Jakie są najważniejsze pojęcia eksploracji danych?
Najważniejsze pojęcia eksploracji danych są wykorzystywane do analizy zebranych informacji, w szczególności w celu zaobserwowania zachowania. Nieznane interakcje między danymi są badane na różne sposoby, aby ustalić krytyczne relacje między podmiotami i zagregowanymi informacjami. Jednym z wyzwań w eksploracji danych jest to, że zebrane informacje mogą nie przypominać całej domeny. Aby rozwiązać ten fakt, korelacje między danymi można metodycznie kontrolować za pomocą różnych koncepcji eksploracji danych.
Normy dotyczące koncepcji eksploracji danych są egzekwowane przez Specjalną Grupę ds. Eksploracji Wiedzy i Eksploracji Danych (Association for Computing Machinery). Organizacja ta publikuje „International Journal of Information Technology and Decision Making”, a także czasopismo SIGKDD Explorations. Egzekwowanie etyki i podstawowych zasad eksploracji danych pozwala branży działać wydajnie i przy ograniczonych problemach prawnych.
Wstępne przetwarzanie informacji jest jednym z najważniejszych aspektów eksploracji danych. Surowe dane muszą zostać wydobyte i zinterpretowane. Aby wykonać tę akcję, należy określić proces, dane docelowe należy zebrać i znaleźć wzorce. Proces ten znany jest jako Knowledge Discovery in Databases i został opracowany przez Gregory Piatetsky-Shapiro w 1989 roku.
Cztery różne klasy koncepcji eksploracji danych pozwalają na przeprowadzenie procesu. Klastrowanie wykorzystuje algorytm utworzony z procesu eksploracji danych do łączenia elementów w podobne grupy. W przeciwieństwie do klastrowania, klasyfikacja informacji ma miejsce, gdy dane są składane w predefiniowane grupy i analizowane. Skojarzenie próbuje znaleźć relacje między zmiennymi, określając, które grupy danych są zwykle powiązane. Ostatnim typem eksploracji danych jest regresja oparta na metodzie identyfikacji funkcji w zbiorze danych.
Sprawdzanie poprawności informacji jest ostatnim krokiem w odkrywaniu, co reprezentuje aplikacja do eksploracji danych. Gdy nie wszystkie algorytmy przedstawiają prawidłowy zestaw danych, występujące wzorce mogą doprowadzić do sytuacji zwanej nadmiernym dopasowaniem. Aby rozwiązać ten problem, dane są porównywane z zestawem testowym. Jest to koncepcja, w której pomiary są wyrównane za pomocą szeregu algorytmów, które zapewniłyby wiarygodny zestaw zbiorów danych. Jeśli uzyskane informacje nie są zgodne z zestawem testowym, wówczas przyjęte wzorce w danych muszą być niedokładne.
Niektóre z najważniejszych koncepcji eksploracji danych występują w różnych branżach. Gry, biznes, marketing, nauka, inżynieria i nadzór wykorzystują techniki eksploracji danych. Przeprowadzając te techniki, każda dziedzina może określić najlepsze praktyki lub lepsze sposoby na znalezienie wyników.