Vad är databasbrytning?

Databasbrytning används av forskare för att samla in, samla in och analysera mönster från en mängd information. Ett antal företag, som marknadsföring och medicinsk forskning, skiljer specifika mönster för att bättre förstå deras praxis och försöka förbättra dem. Korrekt analysteknik behövs för att se till att mönstren är sanningsenliga och tar hänsyn till alla variabler.

Rätt typ av data måste samlas in så att databasbrytningsprocessen visar exakta resultat. Detta innebär att alla onödiga eller ofullständiga information som kan skjuva resultaten måste tas bort. En större databas kan ge mer trovärdighet till de upptäckta mönstren, men den har också en större risk att innehålla felaktiga data. Det är viktigt att fastställa exakt vilka frågor som måste besvaras, för att se till att datautvinning ger användbara resultat.

Klassificering och klustering är viktiga tekniker i databasbrytning. Dessa metoder används ofta när man hanterar en stor databas som innehåller mycket information som måste kategoriseras. Detta kan inkludera numeriska ekvationer och statistik. Uppgifterna kan antingen klassificeras i olika typer av grupper som är fördefinierade av forskarna, eller så kan de automatiskt grupperas i grupper av liknande objekt.

Regression är ett annat populärt verktyg för databasbrytning. Denna process modellerar och analyserar olika variabler för att producera en formel som gäller för den klassificerade datamängden. Dess funktion är att skapa en felfri ekvation, så att nya data snabbt kan bearbetas och sorteras. Kvantitativa data, såsom mätningar eller hastigheter, analyseras ofta på detta sätt.

En av de branscher som är starkt beroende av databasbrytning är marknadsföring. Att ta reda på vilka produkter som är mest lönsamma med vilka typer av människor är mycket viktigt för marknadsförare som vill förutsäga möjliga vinster och göra en handlingsplan. Om det till exempel fastställs att tonåringar föredrar en typ av läsk framför en annan med stor marginal, kommer marknadsförare att ta hänsyn till detta och marknadsföra produkten till en tonårig demografisk. Detta ökar både vinsten och sparar resurser genom att inte slösa bort pengar på reklam inriktad på åldersgrupper som är mindre benägna att vara intresserade av produkten.

Forskare inom områdena medicin och vetenskap urskiljer också ofta mönster från stora mängder information. Många sjukdomar har botats och behandlingar har utvecklats genom att analysera och hitta mönster i experimentell data. På liknande sätt används databasbrytning ofta för att bestämma vilka läkemedel som fungerar bäst för olika typer av medicinska tillstånd och för att lära sig vilka typer av människor som är mest mottagliga för möjliga biverkningar.