最も重要なデータマイニングの概念は何ですか？

最も重要なデータマイニングの概念は、収集された情報の分析に使用されます。特に、動作を観察するために使用されます。 データ間の未知の相互作用はさまざまな方法で調査され、被験者と集約された情報の間の重要な関係を確認します。 データマイニングにおける1つの課題は、収集される実際の情報がドメイン全体を連想させるものではない可能性があることです。 この事実に対処するために、データ間の相関関係は、さまざまなデータマイニングの概念によって体系的に制御できます。

データマイニング概念の標準は、知識発見とデータマイニングに関する計算機協会の特別利益団体（SIGKDD）によって実施されています。 この組織は、「情報技術と意思決定の国際ジャーナル」とSIGKDD Explorationsを発行しています。 倫理とデータマイニングの基本原則を適用することで、業界は効率的かつ限られた法的​​問題を抱えて仕事を続けています。

情報の前処理は、データマイニングの最も重要な側面の1つです。 生データをマイニングして解釈する必要があります。 このアクションを実行するには、プロセスを決定し、ターゲットデータをアセンブルし、パターンを見つける必要があります。 このプロセスは、データベースでの知識発見として知られ、1989年にグレゴリーピアテツキーシャピロによって開発されました。

データマイニングの概念の4つの異なるクラスにより、プロセスを実行できます。 クラスタリングは、データマイニングプロセスから作成されたアルゴリズムを使用して、アイテムを類似のグループに組み立てます。 クラスタリングとは異なり、情報の分類は、データが事前定義されたグループにまとめられて分析されるときです。 関連付けは、変数間の関係を見つけようとし、どのグループのデータが一般的に関連付けられているかを判断します。 データマイニングの最後のタイプは、データコレクション内の関数を識別する方法に基づいた回帰です。

情報の検証は、データマイニングアプリケーションが何を表すかを発見する最後のステップです。 すべてのアルゴリズムが有効なデータセットを提示するわけではない場合、発生するパターンにより、オーバーフィットと呼ばれる状況が発生する可能性があります。 この問題を克服するために、データはテストセットと比較されます。 これは、もっともらしいデータセットのセットを提供する一連のアルゴリズムと測定値を揃えるという概念です。 取得した情報がテストセットと一致しない場合、データ内の想定パターンは不正確でなければなりません。

最も重要なデータマイニングの概念のいくつかは、さまざまな業界で発生しています。 ゲーム、ビジネス、マーケティング、科学、エンジニアリング、および監視はすべて、データマイニング技術を利用しています。 これらの手法を実施することにより、各フィールドはベストプラクティスまたはより良い結果を見つける方法を決定できます。