Quais são os conceitos de mineração de dados mais importantes?
Os conceitos de mineração de dados mais importantes são usados para a análise de informações coletadas, principalmente no esforço de observar um comportamento. As interações desconhecidas entre os dados são pesquisadas de várias maneiras para verificar as relações críticas entre os sujeitos e as informações agregadas. Um desafio na mineração de dados é que as informações reais coletadas não podem ser uma reminiscência de todo o domínio. Em um esforço para abordar esse fato, as correlações entre os dados podem ser controladas metodicamente pelos vários conceitos de mineração de dados.
Os padrões para conceitos de mineração de dados são aplicados pelo grupo de interesse especial da Association for Computing Machinery sobre descoberta de conhecimento e mineração de dados (SIGKDD). Esta organização publica o “International Journal of Information Technology and Decision therend”, bem como as explorações da revista sigkdd.> O pré-processamento da informação é um dos aspectos mais importantes da mineração de dados. Os dados brutos devem ser extraídos e interpretados. Para executar essa ação, um processo deve ser determinado, os dados de destino devem ser montados e os padrões são encontrados. O processo é conhecido como descoberta de conhecimento em bancos de dados e foi desenvolvido por Gregory Piatetsky-Shapiro em 1989.
Quatro classes diferentes de conceitos de mineração de dados permitem que o processo ocorra. clustering usa o algoritmo criado a partir do processo de mineração de dados para montar itens em grupos semelhantes. Diferentemente do clustering, a classificação das informações é quando os dados são montados em grupos predefinidos e analisados. Associação tenta encontrar relações entre variáveis, determinando quais grupos de dados estão comumente associados. O tipo final de mineração de dados é regressão , com base no método of Identificando uma função dentro da coleção de dados.
Validar as informações é a etapa final para descobrir o que o aplicativo de mineração de dados representa. Quando nem todos os algoritmos apresentam um conjunto de dados válido, os padrões que ocorrem podem resultar em uma situação chamada exageramento. Para superar esse problema, os dados são comparados a um conjunto de testes. Este é um conceito no qual as medições estão alinhadas com uma série de algoritmos que forneceriam um conjunto plausível de conjuntos de dados. Se as informações adquiridas não se alinham ao conjunto de testes, os padrões assumidos nos dados devem ser imprecisos.
Alguns dos conceitos de mineração de dados mais importantes ocorrem em uma variedade de indústrias. Jogos, negócios, marketing, ciência, engenharia e vigilância utilizam técnicas de mineração de dados. Ao conduzir essas técnicas, cada campo pode determinar as melhores práticas ou melhores maneiras de encontrar resultados.