¿Cuáles son los conceptos de minería de datos más importantes?

Los conceptos de minería de datos más importantes se utilizan para el análisis de la información recopilada, especialmente en el esfuerzo por observar un comportamiento. Las interacciones desconocidas entre los datos se investigan en una variedad de formas de determinar las relaciones críticas entre los sujetos y la información agregada. Un desafío en la minería de datos es que la información real recopilada puede no recordar todo el dominio. En un esfuerzo por abordar este hecho, las correlaciones entre los datos pueden controlarse metódicamente por los diversos conceptos de minería de datos.

Los estándares para los conceptos de minería de datos son aplicados por la Asociación para la Computación del Grupo de Interés Especial de Maquinaria sobre Descubrimiento de Conocimientos y Minería de datos (SIGKDD). Esta organización publica el "Journal Internacional de Tecnología de la Información y la Toma de Decisiones", así como la revista exploraciones Sigkdd. La ética de aplicación y los principios básicos de la minería de datos mantiene a la industria trabajando de manera eficiente y con problemas legales limitados.

El preprocesamiento de la información es uno de los aspectos más importantes de la minería de datos. Los datos sin procesar deben extraerse e interpretarse. Para realizar esta acción, se debe determinar un proceso, los datos de destino deben ensamblarse y se encuentran patrones. El proceso se conoce como Descubrimiento de conocimiento en bases de datos y fue desarrollado por Gregory Piatetsky-Shapiro en 1989.

Cuatro clases diferentes de conceptos de minería de datos permiten que el proceso tenga lugar. Clustering utiliza el algoritmo creado a partir del proceso de minería de datos para ensamblar elementos en grupos similares. A diferencia de la agrupación, clasificación de la información es cuando los datos se ensamblan en grupos predefinidos y se analizan. Association intenta encontrar relaciones entre variables, determinando qué grupos de datos se asocian comúnmente. El tipo final de minería de datos es regresión , basado en el método of identificando una función dentro de la recopilación de datos.

Validar la información es el paso final para descubrir lo que representa la aplicación de minería de datos. Cuando no todos los algoritmos presentan un conjunto de datos válido, los patrones que ocurren pueden resultar en una situación llamada sobreajuste. Para superar este problema, los datos se comparan con un conjunto de pruebas. Este es un concepto en el que las mediciones están alineadas con una serie de algoritmos que proporcionarían un conjunto plausible de conjuntos de datos. Si la información adquirida no se alinea al conjunto de pruebas, los patrones supuestos en los datos deben ser inexactos.

Algunos de los conceptos de minería de datos más importantes ocurren en una variedad de industrias. Los juegos, negocios, marketing, ciencia, ingeniería y vigilancia utilizan técnicas de minería de datos. Al realizar estas técnicas, cada campo puede determinar las mejores prácticas o mejores formas de encontrar resultados.