Jakie są algorytmy wydobycia danych?
Algorytmy eksploracji danych to zaprogramowane zapytania i programy używane do identyfikacji wzorców i trendów w zestawach danych. Podstawowym zastosowaniem eksploracji danych jest określenie potrzeb i preferencji klientów, w oparciu o ich faktyczną aktywność. Chociaż informacje oparte są na wcześniejszych wydajności, mogą być doskonałym wskaźnikiem zachowania i trendów klientów.
Dwa doskonałe przykłady algorytmów wydobywania danych to predyktory grupowania i najbliższych sąsiadów. Klastrowanie jest terminem używanym do opisania działań, w których poszczególne jednostki lub dane mają ważne atrybuty. Oddzielanie prania jest logicznym przykładem tego zachowania. Osoba sortująca pranie działa jako algorytm. On lub ona rozdziela pranie na stosy według atrybutów: kolory, czyszczenie na sucho i białe są oddzielone.
Rzeczywisty proces decyzyjny związany z tym działaniem to szczegóły algorytmu. Po pierwsze, zestaw danych musi być ograniczony do elementów związanych z ćwiczeniem. Buty nie są uwzględnione w pralniY sortowanie, chociaż mogą być w tej samej przestrzeni fizycznej. Decyzję należy z wyprzedzeniem podjąć o tym, jakie cechy zostaną wykorzystane do oddzielenia prania i wielkości każdego stosu.
Predyktora najbliższego sąsiada opiera się na identyfikacji ściśle pasujących przykładów. Kryteria należy podać na początkowych etapach, określając, czym jest element lub dane i co będzie zawierać najbliższa definicja. Ten typ algorytmu ma podobny wzór do logicznego procesu myślowego.
Podstawową zaletą algorytmów eksploracji danych jest zdolność programu do tworzenia i identyfikowania wzorców w ogromnej liczbie danych. Zdolność do identyfikacji sąsiadów w określonym otoczeniu jest łatwa w małej grupie. Jednak dane zebrane ze wszystkich transakcji sprzedażowych zakończone w ciągu roku lub w dystrykcie wymagają specjalnych programów i logiki z wszelką dokładnością.
Ludzie, którzymoże tworzyć algorytmy eksploracji danych, aby zaspokoić użytkowników, potrzebuje pracy w inteligencji biznesowej lub eksploracji danych. Jest to bardzo złożone rozwój statystyki rosnącej popularności, ponieważ organizacje starają się uzyskać bardziej namacalny zwrot z gromadzonych danych. Wydajny programista może stworzyć zestaw algorytmów wydobywania danych, które dokładnie identyfikują wzorce zachowania, i wykorzystać te informacje do przewidywania przyszłych działań. Informacje te są bardzo cenne dla biznesu, organizacji i rządów.