データマイニングアルゴリズムとは何ですか？

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使用は、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。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隣接の予測因子です。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記述するために使用される用語です。洗濯を分離することは、この動作の論理的な例です。洗濯物をソートする人はアルゴリズムとして機能しています。彼または彼女は、色、ドライクリーニング、白人がすべて分離されている属性によって洗濯物を杭に分離します。

このアクティビティに関与す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、演習に関連するアイテムに限定する必要があります。靴はランドルには含まれていませんyソート、同じ物理的な空間にあるかもしれませんが。洗濯物と各パイルのサイズを分離するために使用される特性を事前に決定する必要があります。基準は初期段階で提供され、アイテムまたはデータとは何か、最寄り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能力です。 特定の環境で隣人を識別する機能は、小さなグループで簡単に行うことができます。ただし、1年内または地区内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、正確さを伴う特別なプログラムとロジックが必要です。

人々ユーザー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ます。ビジネスインテリジェンスまたはデータマイニングで作業が必要です。これは、組織が収集したデータからより具体的なリターンを生み出そうとするため、人気が高まっている統計の非常に複雑な拡大です。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することができます。この情報は、ビジネス、組織、政府にとって非常に価値があります。