데이터베이스 마이닝이란 무엇입니까?

데이터베이스 마이닝은 연구원들이 다양한 정보로부터 패턴을 수집, 수집 및 분석하는 데 사용됩니다. 마케팅 및 의료 연구와 같은 많은 비즈니스는 특정 패턴을 구별하여 자신의 관행을 더 잘 이해하고 개선하려고 시도합니다. 패턴이 사실인지 확인하고 모든 변수를 고려하려면 적절한 분석 기술이 필요합니다.

데이터베이스 마이닝 프로세스에 정확한 결과가 표시되도록 올바른 유형의 데이터를 수집해야합니다. 이는 결과를 왜곡시킬 수있는 불필요하거나 불완전한 정보를 모두 제거해야 함을 의미합니다. 데이터베이스가 클수록 발견 된 패턴에 더 많은 신뢰성을 제공 할 수 있지만 부정확 한 데이터를 포함 할 위험이 더 커집니다. 데이터 마이닝이 유용한 결과를 얻도록하려면 어떤 질문에 대답해야하는지 정확하게 설정하는 것이 중요합니다.

분류 및 클러스터링은 데이터베이스 마이닝에서 중요한 기술입니다. 이러한 방법은 분류해야하는 많은 정보가 포함 된 큰 데이터베이스를 처리 할 때 자주 사용됩니다. 여기에는 수치 방정식과 통계가 포함될 수 있습니다. 데이터는 연구원이 사전 정의한 다른 유형의 그룹으로 분류되거나 유사한 항목의 그룹으로 자동 클러스터 될 수 있습니다.

회귀는 데이터베이스 마이닝에서 많이 사용되는 도구입니다. 이 프로세스는 분류 된 데이터 세트에 맞는 공식을 생성하기 위해 다양한 변수를 모델링하고 분석합니다. 이 기능은 오류없는 방정식을 작성하여 새로운 데이터를 신속하게 처리하고 정렬 할 수 있도록하는 것입니다. 측정 또는 속도와 같은 정량적 데이터는 종종 이런 방식으로 분석됩니다.

데이터베이스 마이닝에 크게 의존하는 산업 중 하나는 마케팅입니다. 가능한 수익을 예측하고 행동 계획을 세우려는 마케팅 담당자에게 어떤 유형의 사람들이 가장 수익성이 높은 제품을 찾는 것이 매우 중요한지 알아보십시오. 예를 들어, 십대가 한 마디로 다른 유형의 음료수를 선호한다고 판명되면 마케팅 담당자는이를 고려하여 제품을 십대 인구 통계에 광고합니다. 이는 제품에 관심이 적은 연령층에 맞춰 광고에 돈을 낭비하지 않음으로써 수익을 늘리고 자원을 절약합니다.

의학 및 과학 분야의 연구원들도 종종 대량의 정보로부터 패턴을 식별합니다. 실험 데이터에서 패턴을 분석하고 발견함으로써 많은 질병이 치료되었고 치료법이 개발되었습니다. 마찬가지로, 데이터베이스 마이닝은 종종 다양한 유형의 의학적 상태에 가장 적합한 약물을 결정하고 가능한 부작용에 가장 취약한 유형의 사람들을 배우는 데 사용됩니다.