데이터 마이닝 알고리즘이란 무엇입니까?

데이터 마이닝 알고리즘은 프로그래밍 된 쿼리 및 데이터 세트의 패턴 및 추세를 식별하는 데 사용되는 프로그램입니다. 데이터 마이닝의 주요 용도는 실제 활동을 기반으로 고객 요구와 환경 설정을 결정하는 것입니다. 정보는 과거의 성과를 기반으로하지만 고객 행동 및 추세를 나타내는 훌륭한 지표가 될 수 있습니다.

데이터 마이닝 알고리즘의 두 가지 훌륭한 예는 클러스터링 및 가장 가까운 인접 예측 변수입니다. 클러스터링은 개별 단위 또는 데이터가 중요한 속성을 공유하는 활동을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 세탁물 분리는이 동작의 논리적 예입니다. 세탁물을 분류하는 사람이 알고리즘으로 작동하고 있습니다. 세탁물은 색상, 드라이 클리닝 및 백색이 모두 분리되어 세탁물을 더미로 분리합니다.

이 활동과 관련된 실제 의사 결정 프로세스는 알고리즘의 세부 사항입니다. 먼저, 데이터 세트는 운동과 관련된 항목으로 제한되어야합니다. 신발은 동일한 물리적 공간에있을 수 있지만 세탁물 분류에는 포함되지 않습니다. 세탁물과 각 파일의 크기를 분리하는 데 어떤 특성이 사용 될지에 대해 미리 결정해야합니다.

가장 가까운 이웃 예측 변수는 밀접하게 일치하는 예제를 식별합니다. 항목이나 데이터의 정의와 가장 가까운 정의에 포함 할 내용을 지정하여 초기 단계에서 기준을 제공해야합니다. 이 유형의 알고리즘은 논리적 사고 과정과 유사한 패턴을 따릅니다.

데이터 마이닝 알고리즘의 주요 이점은 프로그램이 방대한 양의 데이터 내에서 패턴을 만들고 식별 할 수 있다는 것입니다. 특정 환경에서 이웃을 식별하는 기능은 소규모 그룹에서 수행하기 쉽습니다. 그러나 1 년 이내에 또는 학구 내에서 완료된 모든 판매 거래에서 수집 한 데이터는 정확성과 관련하여 특별한 프로그램과 논리가 필요합니다.

사용자를 충족시키기 위해 데이터 마이닝 알고리즘을 만들 수있는 사람은 비즈니스 인텔리전스 또는 데이터 마이닝 작업이 필요합니다. 이는 조직이 수집 한 데이터에서 실질적인 수익을 얻으려고 노력함에 따라 인기가 높아지는 통계의 매우 복잡한 확장입니다. 효율적인 개발자는 행동 패턴을 정확하게 식별하는 데이터 마이닝 알고리즘 세트를 작성하고이 정보를 사용하여 향후 조치를 예측할 수 있습니다. 이 정보는 비즈니스, 조직 및 정부에 매우 중요합니다.