다른 데이터 마이닝 방법은 무엇입니까?

software 소프트웨어 옵션과 이론적 개념 모두에 사용 된 다양한 데이터 마이닝 방법이 있습니다.이를 통해 사용자는 다양한 도구를 사용하는 개인 및 회사가 수집 한 데이터에서 정보를 추출 할 수 있습니다.많은 양의 데이터를 사용하여 단일 대상 또는 다양한 주제에서 다양한 요인을 결정할 수 있습니다.이러한 데이터 마이닝 방법은 사기 방지, 마케팅 및 감시 분야에서 가장 일반적으로 활용됩니다. 수백 년 동안 데이터 마이닝 방법은 피험자로부터 정보를 추출하는 데 사용되었습니다.그러나 최신 기술은 자동화 된 개념을 사용하여 컴퓨터 리소스를 통해 상당한 데이터를 제공합니다.20 세기에 컴퓨터 과학이 등장함에 따라, 수집 된 데이터의 큰 무리에서 숨겨진 패턴을 극복하기 위해 데이터 마이닝 방법의 개념이 개발되었습니다.이에 대한 좋은 예는 광고 회사가 온라인 고객의 쇼핑 패턴을 분석 할 때입니다.이 회사는 개인이 구매에 관심이있는 특정 제품을 판매 할 수 있습니다.1989 년 Gregory Piatetsky-Shapiro가 개발 한 KDD는 사용자가 원시 데이터를 처리하고 필요한 데이터에 대한 정보를 분석하며 결과를 해석 할 수 있도록합니다.이 방법을 통해 사용자는 알고리즘에서 패턴을 찾을 수 있지만 일반적인 데이터는 항상 정확하지 않으며 타협하는 방식으로 구성 할 수 있습니다.이것을

과적으로

라고합니다. 기본 데이터 마이닝 방법에는 분류, 클러스터링, 회귀 및 연관성의 네 가지 특정 유형의 작업이 포함됩니다.classification 분류

정보를 제시하고 정의 된 그룹으로 통합합니다. 클러스터링 ing 정의 된 그룹화를 제거하고 데이터가 유사한 항목으로 분류 할 수 있습니다. 회귀

는 정보의 기능에 중점을두고 개념에 대한 데이터를 모델링합니다.최종 데이터 마이닝 방법 인 협회는 다양한 데이터 피드 간의 관계를 찾으려고 시도합니다. 다양한 데이터 마이닝 방법을 사용할 때 특정 표준을 사용하여 프로세스에서 사용할 수있는 매개 변수를 결정합니다.Computing Machinerys Special Interest Group에 대한 지식 발견 및 데이터 마이닝 (SIGKDD)은 어떤 프로세스가 적절한지를 결정하는 연례 회의를 개최합니다.윤리적 요인은 개인 및 회사에 대한 최상의 정보를 찾기 위해 실제 적용과 함께 무게를 측정합니다.이 정보는 Sigkdd Explorations라는 업계 저널에 게시됩니다.