Wat is databasemining?
Databasemining wordt gebruikt door onderzoekers om patronen uit een reeks informatie te verzamelen, te verzamelen en te analyseren. Een aantal bedrijven, zoals marketing en medisch onderzoek, onderscheiden specifieke patronen om hun praktijken beter te begrijpen en proberen ze te verbeteren. Correcte analysetechnieken zijn nodig om ervoor te zorgen dat de patronen waarheidsgetrouw zijn en rekening houden met alle variabelen.
Het juiste type gegevens moet worden verzameld, zodat het database mining-proces nauwkeurige resultaten oplevert. Dit betekent dat alle onnodige of onvolledige stukjes informatie die de resultaten kunnen scheeftrekken, moeten worden verwijderd. Een grotere database kan de ontdekte patronen geloofwaardiger maken, maar het heeft ook een groter risico op onnauwkeurige gegevens. Het is belangrijk om precies vast te stellen welke vragen moeten worden beantwoord, om ervoor te zorgen dat de datamining nuttige resultaten oplevert.
Classificatie en clustering zijn belangrijke technieken in database mining. Deze methoden worden vaak gebruikt bij het omgaan met een grote database die veel informatie bevat die moet worden gecategoriseerd. Dit kan numerieke vergelijkingen en statistieken omvatten. De gegevens kunnen worden ingedeeld in verschillende soorten groepen die vooraf door de onderzoekers zijn gedefinieerd, of ze kunnen automatisch worden geclusterd in groepen van vergelijkbare items.
Regressie is een ander populair hulpmiddel in database mining. Dit proces modelleert en analyseert verschillende variabelen om een formule te produceren die geldt voor de geclassificeerde gegevensset. Zijn functie is om een foutloze vergelijking te maken, zodat nieuwe gegevens snel kunnen worden verwerkt en gesorteerd. Kwantitatieve gegevens, zoals metingen of snelheden, worden vaak op deze manier geanalyseerd.
Een van de industrieën die sterk afhankelijk is van databasemining is marketing. Uitzoeken welke producten het meest winstgevend zijn met welk type mensen, is erg belangrijk voor marketeers die mogelijke winsten willen voorspellen en een actieplan willen maken. Als bijvoorbeeld wordt vastgesteld dat tieners het ene type frisdrank boven een ander type verkiezen met een grote marge, zullen marketingfunctionarissen hiermee rekening houden en het product adverteren voor een demografische tiener. Dit verhoogt zowel de winst als bespaart middelen door geen geld te verspillen aan advertenties gericht op leeftijdsgroepen die minder waarschijnlijk geïnteresseerd zijn in het product.
Onderzoekers op het gebied van geneeskunde en wetenschap onderscheiden ook vaak patronen van grote hoeveelheden informatie. Veel ziekten zijn genezen en behandelingen zijn ontwikkeld door patronen in experimentele gegevens te analyseren en te vinden. Evenzo wordt databasemining vaak gebruikt om te bepalen welke medicijnen het beste werken voor verschillende soorten medische aandoeningen en om te leren welke soorten mensen het meest vatbaar zijn voor mogelijke bijwerkingen.