Cos'è un agente di data mining?

Un agente di data mining è un programma per computer pseudo-integrante progettato per ridurre i tipi specifici di dati, oltre a identificare i modelli tra questi tipi di dati. Gli agenti di data mining vengono in genere utilizzati per rilevare le tendenze nei dati, avvisando le organizzazioni ai turni di paradigma, quindi è possibile implementare strategie efficaci per sfruttare o ridurre al minimo il danno dalle alterazioni delle tendenze. Oltre a leggere i modelli, gli agenti di data mining possono anche "tirare" o "recuperare" i dati rilevanti dai database, avvisando gli utenti finali alla presenza di informazioni selezionate.

Concettualizzare un agente di data mining come un tipo molto limitato di dipendente virtuale. In effetti, un agente di data mining non è altro che un dipendente incaricato di ordinare i record dei dipendenti per svolgere uno o più lavori molto specifici. Ad esempio, un agente di data mining potrebbe essere programmato per monitorare i prezzi delle azioni per una gamma specifica di aziende, gettando una bandiera rossa se nota eventuali deviazioni sostanziali dalla tendenza storicaS. Gli agenti di data mining sono un po 'come un allarme di fumo; vomitano segnali solo se qualcosa sta realmente accadendo nel sistema.

In questo modo, un agente di data mining agisce per risparmiare tempo prezioso per i dipendenti, poiché non è più necessario assegnare questi ruoli di monitoraggio elementare a dipendenti specifici. Ciò libera ore per l'uomo nell'organizzazione, consentendo ai dipendenti di distogliere la loro attenzione altrove fino a quando gli agenti di data mining li avvisano che qualcosa nel sistema merita davvero di essere osservata. Senza l'uso di agenti di data mining, i singoli dipendenti dovrebbero osservare e registrare i cambiamenti nei sistemi intervistati su base giornaliera.

Inoltre, gli agenti di data mining possono essere utilizzati per setacciare i record del database, recuperando informazioni richieste specifiche che altrimenti si rivelerebbero noiose o difficili da recuperare per un essere umano. Ad esempio, un agente di data mining può setacciare facilmente e instancabilmenteOugh milioni di record per trovare qualcosa di noioso come "tutte le vendite superiori a 50 dollari dal 1 ° gennaio 2001 al 25 marzo 2009." Mentre un essere umano potrebbe stancarsi e commettere errori durante una ricerca particolarmente lunga e noiosa, un agente di data mining non mancherà mai di recuperare il suo obiettivo dichiarato.

Sebbene utili, gli agenti di data mining hanno i loro limiti. Con l'attuale stato di tecnologia di intelligenza artificiale, è difficile per un dispositivo di data mining rilevare modelli nascosti o complessi in modo più efficace di un essere umano qualificato. Pertanto, mentre gli agenti di data mining hanno il loro posto in osservazioni ROTE o restritte con parametri specificamente definiti, non sono adatti a schemi altamente dettagliati o a quelli che richiedono un tocco di intuizione umana.