Was ist Data Mining und was ist kein Data Mining?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42

Data-Mining erfolgt ohne vorgefasste Hypothesen, daher die Informationen, die aus dem Daten ist nicht um konkrete Fragen der Organisation zu beantworten. Kein Data Mining : Das Ziel von Data-Mining ist die Extraktion von Mustern und Wissen aus großen Mengen von Daten , nicht die Extraktion ( Bergbau ) von Daten selbst.

Also, was sind Daten beim Data Mining?

Data-Mining . In einfachen Worten, Data-Mining ist definiert als ein Prozess, der verwendet wird, um verwendbare. zu extrahieren Daten aus einem größeren Satz von rohen Daten . Es bedeutet zu analysieren Daten Muster in großen Mengen von Daten mit einer oder mehreren Software. Data-Mining hat Anwendungen in mehreren Bereichen, wie Wissenschaft und Forschung.

Abgesehen davon, wie verwenden Sie Data Mining? Hier ist die Liste von 14 weiteren wichtigen Bereichen, in denen Data Mining weit verbreitet ist:

1. Gesundheitsversorgung der Zukunft. Data Mining birgt großes Potenzial zur Verbesserung der Gesundheitssysteme.
2. Warenkorbanalyse.
3. Fertigungstechnik.
4. CRM.
5. Entdeckung eines Betruges.
6. Einbruchserkennung.
7. Kundensegmentierung.
8. Finanzielles Bankwesen.

Vor diesem Hintergrund: Was ist Data Mining und sein Prozess?

Data-Mining ist der Prozess Muster in großen zu entdecken Daten Sets mit Methoden an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Statistik und Datenbanksystemen. Dies beinhaltet in der Regel die Verwendung von Datenbanktechniken wie räumlichen Indizes.

Welche Arten von Daten gibt es beim Data Mining?

Arten von Daten

• Relationale Datenbanken.
• Data Warehouse.
• Erweiterte DB- und Informations-Repositorys.
• Objektorientierte und objektrelationale Datenbanken.
• Transaktions- und räumliche Datenbanken.
• Heterogene und Legacy-Datenbanken.
• Multimedia- und Streaming-Datenbank.
• Textdatenbanken.