beantwortet werden müssen, um sicherzustellen, dass das Data Mining nützliche Ergebnisse liefert.
Klassifizierung und Clustering sind wichtige Techniken beim Database Mining. Diese Methoden werden häufig beim Umgang mit einer großen Datenbank verwendet, die viele Informationen enthält, die kategorisiert werden müssen. Dies kann numerische Gleichungen und Statistiken umfassen. Die Daten können entweder in verschiedene Arten von Gruppen eingeteilt werden, die von den Forschern vordefiniert wurden, oder sie können automatisch zu Gruppen ähnlicher Elemente zusammengefasst werden.
Regression ist ein weiteres beliebtes Tool im Database Mining. Dieser Prozess modelliert und analysiert verschiedene Variablen, um eine Formel zu erstellen, die für den klassifizierten Datensatz gilt. Ihre Aufgabe ist es, eine fehlerfreie Gleichung zu erstellen, damit neue Daten schnell verarbeitet und sortiert werden können. Quantitative Daten wie Messungen oder Geschwindigkeiten werden häufig auf diese Weise analysiert.
Eine der Branchen, die stark auf Database Mining angewiesen ist, ist das Marketing. Herauszufinden, welche Produkte mit welchen Mitarbeitern am rentabelsten sind, ist sehr wichtig für Vermarkter, die mögliche Gewinne vorhersagen und einen Aktionsplan erstellen möchten. Wenn zum Beispiel festgestellt wird, dass Teenager eine Soda-Sorte einer anderen weit vorziehen, werden Marketingbeamte dies berücksichtigen und das Produkt einer demografischen Gruppe von Teenagern vorstellen. Dies steigert den Gewinn und spart Ressourcen, indem keine Werbung für Altersgruppen verschwendet wird, die weniger an dem Produkt interessiert sind.
Forscher auf den Gebieten der Medizin und Wissenschaft unterscheiden häufig auch Muster aus großen Informationsmengen. Viele Krankheiten wurden geheilt und Behandlungen wurden entwickelt, indem Muster in experimentellen Daten analysiert und gefunden wurden. In ähnlicher Weise wird häufig Database Mining verwendet, um zu bestimmen, welche Medikamente für verschiedene Arten von Erkrankungen am besten geeignet sind, und um herauszufinden, welche Arten von Menschen am anfälligsten für mögliche Nebenwirkungen sind.