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Welche Data-Mining-Technik kann verwendet werden, um die Richtlinie auszuwählen?
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Anonim

Die 7 wichtigsten Data-Mining-Techniken

  1. Tracking-Muster. Einer der grundlegendsten Techniken in Data-Mining lernt, Muster in deinem. zu erkennen Daten setzt.
  2. Einstufung.
  3. Verband.
  4. Ausreißererkennung.
  5. Clusterbildung.
  6. Rückschritt.
  7. Vorhersage.

Auf welcher Art von Daten kann in diesem Zusammenhang Data Mining durchgeführt werden?

Data-Mining für Datenbanken eingesetzt und untersucht wird, einschließlich relationaler Datenbanken, objektrelationaler Datenbanken und objektorientierter Datenbanken, Daten Lagerhäuser, Transaktionsdatenbanken, unstrukturierte und halbstrukturierte Repositorys wie das World Wide Web, fortgeschrittene Datenbanken wie räumliche Datenbanken, Man kann sich auch fragen, inwiefern sich Data Mining von Statistiken unterscheidet. Wählen Sie das Richtige aus den folgenden? Data-Mining ist ein induktiver Prozess und verwendet einen Algorithmus wie einen Entscheidungsbaum, einen Clustering-Algorithmus, um abzuleiten Daten zerlegen und Hypothesen generieren aus Daten wohingegen Statistiken ist der deduktive Prozess, d. h. er beinhaltet keine Vorhersagen, sondern dient der Ableitung von Wissen und der Überprüfung von Hypothesen.

Die Leute fragen auch, welche der vier Data-Mining-Techniken Beispiele dafür sind, wie Sie jede einzelne in der Geschäftswelt einsetzen würden?

Erkennung von Zuordnungsregeln (beschreibend) Klassifizierung (prädiktiv) Clustering (beschreibend)

Rückschritt

  • Vorhersage des Umsatzes eines neuen Produkts basierend auf komplementären Produkten.
  • Krebsvorhersage basierend auf der Anzahl der konsumierten Zigaretten, der konsumierten Nahrung, dem Alter usw.
  • Zeitreihenvorhersage von Aktienmärkten und Indizes.

Was sind die fünf wichtigsten Arten von Data-Mining-Tools?

Im Folgenden finden Sie 5 Data-Mining-Techniken, mit denen Sie optimale Ergebnisse erzielen können

  • Klassifizierungsanalyse. Diese Analyse wird verwendet, um wichtige und relevante Informationen über Daten und Metadaten abzurufen.
  • Assoziationsregel lernen.
  • Anomalie- oder Ausreißererkennung.
  • Clustering-Analyse.
  • Regressionsanalyse.

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