Jakie są różne typy technik wydobywania danych?

Wydobycie danych ogólnie odnosi się do metody stosowanej do analizy danych ze źródła docelowego i komponowania tej informacji zwrotnej w przydatne informacje. Informacje te zwykle są wykorzystywane do pomocy organizacji obniżyć koszty w określonym obszarze, zwiększyć przychody lub jedno i drugie. Często ułatwiony przez aplikację do wydobywania danych jego głównym celem jest identyfikacja i wyodrębnienie wzorców zawartych w danym zestawie danych.

Co najważniejsze, techniki eksploracji danych mają na celu zapewnienie wglądu, który pozwala na lepsze zrozumienie danych i ich podstawowych cech. Firmy i organizacje mogą stosować wiele różnych rodzajów technik wydobywania danych. Chociaż mogą przyjąć podobne podejście, wszyscy zwykle starają się osiągnąć różne cele.

Celem technik eksploracji danych predykcyjnych jest prawie zawsze identyfikacja modeli statystycznych lub wzorców, które można wykorzystać do przewidywania odpowiedzi na zainteresowanie. Na przykład instytucja finansowa może go wykorzystać do określenia, które transakcje mają najwyższe prawdopodobieństwo oszustwa. TJego jest najczęstszą techniką wydobywania danych, która stała się skutecznym narzędziem decyzyjnym dla firm od średnich do dużych. Udowodnił również skutecznie w przewidywaniu zachowań klientów, kategoryzacji segmentów klientów i prognozowaniu różnych zdarzeń.

Modele podsumowujące opierają się na technikach wydobywania danych, które odpowiednio reagują na podsumowane dane. Na przykład organizacja może przypisywać pasażerów linii lotniczych lub transakcje karty kredytowej do różnych grup w oparciu o ich cechy wyodrębnione z procesu analitycznego. Ten model może również pomóc firmom w głębszym zrozumieniu bazy klientów.

Modele stowarzyszeni biorą pod uwagę, że niektóre zdarzenia mogą występować razem regularnie. Może to być jednoczesne zakupy przedmiotów, takich jak mysz i klawiatura lub sekwencja zdarzeń, które doprowadziły do ​​awarii określonego urządzenia sprzętowego. Model stowarzyszeniaS reprezentuje techniki eksploracji danych stosowane do identyfikacji i scharakteryzowania tych powiązanych wystąpień.

Modele sieciowe wykorzystują techniki eksploracji danych do ujawnienia struktur danych w postaci węzłów i linków. Na przykład zorganizowany pierścionek z oszustw może skompilować listę skradzionych numerów kart kredytowych, a następnie odwrócić się i używać ich do zakupu przedmiotów online. W tej ilustracji karty kredytowe i kupcy online reprezentują węzły, podczas gdy rzeczywiste transakcje działają jako linki.

Wydobycie danych ma wiele celów i może być używane zarówno do uzyskania pozytywnego, jak i złośliwego zysku. Coraz więcej organizacji odkrywa zalety połączenia technik eksploracji danych w celu tworzenia modeli hybrydowych. Te potężne kombinacje często powodują zastosowania o doskonałej wydajności. Dzięki integrowaniu kluczowych cech różnych metod z pojedynczymi rozwiązaniami hybrydowymi organizacje zwykle mogą przezwyciężyć ograniczenia poszczególnych systemów strategii.