データベースマイニングとは何ですか？

データベースマイニングは、さまざまな情報からパターンを収集、収集、分析するために研究者によって使用されます。マーケティングや医学研究などの多くの企業は、特定のパターンを区別して、実践をよりよく理解し、改善しようとしています。パターンが真実であることを確認し、すべての変数を考慮に入れるには、適切な分析手法が必要です。

データベースマイニングプロセスが正確な結果を示すように、適切なタイプのデータを収集する必要があります。これは、結果を削除する必要があるすべての不要または不完全な情報を削除する必要があることを意味します。大規模なデータベースは、発見されたパターンにより多くの信頼性を与えることができますが、不正確なデータを含めるという大きなリスクもあります。データマイニングが有用な結果を生み出すことを確認するために、どの質問に答える必要があるかを正確に確立することが重要です。

分類とクラスタリングは、データベースマイニングの重要な手法です。これらの方法は、larを扱うときによく使用されます分類する必要がある多くの情報を含むGEデータベース。これには、数値方程式と統計が含まれます。データは、研究者によって事前に定義されるさまざまなタイプのグループに分類することも、同様のアイテムのグループに自動的にクラスター化することもできます。

回帰は、データベースマイニングのもう1つの一般的なツールです。このプロセスは、分類されたデータセットに当てはまる式を作成するために、さまざまな変数をモデル化および分析します。その機能は、新しいデータをすばやく処理してソートできるように、エラーのない方程式を作成することです。測定や速度などの定量的データは、この方法でしばしば分析されます。

データベースマイニングに大きく依存している業界の1つはマーケティングです。どのタイプの人々がどのタイプの人々で最も収益性が高いかを見つけることは、可能性のある利益を予測し、作ることを希望するマーケティング担当者にとって非常に重要ですアクションプラン。たとえば、ティーンエイジャーが大きなマージンであるティーンエイジャーが別のタイプのソーダを好むと判断された場合、マーケティング担当者はそれを考慮に入れて、10代の人口統計に製品を宣伝します。これにより、製品に興味がない年齢層に対応した広告にお金を浪費しないことで、利益を増やし、リソースを節約します。

医学と科学の分野の研究者は、多くの場合、大量の情報からパターンを識別します。多くの疾患が治癒しており、実験データのパターンを分析および発見することにより、治療が開発されています。同様に、データベースマイニングは、どの薬がさまざまな種類の病状に最適かを判断するためによく使用され、どのタイプの人々が副作用の可能性が最も高いかを知るために使用されます。