Fondamenti e Finalità di Data Mining

significato e l'uso di Data Mining:.
Data mining è un termine relativamente nuovo che il processo attraverso il quale le informazioni derivata da modelli di previsione stanno mostrando

I database relazionali sono spesso grandi quantità di dati e di informazioni raccolte è memorizzato può essere notevole. Ma quali dati? Come azienda o datore di lavoro che sono fondamentali per le loro prestazioni e le azioni sulla base di questi modelli è l'organizzazione? Cercare manualmente le informazioni memorizzate in un database di grandi dimensioni e quindi determinare che cosa la vostra organizzazione è importante essere quasi impossibile.

Questo è dove le tecniche di data mining vengono in soccorso! Software data mining analizza una grande quantità di relazioni tra i dati e garantisce il livello di giochi di apprendimento

tecniche di estrazione dati:.
Ci sono molte tecniche di Data Mining (DM) e chiede quale tipo di dati influenza fortemente il tipo . di tecniche di data mining

Si prega di notare che la natura di Data Mining DM ed emergenti la nuova tecnologia viene applicata in ogni momento

Clustering, la regressione, la classificazione e le forme di cooperazione:. In generale, non vi è un programma utilizzato da diverse tecniche importanti nel data mining

Clustering:.
set di dati di clustering che hanno qualche tipo di relazione più simile a che i dati individuati sono raggruppati per problemi di formazione. Un esempio di questo si riduce a dati di vendita sarebbe che mercato specifico

. Voto:
I temi della data warehouse struttura dati nota sono raggruppati per applicazione. Questo metodo è ideale per la pulizia di dati e di decisione alberi, reti neurali e "prossimo più vicino" metodi come gli algoritmi di apprendimento di uno o più impieghi

regressione:.
Regressione utilizza una formula matematica ed è ottimo per il digitale informazioni. Si tratta di dati principalmente numerici e quindi applicare una formula che regola i dati per verificare

I nuovi dati possono poi essere inseriti nella formula, il risultato di analisi predittiva

Associazione:..
Spesso chiamata la "regole di associazione, popolare e variabili (data warehouse in cui i dati sono memorizzati per analisi) della rete interessante rapporto tra ricerca porta. Dopo una associazione" regola "è stata creata, le previsioni possono essere fatte Questo è considerato e una società :. la gente compra un oggetto particolare, allora ci può essere una buona possibilità che essi hanno anche un elemento (accanto al responsabile del negozio è sicuro che questi elementi possono creare può comprare essere altri).

Data Mining e Business Intelligence pila :..

Informazioni commerciali la raccolta e lo stoccaggio di analisi dei dati per riferirsi a decisioni più consapevoli di business intelligence, ha spesso più strati, che è diviso in formazione pila business intelligence

mobili bilaterale (business intelligence ) sono: dati, analisi e sottile strato di presentazione

Analisi dello strato è responsabile per l'analisi dei dati e data mining, dove la cappa è una pila.. Altri elementi che sono parte dell'analisi livello e analisi predittiva (key performance indicator) KPI stanno addestrando.

Il data mining è un elemento essenziale nella business intelligence, dati del gruppo che la visualizzazione dei dati (BI parte del livello di presentazione di esposizione e l'utente finale che facilitino le relazioni tra le batterie principali). Gli individui possono verificare rapidamente queste relazioni e visualizzazione grafica dei dati basati su qualche tipo di azione da portare
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