Wat zijn de verschillende soorten analyse van datamining?

analyse van datamining kan een nuttig proces zijn dat verschillende resultaten oplevert, afhankelijk van het specifieke algoritme dat wordt gebruikt voor gegevensevaluatie. Gemeenschappelijke soorten datamining -analyse omvatten: Exploratory Data Analysis (EDA), beschrijvende modellering, voorspellende modellering en het ontdekken van patronen en regels. Het gebruik van elk van deze dataminingtools biedt een ander perspectief op verzamelde informatie. Professionals die deze technieken gebruiken, kunnen extra inzicht verwerven in een probleem of probleem van bezorgdheid op basis van de gebruikte specifieke analysetool.

Vanwege de verschillende uitkomsten die tools voor gegevensmijnanalyse bieden wanneer ze worden gebruikt, is het relevant om een ​​basisoverzicht van elk te overwegen. Verkennende gegevensanalyse, of EDA, omvat de beoordeling van een dataset zonder duidelijke uitkomstdoelen voor onderzoek. Variabelen die de gegevens definiëren, worden gebruikt als basis voor het verstrekken van visuele representaties aan de onderzoeker. Naarmate het aantal variabelen toeneemt, kan dit tool voor het analyseren van data mining -analyseminder effectief worden voor het visualiseren van gegevens.

Beschrijvende modellering is een tool voor het analyseren van data mining die wordt gebruikt om alle gegevens in een bepaalde dataset gezamenlijk te beschrijven. In het bijzonder synthetiseert deze aanpak alle gegevens om informatie te verstrekken over trends, segmenten en clusters die aanwezig zijn in de gezochte informatie. Beschrijvende analyse van datamining wordt vaak gebruikt in advertenties. Een voorbeeld hiervan is marktsegmentatie waarin marketeers grotere klantgroepen nemen en deze segmenteren door homogene kenmerken.

Tools voor data mining analysetools omvatten ook voorspellende modellering. Voorspellende modellering omvat de ontwikkeling van een model op basis van bestaande gegevens. Het model wordt vervolgens gebruikt als basis voor de voorspelling van een andere variabele die relevant is voor de beoordeelde gegevens. De term "voorspellend" geeft aan dat dit tool voor data mining de gebruiker in staat kan stellen een waarde te voorspellen op basis van op basis vanwat bekend is in de gegevensset. Voorspellende analyse kan door marketeers worden gebruikt om te bepalen welke producten klanten zoeken. Op basis van de huidige inkooptrends kunnen marketeers mogelijk voorspellingen doen over welke nieuwe producten in de toekomst populair kunnen zijn.

Het ontdekken van patronen en regels verschilt van beschrijvende en voorspellende dataminingtools. Hoewel beschrijvende en voorspellende tools het bouwen van modellen gebruiken als basis voor analyse, is het ontdekken van patronen en regels gericht op identificatie van patronen in de gegevens. Marketeers die werken voor supermarkten, bijvoorbeeld gebruiken deze tool voor het analysesanalyse van data mining vaak als middel om inkooppatronen te bepalen. Door te bepalen welke producten klanten consequent in dezelfde volgorde kopen, kunnen gerichte promoties voor de items worden ontwikkeld.