Quais são os conceitos mais importantes de mineração de dados?

Os conceitos mais importantes de mineração de dados são usados ​​para a análise das 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 podem não ser uma reminiscência de todo o domínio. Em um esforço para abordar esse fato, as correlações entre os dados podem ser metodicamente controladas pelos vários conceitos de mineração de dados.

Os padrões para os conceitos de mineração de dados são aplicados pelo Grupo de Interesse Especial da Association for Computing Machinery em Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados (SIGKDD). Esta organização publica o “Jornal Internacional de Tecnologia da Informação e Tomada de Decisão”, bem como a revista SIGKDD Explorations. A aplicação da ética e dos princípios básicos da mineração de dados mantém a indústria trabalhando eficientemente e com problemas legais limitados.

O pré-processamento das informações é um dos aspectos mais importantes da mineração de dados. Os dados brutos devem ser extraídos e interpretados. Para executar esta ação, um processo deve ser determinado, os dados de destino devem ser montados e os padrões encontrados. O processo é conhecido como Descoberta do 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. O clustering usa o algoritmo criado a partir do processo de mineração de dados para montar itens em grupos semelhantes. Ao contrário do cluster, a classificação das informações ocorre quando os dados são reunidos em grupos predefinidos e analisados. A associação tenta encontrar relacionamentos entre variáveis, determinando quais grupos de dados são comumente associados. O tipo final de mineração de dados é a regressão , com base no método de identificação de uma função na coleta de dados.

A validação das 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 sobreajuste. Para superar esse problema, os dados são comparados a um conjunto de testes. Esse 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 estiverem alinhadas com o conjunto de testes, os padrões assumidos nos dados deverão ser imprecisos.

Alguns dos conceitos mais importantes de mineração de dados ocorrem em uma variedade de setores. Jogos, negócios, marketing, ciência, engenharia e vigilância utilizam técnicas de mineração de dados. Ao conduzir essas técnicas, cada campo pode determinar as práticas recomendadas ou as melhores maneiras de encontrar resultados.