データマイニング技術のさまざまな種類は何ですか？

データマイニングとは、一般に、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作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、組織が特定の分野のコストを削減したり、収益を増やしたり、その両方を削減するのに役立ちます。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る主な目的は、特定のデータセットに含まれるパターンを特定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を目的としています。企業や組織は、さまざまな種類のデータマイニング技術を採用できます。彼らは同様のアプローチをとるかもしれませんが、すべてが異なる目標を達成するよう努めています。

予測データマイニング手法の目的は、ほとんどの場合、関心の反応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特定することです。たとえば、金融機関はそれを使用して、どのトランザクションが詐欺の可能性が最も高いかを特定する場合があります。 t彼は最も一般的なデータマイニング技術であり、中規模から大企業にとって効率的な意思決定ツールになっています。また、顧客の行動の予測、顧客セグメントの分類、さまざまなイベントの予測に効果的であることが証明されています。

要約モデルは、要約されたデータにそれ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さまざまなグループに割り当てる場合があります。このモデルは、企業が顧客ベースをより深く理解するのにも役立ちます。

Associationモデルは、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ています。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故障につながった一連のイベントである可能性があります。協会モデルsは、これらの関連する発生を識別し、特徴付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、データマイニング技術を使用して、ノードとリンクの形のデータ構造を明らかにします。たとえば、組織化された詐欺リングは、盗まれたクレジットカード番号のリストをコンパイルしてから、向きを変えてオンラインでアイテムを購入するために使用する場合があります。この図では、クレジットカードとオンライン商人はノードを表し、実際のトランザクションは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、肯定的および悪意のあるゲインの両方に使用できます。より多くの組織が、ハイブリッドモデルを形成するためにデータマイニング技術を融合することの利点を発見するために来ています。これらの強力な組み合わせは、多くの場合、優れたパフォーマンスを備えたアプリケーションにつながります。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により、組織は通常、個々の戦略システムの制限を克服できます。