さまざまな種類のデータマイニング手法とは何ですか？

一般に、データマイニングとは、ターゲットソースからのデータを分析し、そのフィードバックを有用な情報に合成するために使用される方法を指します。 この情報は通常、組織が特定の分野でのコスト削減、収益の増加、またはその両方を支援するために使用されます。 多くの場合、データマイニングアプリケーションによって促進され、その主な目的は、特定のデータセットに含まれるパターンを識別して抽出することです。

最も重要なことは、データマイニング手法の目的は、データとその重要な機能をよりよく理解できる洞察を提供することです。 企業や組織は、さまざまな種類のデータマイニング手法を採用できます。 彼らは同様のアプローチをとることがありますが、通常はすべて異なる目標を達成しようと努力します。

予測データマイニング手法の目的は、ほとんどの場合、対象の応答を予測するために利用できる統計モデルまたはパターンを識別することです。 たとえば、金融機関はこれを使用して、どのトランザクションが不正の可能性が最も高いかを特定します。 これは最も一般的なデータマイニング手法であり、中規模から大規模企業向けの効率的な意思決定ツールとなっています。 また、顧客の行動の予測、顧客セグメントの分類、およびさまざまなイベントの予測に効果的であることが実証されています。

要約モデルは、要約データに応じて応答するデータマイニング手法に依存しています。 たとえば、組織は、分析プロセスから抽出された特性に基づいて、航空会社の乗客またはクレジットカードトランザクションを異なるグループに割り当てることができます。 このモデルは、企業が顧客基盤をより深く理解するのにも役立ちます。

関連付けモデルでは、特定のイベントが定期的に一緒に発生する可能性があることを考慮します。 これは、マウスやキーボードなどのアイテムの同時購入、または特定のハードウェアデバイスの障害につながった一連のイベントです。 アソシエーションモデルは、これらの関連する発生を識別および特徴づけるために使用されるデータマイニング手法を表します。

ネットワークモデルは、データマイニング手法を使用して、ノードおよびリンクの形式のデータ構造を明らかにします。 たとえば、組織化された詐欺の輪は、盗まれたクレジットカード番号のリストを作成し、それを振り返ってオンラインで商品を購入するために使用できます。 この図では、クレジットカードとオンラインマーチャントがノードを表し、実際のトランザクションがリンクとして機能します。

データマイニングには多くの目的があり、肯定的な利益と悪意のある利益の両方に使用できます。 データマイニング手法を組み合わせてハイブリッドモデルを形成する利点を発見する組織が増えています。 これらの強力な組み合わせにより、多くの場合、アプリケーションのパフォーマンスが向上します。 さまざまな方法の主要な機能を単一のハイブリッドソリューションに統合することで、組織は通常、個々の戦略システムの制限を克服できます。