Տվյալների մշակման ո՞ր տեխնիկան կարող է օգտագործվել քաղաքականությունը ընտրելու համար:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

Տվյալների արդյունահանման 7 ամենակարևոր մեթոդները

1. Հետևելու օրինաչափություններ. Ամենատարրականներից մեկը տեխնիկան մեջ տվյալների հանքարդյունաբերություն սովորում է ճանաչել օրինաչափությունները ձեր մեջ տվյալները հավաքածուներ.
2. Դասակարգում.
3. Ասոցիացիա.
4. Օտարության հայտնաբերում.
5. Կլաստերավորում.
6. Հետընթաց.
7. Կանխատեսում.

Այս առումով, ինչպիսի՞ տվյալների վրա կարող է իրականացվել Տվյալների մայնինգ:

Տվյալների հանքարդյունաբերություն գործածվում և ուսումնասիրվում է տվյալների բազաների համար, ներառյալ հարաբերական տվյալների բազաները, առարկայական և օբյեկտի վրա հիմնված տվյալների բազաները, տվյալները Պահեստներ, գործարքների տվյալների բազաներ, չկառուցված և կիսակառուցված պահոցներ, ինչպիսիք են Համաշխարհային ցանցը, առաջադեմ տվյալների բազաները, ինչպիսիք են տարածական տվյալների բազաները, Կարելի է նաև հարցնել՝ ինչո՞վ է տվյալների արդյունահանումը տարբերվում վիճակագրությունից՝ ընտրել ճիշտը հետևյալից: Տվյալների հանքարդյունաբերություն ինդուկտիվ գործընթաց է և օգտագործում է որոշումների ծառի պես ալգորիթմ, կլաստերի ալգորիթմ՝ բխելու համար տվյալները բաժանել և ստեղծել վարկածներ տվյալները մինչդեռ վիճակագրություն դեդուկտիվ գործընթաց է, այսինքն՝ այն չի ներառում որևէ կանխատեսում, այն օգտագործվում է գիտելիք ստանալու և վարկածները ստուգելու համար:

Մարդիկ նաև հարցնում են, թե որո՞նք են տվյալների արդյունահանման չորս մեթոդները, որոնք օրինակներ են տալիս, թե ինչպես կօգտագործեիք յուրաքանչյուրը բիզնեսում:

Ասոցիացիայի կանոնների բացահայտում (նկարագրական) Դասակարգում (կանխատեսող) Կլաստերավորում (նկարագրական)

Հետընթաց

• Լրացուցիչ ապրանքների հիման վրա նոր արտադրանքի եկամուտների կանխատեսում:
• Քաղցկեղի կանխատեսումը՝ հիմնվելով սպառված ծխախոտների քանակի, օգտագործված սննդի, տարիքի և այլնի վրա:
• Ֆոնդային շուկայի և ինդեքսների ժամանակային շարքերի կանխատեսում.

Որո՞նք են տվյալների արդյունահանման գործիքների հինգ հիմնական տեսակները:

Ստորև բերված են տվյալների արդյունահանման 5 տեխնիկա, որոնք կարող են օգնել ձեզ ստեղծել օպտիմալ արդյունքներ:

• Դասակարգման վերլուծություն. Այս վերլուծությունը օգտագործվում է տվյալների և մետատվյալների մասին կարևոր և համապատասխան տեղեկատվություն ստանալու համար:
• Ասոցիացիայի կանոնների ուսուցում.
• Անոմալիա կամ արտասովոր հայտնաբերում:
• Կլաստերավորման վերլուծություն.
• Ռեգրեսիայի վերլուծություն.