Vad är algoritmer för gruvdrift?

Data mining-algoritmer är programmerade frågor och program som används för att identifiera mönster och trender i datauppsättningar. Den primära användningen av data mining är att bestämma kundens behov och preferenser, baserat på deras faktiska aktivitet. Även om informationen är baserad på tidigare resultat kan den vara en utmärkt indikator på kundbeteende och trender.

Två utmärkta exempel på algoritmer för gruvdrift är kluster och närmaste grannprediktorer. Clustering är en term som används för att beskriva en aktivitet där enskilda enheter eller data delar viktiga attribut. Att separera tvätten är ett logiskt exempel på detta beteende. Personen som sorterar tvätten fungerar som algoritm. Han eller hon delar tvätten i högar efter attribut: färger, kemtvätt och vita är alla separerade.

Den faktiska beslutsprocessen som är involverad i denna aktivitet är detaljerna i algoritmen. Först måste datauppsättningen vara begränsad till artiklar som är relevanta för övningen. Skor ingår inte i tvättsortering, även om de kan vara i samma fysiska utrymme. Beslutet måste fattas i förväg om vilka egenskaper som ska användas för att separera tvätten och storleken på varje hög.

Närmaste grannprediktor baseras på identifiering av nära matchande exempel. Kriterierna måste anges i de inledande stadierna, ange vad objektet eller uppgifterna är och vad definitionen på närmaste kommer att inkludera. Denna typ av algoritm följer ett liknande mönster som en logisk tankeprocess.

Den primära fördelen med algoritmer för data mining är programmets förmåga att skapa och identifiera mönster inom en enorm datamängd. Förmågan att identifiera grannar i en viss miljö är lätt att göra i en liten grupp. Men data som samlas in från alla försäljningstransaktioner som genomförts inom året eller i ett distrikt kräver speciella program och logik med någon noggrannhet.

Människor som kan skapa data mining-algoritmer för att möta användare behöver arbeta inom business intelligence eller data mining. Detta är en mycket komplex utvidgning av statistik som växer i popularitet när organisationer försöker ge en mer konkret avkastning från de data som de har samlat in. En effektiv utvecklare kan skapa en uppsättning data mining-algoritmer som exakt identifierar mönster i beteende och använder denna information för att förutsäga framtida åtgärder. Denna information är mycket värdefull för företag, organisationer och regeringar.