Wat zijn de verschillende soorten datamining-analyses?

Datamining-analyse kan een nuttig proces zijn dat verschillende resultaten oplevert, afhankelijk van het specifieke algoritme dat wordt gebruikt voor gegevensevaluatie. Veel voorkomende soorten data mining-analyse zijn onder meer: ​​verkennende data-analyse (EDA), beschrijvende modellering, voorspellende modellering en het ontdekken van patronen en regels. Gebruik van elk van deze dataminingtools biedt een ander perspectief op verzamelde informatie. Professionals die deze technieken gebruiken, kunnen op basis van de specifieke analyse-tool extra inzicht krijgen in een probleem of probleem.

Vanwege de verschillende resultaten die datamining-analysetools bieden wanneer ze worden gebruikt, is het relevant om een ​​basisbeoordeling van elk te overwegen. Exploratieve data-analyse, of EDA, omvat de beoordeling van een dataset zonder duidelijke uitkomstdoelen voor onderzoek. Variabelen die de gegevens definiëren, worden gebruikt als basis voor het leveren van visuele representaties aan de onderzoeker. Naarmate het aantal variabelen toeneemt, kan dit datamining-analyseprogramma minder effectief worden voor het visualiseren van gegevens.

Beschrijvende modellering is een datamining-analysehulpprogramma dat wordt gebruikt om alle gegevens in een gegeven dataset collectief te beschrijven. In het bijzonder, deze benadering synthetiseert alle gegevens om informatie te verschaffen over trends, segmenten en clusters die aanwezig zijn in de gezochte informatie. Beschrijvende datamining-analyse wordt vaak gebruikt in advertenties. Een voorbeeld hiervan is marktsegmentatie waarbij marketeers grotere klantengroepen nemen en deze segmenteren op basis van homogene kenmerken.

Data mining analyse-tools omvatten ook voorspellende modellering. Voorspellende modellen omvatten 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 datamining-hulpmiddel de gebruiker in staat kan stellen enige waarde te voorspellen op basis van wat bekend is in de dataset. Voorspellende analyses kunnen door marketeers worden gebruikt om te bepalen naar 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. Terwijl beschrijvende en voorspellende tools modelbouw gebruiken als basis voor analyse, is het ontdekken van patronen en regels gericht op identificatie van patronen in de gegevens. Marketeers die bijvoorbeeld voor supermarkten werken, gebruiken deze datamining-analyse-tool vaak als middel om aankooppatronen te bepalen. Door te bepalen welke producten klanten consequent in dezelfde volgorde kopen, kunnen gerichte promoties voor de artikelen worden ontwikkeld.