Wat zijn datamining -algoritmen?
Algoritmen voor datamining zijn geprogrammeerde zoekopdrachten en programma's die worden gebruikt om patronen en trends in gegevenssets te identificeren. Het primaire gebruik van datamining is het bepalen van de behoeften en voorkeuren van de klant, op basis van hun werkelijke activiteit. Hoewel de informatie is gebaseerd op prestaties uit het verleden, kan het een uitstekende indicator zijn voor klantgedrag en trends.
Twee uitstekende voorbeelden van datamining -algoritmen zijn de clustering en voorspellers van de dichtstbijzijnde buur. Clustering is een term die wordt gebruikt om een activiteit te beschrijven waarbij individuele eenheden of gegevens belangrijke attributen delen. Het scheiden van de was is een logisch voorbeeld van dit gedrag. De persoon die de wasserij sorteert, functioneert als het algoritme. Hij of zij scheidt de was in stapels door attributen: kleuren, stomerij en blanken zijn allemaal gescheiden.
Het werkelijke besluitvormingsproces bij deze activiteit is de details van het algoritme. Ten eerste moet de gegevensset beperkt zijn tot items die relevant zijn voor de oefening. Schoenen zijn niet opgenomen in LaundrY sorteren, hoewel ze in dezelfde fysieke ruimte kunnen zijn. De beslissing moet van tevoren worden genomen over welke kenmerken zullen worden gebruikt om de wasserij en de grootte van elke stapel te scheiden.
De dichtstbijzijnde buur voorspoed is gebaseerd op de identificatie van nauw overeenkomende voorbeelden. De criteria moeten in de beginfase worden verstrekt, waarmee wordt aangegeven wat het item of de gegevens zijn en wat de definitie van het dichtst bij zich zal bevatten. Dit type algoritme volgt een soortgelijk patroon als logisch denkproces.
Het primaire voordeel van algoritmen voor data mining is het vermogen van het programma om patronen te maken en te identificeren binnen een enorm volume gegevens. De mogelijkheid om buren in een bepaalde instelling te identificeren, is gemakkelijk te doen in een kleine groep. Gegevens verzameld van alle verkooptransacties die binnen het jaar of in een district zijn voltooid, vereisen echter speciale programma's en logica die met enige nauwkeurigheid te maken hebben.
Mensen dieKan datamining -algoritmen maken om te voldoen aan gebruikers die nodig zijn om te werken in business intelligence of datamining. Dit is een zeer complexe uitbreiding van statistieken die in populariteit groeien, omdat organisaties proberen een tastbaarder rendement te leveren uit de gegevens die ze hebben verzameld. Een efficiënte ontwikkelaar kan een reeks algoritmen voor data mining maken die patronen in gedrag nauwkeurig identificeren en deze informatie gebruiken om toekomstige acties te voorspellen. Deze informatie is zeer waardevol voor bedrijven, organisaties en overheden.