데이터 마이닝 알고리즘이란 무엇입니까?

데이터 마이닝 알고리즘은 데이터 세트의 패턴 및 트렌드를 식별하는 데 사용되는 쿼리 및 프로그램입니다. 데이터 마이닝의 주요 사용은 실제 활동에 따라 고객 요구와 선호도를 결정하는 것입니다. 정보는 과거의 성능을 기반으로하지만 고객 행동 및 트렌드의 훌륭한 지표가 될 수 있습니다.

데이터 마이닝 알고리즘의 두 가지 훌륭한 예는 클러스터링과 가장 가까운 이웃 예측 변수입니다. 클러스터링은 개별 단위 또는 데이터가 중요한 속성을 공유하는 활동을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 세탁소를 분리하는 것은이 행동의 논리적 예입니다. 세탁소를 분류하는 사람은 알고리즘으로 기능하고 있습니다. 색상, 드라이 클리닝 및 백인이 모두 분리되어 있습니다.

이 활동과 관련된 실제 의사 결정 과정은 알고리즘의 세부 사항입니다. 먼저, 데이터 세트는 운동과 관련된 항목으로 제한되어야합니다. 신발은 Laundr에 포함되어 있지 않습니다Y 분류, 비록 같은 물리적 공간에있을 수 있습니다. 세탁소를 분리하기 위해 어떤 특성과 각 파일의 크기를 분리하는 데 어떤 특성이 사용될 것인지에 대한 결정을 미리 결정해야합니다.

가장 가까운 이웃 예측자는 밀접하게 일치하는 예제의 식별을 기반으로합니다. 기준은 초기 단계에서 제공되어야하며 항목 또는 데이터의 내용과 가장 가까운 정의에 포함 된 내용을 지정해야합니다. 이 유형의 알고리즘은 논리적 사고 과정과 유사한 패턴을 따릅니다.

데이터 마이닝 알고리즘의 주요 이점은 프로그램이 엄청난 양의 데이터 내에서 패턴을 생성하고 식별 할 수있는 능력입니다. 특정 환경에서 이웃을 식별하는 능력은 소그룹에서 쉽게 수행 할 수 있습니다. 그러나 연중 또는 학군에서 완료된 모든 판매 거래에서 수집 한 데이터는 정확한 정확도와 관련된 특별 프로그램과 논리가 필요합니다.

사람들사용자는 비즈니스 인텔리전스 또는 데이터 마이닝에서 작업이 필요합니다. 이는 조직이 수집 한 데이터에서보다 실질적인 수익을 얻기 위해 인기가 증가하는 통계의 매우 복잡한 확장입니다. 효율적인 개발자는 동작 패턴을 정확하게 식별하는 일련의 데이터 마이닝 알고리즘을 만들고이 정보를 사용하여 향후 조치를 예측할 수 있습니다. 이 정보는 비즈니스, 조직 및 정부에 매우 가치가 있습니다.