數據挖掘

數據挖掘過程

數據挖掘,或者稱為數據庫中知識發現(KDD),被認為是最有益的技術,幫助研究人員,企業家和個人從收集到的數據中提取有價值的見解。它包括流程數據清理,數據清洗、集成、選擇、轉換、采礦、模式評估和知識表示。這種技術,我們提取信息來確定趨勢,模式,和有用的信息,允許企業通過數據挖掘、數據驅動的決策被證明是有利的為他們的增長。

數據挖掘也可以被認為是一個類型的調查,我們試圖找到隱藏的模式和信息從不同類別的數據收集。這些數據存儲在特定領域數據倉庫。其有效的分析和數據挖掘算法幫助決策和其他有用的信息,導致削減成本和產生收入。數據挖掘擁有先進技術來尋找模式和趨勢從存儲大量的數據。它利用複雜的數學算法評估大型數據預測未來趨勢。許多企業使用數據挖掘技術從龐大的數據中提取特定的數據存儲。

數據挖掘與數據科學。數據挖掘過程包括不同類型的服務,比如文本挖掘、視頻挖掘web挖掘社交媒體挖掘和圖像數據挖掘。軟件是用來實現數據挖掘更有效。有許多高端軟件,通過它,你可以手動定位數據很難找到。通過數據挖掘,可以預測你的業務目標,確定數據,準備數據,模型和評估數據和現在的數據。您可以執行數據挖掘等各種類型的數據關係數據庫。它是一家集多個數據集由表、列和記錄。你可以提取所需的數據和從數據庫訪問您正在尋找的信息通過這些數據庫。

當你搜索所需的數據從數據庫中,表傳遞和共享信息,促進了數據搜索、報告和組織。數據倉庫也有助於數據挖掘的數據類型。數據倉庫在一個業務是一個收集所有相關的技術數據,並提供了有價值的見解。營銷和金融領域提供很多來自多個地方的數據可以存儲在數據倉庫中。這些提取的數據進行了分析,利用對企業的決策。數據倉庫是用於數據分析的目的。許多組織正在使用數據倉庫的數據存儲和分析。

數據挖掘的優點有很多。其技術使企業獲得知識信息,它還可以幫助他們做出利潤豐厚的經營和生產過程的變化。數據挖掘是比其他統計應用程序更劃算。它還允許企業對經濟增長作出重要的決策。它幫助他們發現各種模式、趨勢和行為。數據挖掘可以做到和實現新係統或現有的。數據挖掘是比其他方法更快,幫助您分析巨大的數據集在一個較短時間內。數據挖掘是一個優秀的技術分析和操作數據。

你可以找到許多數據挖掘應用在衛生保健、教育、欺詐檢測、CRM、製造工程、金融銀行、測謊,購物籃分析等等。數據挖掘是非常有用的為企業以強烈的消費者的需求,如零售、金融、通信、營銷機構、銷售等,也可以幫助企業預測產品的顧客需求和偏好。數據有權確定數據挖掘未來事件,發現他們扮演重要的角色。它幫助許多組織實現方法開發和促進他們的數據支持客戶,回報給他們帶來了巨大的收入。

在實施數據挖掘也麵臨一些挑戰。這些挑戰可以與相關的技術數據,數據挖掘方法、表現等。如果你解決所有有效適當地在其執行過程中出現的這些挑戰。它必須是正確的,完整的從收集到的數據獲取有用的見解。有時這些不完整和嘈雜的數據創建破壞,數據挖掘將會處理大量的數據。還可能出現這些問題是因為人類的錯誤或測量儀器的數據。有時,這些大數據可能不準確和可靠。很難從客戶收集數據不願提供他們的信息,使數據不完整。

進入數據挖掘的深入,您必須首先簡要介紹數據挖掘。你應該通過各種數據挖掘的例子來理解其機製。它還將幫助您在執行過程中麵臨的挑戰。這些挑戰可能是由於不完全和嘈雜的數據,數據分布、複雜的數據,性能,數據隱私和安全,數據可視化,以及更多。數據挖掘涉及完善的數據分析工具,它可以幫助你發現以前未知的模式和關係在巨大的數據集。從統計模型得到幫助的工具,數學算法和機器學習技術如神經網絡、決策樹來分析這些數據。因此,數據挖掘涉及的分析和預測。

借助先進的統計、數學、數據挖掘和機器學習技術,已變得更加有效和高效。它涉及機器學習、數據庫管理和統計,和專業人士的目標是理解這些技術和如何處理他們。許多數據挖掘他們的職業,也是因為我們生活在一個數據驅動的世界的需求。從最近的數據挖掘項目,開發人員遇到各種數據挖掘技術如分類、聚類、回歸,外,序列模式,預測和關聯規則。所有這些數據挖掘技術提高數據挖掘的效率和有效的,它能使專業人員提高數據挖掘的表演。

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