O que são algoritmos de mineração de dados?
Os algoritmos de mineração de dados são consultas e programas programados usados para identificar padrões e tendências nos conjuntos de dados. O uso primário da mineração de dados é determinar as necessidades e preferências do cliente, com base em sua atividade real. Embora as informações sejam baseadas no desempenho passado, pode ser um excelente indicador de comportamento e tendências do cliente.
Dois excelentes exemplos de algoritmos de mineração de dados são os preditores de agrupamento e vizinhos mais próximos. O clustering é um termo usado para descrever uma atividade em que unidades ou dados individuais compartilham atributos importantes. Separar a roupa é um exemplo lógico desse comportamento. A pessoa que classifica a lavanderia está funcionando como o algoritmo. Ele ou ela separa a roupa em pilhas por atributos: cores, limpeza a seco e brancos são todos separados.
O processo real de tomada de decisão envolvido nessa atividade são os detalhes do algoritmo. Primeiro, o conjunto de dados deve ser limitado a itens relevantes para o exercício. Os sapatos não estão incluídos na lavanderiay Classificação, embora eles possam estar no mesmo espaço físico. A decisão deve ser tomada com antecedência sobre quais características serão usadas para separar a lavanderia e o tamanho de cada pilha. Os critérios devem ser fornecidos nos estágios iniciais, especificando o que é o item ou dados e qual a definição de mais próxima incluirá. Esse tipo de algoritmo segue um padrão semelhante ao processo de pensamento lógico.
O principal benefício dos algoritmos de mineração de dados é a capacidade do programa de criar e identificar padrões dentro de um enorme volume de dados. A capacidade de identificar vizinhos em um ambiente específico é fácil de fazer em um pequeno grupo. No entanto, os dados coletados de todas as transações de vendas concluídas dentro de um ano ou em um distrito exigem programas e lógica especiais com qualquer precisão.
Pessoas quePode criar algoritmos de mineração de dados para atender aos usuários necessidades de trabalho em inteligência de negócios ou mineração de dados. Essa é uma expansão muito complexa das estatísticas que crescem em popularidade, pois as organizações buscam produzir um retorno mais tangível dos dados coletados. Um desenvolvedor eficiente pode criar um conjunto de algoritmos de mineração de dados que identificam com precisão padrões de comportamento e use essas informações para prever ações futuras. Esta informação é muito valiosa para negócios, organizações e governos.