空間データマイニングとは何ですか？

空間データマイニングは、地理的データのパターンを見つけようとするプロセスです。小売で最も一般的に使用されており、データマイニングの分野から成長しており、最初はテキストおよび数値の電子情報のパターンを見つけることに焦点を当てていました。空間データマイニングは、空間と時間の具体的な存在を持つオブジェクトの分析に関連する困難のため、従来のマイニングよりも複雑な課題と見なされます。

標準データマイニングと同様に、空間データマイニングは主にマーケティングと小売の世界で使用されます。これは、どのようなストアを開くかを決定するためのテクニックです。消費者が別の場所ではなく、ある場所に行くように動機付けている要因について既存のデータを処理することにより、これらの決定を通知するのに役立ちます。彼女が適切なデータにアクセスできる場合、彼女は空間データマイニングを使用して、どの空間要因がナイトクラブを成功させるかを見つけることができました。彼女はそうかもしれない次のような質問をする：公共交通機関が近くにある場合、より多くの人々がクラブに来るでしょうか？他のナイトライフ会場からの距離は、後援を最大化しますか？ガソリンスタンドの近接性はプラスまたはマイナスですか？

アシュリーはまた、ナイトクラブに来る人々が個々の夜の間に均等な分配に到着するようにすることを望んでいるかもしれません。彼女はまた、空間データマイニング（おそらくより正確には、空間的なデータマイニング）を使用して、人々が特定の時期にどのように都市を移動するかを調べることができます。同じプロセスを、今週のさまざまな夜に愛用に適用できます。

空間データマイニングの難しさは、インターネットを超えた世界の複雑さの結果です。データマイニングでの過去の取り組みには通常、分析のためのデータベースが熟していましたが、空間データマイニングに利用できる入力は情報のグリッドではなくマップです。これらのマップには、異なるタイプのオブジェクトlがありますIke道路、人口、企業など。

何かが「他の何かに近い」かどうかを判断することは、個別の変数から連続変数になります。これにより、分析に必要な複雑さが大幅に向上します。信じられないほど、これは空間データマイニングを試みる人が利用できるよりシンプルなタイプの関係の1つです。

空間データマイニングは、誤検知の問題にも直面しています。関係を探しているデータを検索する過程で、統計的な偽陽性の結果として多くの明らかな傾向が現れます。この問題は、より単純なデータベースをマイニングするタスクにも存在しますが、空間データマイナーが利用できるデータの大きさによって増幅されます。最終的に、空間データマイニングによって特定された傾向は、説明と追加の研究のプロセスを通じて確認されるべきです。