다른 유형의 데이터 마이닝 분석은 무엇입니까?

데이터 마이닝 분석은 데이터 평가에 사용되는 특정 알고리즘에 따라 다른 결과를 제공하는 유용한 프로세스 일 수 있습니다. 일반적인 유형의 데이터 마이닝 분석에는 탐색 적 데이터 분석 (EDA), 설명 적 모델링, 예측 모델링 및 패턴 및 규칙 발견이 포함됩니다. 이러한 각 데이터 마이닝 도구를 사용하면 수집 된 정보에 대한 다른 관점이 제공됩니다. 이러한 기술을 사용하는 전문가는 사용 된 특정 분석 도구를 기반으로 문제의 문제에 대한 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

데이터 마이닝 분석 도구가 사용될 때 제공하는 다양한 결과로 인해 각각의 기본 검토를 고려하는 것이 적절합니다. 탐색 적 데이터 분석 또는 EDA에는 명확한 시험 결과 목표없이 데이터 세트를 검토하는 것이 포함됩니다. 데이터를 정의하는 변수는 연구원에게 시각적 표현을 제공하기위한 기초로 사용됩니다. 변수 수가 증가함에 따라이 데이터 마이닝 분석 도구는 데이터 시각화에 덜 효과적 일 수 있습니다.

기술 모델링은 주어진 데이터 세트의 모든 데이터를 총괄적으로 설명하는 데 사용되는 데이터 마이닝 분석 도구입니다. 특히,이 방법은 모든 데이터를 합성하여 검색된 정보에 존재하는 트렌드, 세그먼트 및 클러스터에 관한 정보를 제공합니다. 기술적 인 데이터 마이닝 분석은 일반적으로 광고에 사용됩니다. 이에 대한 한 가지 예는 마케팅 담당자가 더 큰 고객 그룹을 가져 와서 동일한 특성으로 분류하는 시장 세분화입니다.

데이터 마이닝 분석 도구에는 예측 모델링도 포함됩니다. 예측 모델링에는 기존 데이터를 기반으로 한 모델 개발이 포함됩니다. 그런 다음 모델은 검토 된 데이터와 관련된 다른 변수의 예측을위한 기초로 사용됩니다. "예측"이라는 용어는이 데이터 마이닝 도구를 통해 사용자가 데이터 집합에 알려진 값을 기반으로 일부 값을 예측할 수 있음을 나타냅니다. 마케팅 담당자는 고객이 찾고있는 제품을 파악하기 위해 예측 분석을 사용할 수 있습니다. 현재 구매 경향에 따라 마케팅 담당자는 향후 어떤 신제품이 인기가 있을지 예측할 수 있습니다.

패턴 및 규칙 발견은 설명 및 예측 데이터 마이닝 도구와 다릅니다. 설명 도구와 예측 도구는 모델 기반을 분석의 기초로 사용하지만 패턴과 규칙을 발견하면 데이터의 패턴 식별에 중점을 둡니다. 예를 들어 식료품 점에서 일하는 마케팅 담당자는 종종이 데이터 마이닝 분석 도구를 구매 패턴을 결정하는 수단으로 사용합니다. 고객이 동일한 주문으로 지속적으로 구매하는 제품을 결정함으로써 품목에 대한 목표 프로모션을 개발할 수 있습니다.