공간 데이터 마이닝이란 무엇입니까?

공간 데이터 마이닝은 지리적 데이터에서 패턴을 찾는 과정입니다. 소매에서 가장 일반적으로 사용되는이 제품은 데이터 마이닝 분야에서 성장하여 처음에는 텍스트 및 수치 전자 정보의 패턴을 찾는 데 중점을 두었습니다. 공간 데이터 마이닝은 공간과 시간에 구체적인 존재가있는 물체를 분석하는 데 어려움이 있기 때문에 전통적인 광업보다 더 복잡한 도전으로 간주됩니다.

표준 데이터 마이닝과 마찬가지로 공간 데이터 마이닝은 주로 마케팅 및 소매 세계에서 사용됩니다. 어떤 종류의 매장을 열어야하는지에 대한 결정을 내리는 기술입니다. 소비자가 다른 곳으로 가도록 동기를 부여하는 요인에 대한 기존 데이터를 처리함으로써 이러한 결정에 도움이 될 수 있습니다.

Ashley는 특정 도시 블록에서 나이트 클럽을 열기를 원한다고 말합니다. 그녀가 적절한 데이터에 액세스 할 수 있다면 공간 데이터 마이닝을 사용하여 공간 요인이 나이트 클럽을 성공적으로 만드는 것을 찾을 수 있습니다. 그녀는 할 수도 있습니다공개 대중 교통이 근처에 있다면 더 많은 사람들이 클럽에 올 것인가? 다른 나이트 라이프 공연장에서 어떤 거리는 후원을 극대화합니까? 주유소와의 근접성은 플러스 또는 마이너스입니까?

Ashley는 또한 나이트 클럽에 오는 사람들이 개별 밤 동안 균일 한 배포에 도착하기를 원할 수도 있습니다. 그녀는 또한 공간 데이터 마이닝 (보다 정확하고 공간 데이터 마이닝)을 사용하여 사람들이 특정 시간에 도시를 어떻게 이동하는지 알아낼 수있었습니다. 일주일의 다른 밤에 동일한 과정이 후원에 적용될 수 있습니다.

공간 데이터 마이닝의 어려움은 인터넷을 넘어 세계의 복잡성의 결과입니다. 데이터 마이닝에 대한 과거의 노력은 일반적으로 데이터베이스가 분석을 위해 익었지만 공간 데이터 마이닝에 사용할 수있는 입력은 정보의 그리드가 아니라 맵입니다. 이 맵에는 다른 유형의 객체 l이 있습니다도로, 인구, 사업 등.

다른 것이 "가깝다"는 다른 무언가가 이산에서 연속 변수로 간주되는지 여부를 결정합니다. 이것은 분석에 필요한 복잡성을 크게 증가시킵니다. 놀랍게도 이것은 공간 데이터 마이닝을 시도하는 사람이 이용할 수있는 더 간단한 유형의 관계 중 하나입니다.

공간 데이터 마이닝은 또한 잘못된 긍정적 인 문제에 직면 해 있습니다. 관계를 찾는 데이터를 검색하는 과정에서 통계적 오 탐지의 결과로 많은 명백한 추세가 나타날 것입니다. 이 문제는보다 간단한 데이터베이스를 채굴하는 작업에도 존재하지만 공간 데이터 광부가 이용할 수있는 데이터의 크기로 증폭됩니다. 궁극적으로 공간 데이터 마이닝으로 식별 된 추세는 설명 및 추가 연구 과정을 통해 확인해야합니다.