Hvilken data mining-teknik kan bruges til at vælge politikken?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45

De 7 vigtigste data mining-teknikker

1. Sporingsmønstre. En af de mest basale teknikker i data mining er at lære at genkende mønstre i din data sæt.
2. Klassifikation.
3. Foreningen.
4. Outlier-detektion.
5. Klynger.
6. Regression.
7. Forudsigelse.

I denne forbindelse, på hvilken slags data Data mining kan udføres?

Data mining tages i brug og undersøges til databaser, herunder relationsdatabaser, objektrelationelle databaser og objektorienterede databaser, data varehuse, transaktionsdatabaser, ustrukturerede og semistrukturerede depoter såsom World Wide Web, avancerede databaser såsom rumlige databaser, Man kan også spørge, på hvilke måder adskiller data mining sig fra Statistik vælge det rigtige fra følgende? Data mining er en induktiv proces og bruger en algoritme som et beslutningstræ, klyngealgoritme til at udlede data partitionere og generere hypoteser ud fra data hvorimod Statistikker er den deduktive proces, dvs. den involverer ikke nogen forudsigelser, den bruges til at udlede viden og verificere hypoteser.

Folk spørger også, hvad er de fire data mining-teknikker, der giver eksempler på, hvordan du ville bruge hver enkelt i erhvervslivet?

Opdagelse af associationsregel (beskrivende) Klassifikation (prædiktiv) Klynger (beskrivende)

Regression

• Forudsigelse af omsætning for et nyt produkt baseret på komplementære produkter.
• Forudsigelse af kræft baseret på antallet af indtaget cigaretter, indtaget mad, alder osv.
• Tidsserie forudsigelse af aktiemarked og indekser.

Hvad er de fem hovedtyper af dataminingværktøjer?

Nedenfor er 5 data mining-teknikker, der kan hjælpe dig med at skabe optimale resultater

• Klassifikationsanalyse. Denne analyse bruges til at hente vigtig og relevant information om data og metadata.
• Foreningens regellæring.
• Anomali eller afvigende detektion.
• Klyngeanalyse.
• Regressions analyse.