データマイニングアルゴリズムとは

データマイニングアルゴリズムは、データセットのパターンと傾向を識別するために使用されるプログラムされたクエリとプログラムです。 データマイニングの主な用途は、実際のアクティビティに基づいて、顧客のニーズと好みを決定することです。 この情報は過去のパフォーマンスに基づいていますが、顧客の行動と傾向の優れた指標になる可能性があります。

データマイニングアルゴリズムの2つの優れた例は、クラスタリングと最近傍予測子です。 クラスタリングは、個々のユニットまたはデータが重要な属性を共有するアクティビティを表すために使用される用語です。 洗濯物の分離は、この動作の論理的な例です。 洗濯物を仕分けする人がアルゴリズムとして機能しています。 彼または彼女は、属性によって洗濯物を山に分けます。色、ドライクリーニング、白はすべて分離されています。

このアクティビティに含まれる実際の意思決定プロセスは、アルゴリズムの詳細です。 まず、データセットは演習に関連する項目に限定する必要があります。 靴は洗濯物の仕分けには含まれていませんが、同じ物理的なスペースにある場合があります。 洗濯物と各パイルのサイズを分離するためにどの特性を使用するかについて、事前に決定する必要があります。

最近傍予測子は、厳密に一致する例の識別に基づいています。 基準は初期段階で提供され、アイテムまたはデータが何であり、最も近いものの定義に含まれるものを指定する必要があります。 このタイプのアルゴリズムは、論理的思考プロセスと同様のパターンに従います。

データマイニングアルゴリズムの主な利点は、膨大な量のデータ内でパターンを作成および識別するプログラムの機能です。 特定の設定でネイバーを識別する機能は、小さなグループで簡単に実行できます。 ただし、1年以内または地区で完了したすべての販売取引から収集されたデータには、正確性を実現するための特別なプログラムとロジックが必要です。

ユーザーのニーズを満たすためにデータマイニングアルゴリズムを作成できる人は、ビジネスインテリジェンスまたはデータマイニングで働いています。 これは、組織が収集したデータからより具体的な利益を得ようとするため、人気が高まっている統計の非常に複雑な拡張です。 効率的な開発者は、動作のパターンを正確に識別するデータマイニングアルゴリズムのセットを作成し、この情報を使用して将来のアクションを予測できます。 この情報は、ビジネス、組織、および政府にとって非常に貴重です。