Jakie są algorytmy eksploracji danych?

Algorytmy eksploracji danych to zaprogramowane zapytania i programy służące do identyfikowania wzorców i trendów w zestawach danych. Podstawowym zastosowaniem eksploracji danych jest określenie potrzeb i preferencji klientów na podstawie ich faktycznej działalności. Chociaż informacje opierają się na wcześniejszych wynikach, mogą być doskonałym wskaźnikiem zachowań i trendów klientów.

Dwa doskonałe przykłady algorytmów eksploracji danych to klastrowanie i predyktory najbliższego sąsiada. Grupowanie jest terminem używanym do opisania działania, w którym poszczególne jednostki lub dane dzielą ważne atrybuty. Oddzielanie prania jest logicznym przykładem tego zachowania. Osoba sortująca pranie działa jako algorytm. On lub ona dzieli pranie na stosy według atrybutów: kolory, czyszczenie na sucho i białka są oddzielone.

Rzeczywistym procesem decyzyjnym związanym z tym działaniem są szczegóły algorytmu. Po pierwsze, zestaw danych musi być ograniczony do elementów istotnych dla ćwiczenia. Buty nie są objęte sortowaniem prania, chociaż mogą znajdować się w tej samej przestrzeni fizycznej. Decyzję należy podjąć z wyprzedzeniem, jakie cechy zostaną zastosowane do oddzielenia prania i wielkości każdego stosu.

Predyktor najbliższego sąsiada opiera się na identyfikacji ściśle pasujących przykładów. Kryteria należy podać na początkowych etapach, określając, co to jest przedmiot lub dane i co obejmuje definicja najbliższego. Ten typ algorytmu jest podobny do logicznego procesu myślowego.

Podstawową zaletą algorytmów eksploracji danych jest zdolność programu do tworzenia i identyfikowania wzorców w ogromnej ilości danych. Możliwość zidentyfikowania sąsiadów w określonym otoczeniu jest łatwa do wykonania w małej grupie. Jednak dane zebrane ze wszystkich transakcji sprzedaży zrealizowanych w ciągu roku lub w dzielnicy wymagają specjalnych programów i logiki, aby zachować dokładność.

Ludzie, którzy potrafią tworzyć algorytmy eksploracji danych w celu zaspokojenia potrzeb użytkowników, pracują w inteligencji biznesowej lub eksploracji danych. Jest to bardzo złożone rozszerzenie statystyk, które zyskują na popularności, ponieważ organizacje starają się uzyskać bardziej namacalny zwrot z zebranych danych. Wydajny programista może utworzyć zestaw algorytmów eksploracji danych, które dokładnie identyfikują wzorce zachowań i wykorzystują te informacje do przewidywania przyszłych działań. Informacje te są bardzo cenne dla biznesu, organizacji i rządów.