Jakie są najważniejsze koncepcje wydobycia danych?
Najważniejsze koncepcje eksploracji danych są wykorzystywane do analizy zebranych informacji, w szczególności w celu obserwowania zachowania. Nieznane interakcje między danymi są badane na różne sposoby w celu ustalenia krytycznych związków między podmiotami a zagregowanymi informacjami. Jednym z wyzwań w eksploracji danych jest to, że faktyczne zebrane informacje mogą nie przypominać całej domeny. Aby rozwiązać ten fakt, korelacje między danymi mogą być metodycznie kontrolowane przez różne koncepcje eksploracji danych.
Standardy koncepcji eksploracji danych są egzekwowane przez Stowarzyszenie Szczególnej grupy zainteresowań Machinery w sprawie odkrywania wiedzy i wydobywania danych (SIGKDD). Organizacja ta publikuje „International Journal of Information Technology and Decyzyjne”, a także czasopismo SIGKDD Explorations. Egzekwowanie etyki i podstawowych zasad eksploracji danych utrzymuje działanie branży efektywnie i z ograniczonymi problemami prawnymi.
Przetwarzanie informacji jest jednym z najważniejszych aspektów eksploracji danych. Surowe dane muszą być wydobywane i interpretowane. Aby wykonać to działanie, należy ustalić proces, należy składać dane docelowe i znaleźć wzorce. Proces ten jest znany jako Odkrywanie wiedzy w bazach danych i został opracowany przez Gregory Piatetsky-Shapiro w 1989 roku.
Cztery różne klasy koncepcji eksploracji danych pozwalają na nastawienie procesu. Klastrowanie wykorzystuje algorytm utworzony z procesu wydobywania danych do montażu elementów w podobne grupy. W przeciwieństwie do klastrowania, klasyfikacja informacji ma miejsce, gdy dane są składane w predefiniowanych grupach i analizowane. Stowarzyszenie próbuje znaleźć związki między zmiennymi, określając, które grupy danych są powszechnie powiązane. Ostatecznym typem eksploracji danych jest regresja , w oparciu o metodę of Identyfikacja funkcji w gromadzeniu danych.
Walidacja informacji jest ostatnim krokiem w odkryciu, co reprezentuje aplikacja eksploracji danych. Gdy nie wszystkie algorytmy przedstawiają prawidłowy zestaw danych, występujące wzorce mogą skutkować sytuacją o nazwie nadmierne dopasowanie. Aby przezwyciężyć ten problem, dane są porównywane z zestawem testowym. Jest to koncepcja, w której pomiary są dostosowane do szeregu algorytmów, które zapewniłyby prawdopodobny zestaw zestawów danych. Jeśli uzyskane informacje nie są zgodne z zestawem testowym, wówczas zakładane wzorce w danych muszą być niedokładne.
Niektóre z najważniejszych koncepcji wydobywania danych występują w różnych branżach. Gry, biznes, marketing, nauka, inżynieria i nadzór wykorzystują techniki wydobycia danych. Przeprowadzając te techniki, każde pole może określić najlepsze praktyki lub lepsze sposoby znalezienia wyników.