Vilka är de olika typerna av datainriktningstekniker?

Data mining hänvisar generellt till en metod som används för att analysera data från en målkälla och komponera den feedbacken till användbar information. Denna information används vanligtvis för att hjälpa en organisation att sänka kostnaderna i ett visst område, öka intäkterna eller båda. Det främsta syftet är ofta att underlätta med en applikation för gruvdrift att identifiera och extrahera mönster i en given datamängd.

Viktigast av allt syftar data mining-tekniker till att ge insikt som möjliggör en bättre förståelse av data och dess väsentliga funktioner. Företag och organisationer kan använda många olika typer av tekniker för datavrävning. Samtidigt som de kan ta ett liknande tillvägagångssätt strävar alla vanligtvis efter att uppnå olika mål.

Syftet med förutsägbar dataminingsteknik är nästan alltid att identifiera statistiska modeller eller mönster som kan användas för att förutsäga ett intressespons. Till exempel kan ett finansinstitut använda det för att identifiera vilka transaktioner som har högst sannolikhet för bedrägeri. Detta är den vanligaste tekniken för data mining och en som har blivit ett effektivt beslutsverktyg för medelstora till stora företag. Det har också visat sig vara effektivt för att förutsäga kundbeteende, kategorisera kundsegment och förutse olika händelser.

Sammanfattningsmodeller förlitar sig på data mining-tekniker som svarar i enlighet med sammanfattade data. Till exempel kan en organisation tilldela flygpassagerare eller kreditkortstransaktioner i olika grupper baserat på deras egenskaper som utvinns från analysprocessen. Denna modell kan också hjälpa företag att få en djupare förståelse för sin kundbas.

Associeringsmodeller tar hänsyn till att vissa händelser kan inträffa regelbundet. Detta kan vara samtidig köp av objekt som en mus och tangentbord eller en händelseföljd som ledde till att en viss hårdhetsenhet misslyckades. Associeringsmodeller representerar data mining-tekniker som används för att identifiera och karakterisera dessa associerade händelser.

Nätverksmodeller använder teknik för gruvdrift för att avslöja datastrukturer som är i form av noder och länkar. Till exempel kan en organiserad bedrägeri sammanställa en lista över stulna kreditkortsnummer och sedan vända och använda dem för att köpa föremål online. I denna illustration representerar kreditkort och onlinehandlare noderna medan de faktiska transaktionerna fungerar som länkarna.

Data mining har många syften och kan användas för både positiv och skadlig vinst. Fler organisationer kommer att upptäcka fördelarna med att slå samman teknik för gruvdrift för att bilda hybridmodeller. Dessa kraftfulla kombinationer resulterar ofta i applikationer med överlägsen prestanda. Genom att integrera de viktigaste funktionerna i olika metoder i enskilda hybridlösningar kan organisationer vanligtvis övervinna begränsningarna i enskilda strategisystem.