데이터 마이닝 예제

데이터 마이닝 예제

예를 들어 고객 인구 통계 프로필의 경우 연령 데이터가 누락되었습니다. 데이터가 불완전하며 채워야 합니다. 경우에 따라 데이터 이상값이 있을 수 있습니다. 예를 들어 나이는 값이 300입니다. 데이터가 일치하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 고객의 이름은 테이블에서 다릅니다. 정규화: 특성 데이터가 축소된 경우 정규화가 수행됩니다. 예: 데이터는 정규화 후 -2.0에서 2.0 범위로 떨어질 수 있습니다. 테러 활동을 식별하는 도구로 패턴 마이닝의 맥락에서, 국가 연구위원회는 다음과 같은 정의를 제공합니다 : "패턴 기반 데이터 마이닝은 테러리스트와 연관 될 수있는 패턴 (비정상적인 데이터 패턴 포함)을 찾습니다. 활동 — 이러한 패턴은 큰 소음의 바다에서 작은 신호로 간주 될 수 있습니다." [43] [44] [45] 패턴 마이닝에는 시간적 및 비시간적 도메인에서 모두 볼 수 있는 패턴이 클래식 지식 검색 검색 방법으로 가져오는 음악 정보 검색(MIR)과 같은 새로운 영역이 포함됩니다. 데이터 마이닝을 통해 슈퍼마켓 소유자는 자신보다 더 나은 선택과 선호도를 알 수 있습니다. 당신이 우리를 믿지 않는 경우, 당신은 타겟이 몇 년 전에 무슨 짓을했는지에 놀랄 것입니다. 구매 이력과 여성 고객 중 한 사람의 행동에 따라 Target은 그녀가 임신했다고 올바르게 결론을 내렸습니다.

아, 그리고 당신에게 말하자면 – 이것은 여자 자신이 알기 도 전에였습니다. 이것이 데이터, 패턴 및 분석의 힘입니다. 일반적으로 이러한 소매점은 고객을 "갱신, 빈도, 화폐" 그룹 및 다양한 캠페인 및 전략이 있는 특정 그룹으로 나눕니다. 따라서 지출이 많지만 자주 지출하지 않는 고객은 거의 지출하지 않는 고객과 는 다르게 처리됩니다. 후자의 종류는 충성도를받을 수 있습니다, 상향 판매, 또는 교차 판매 이벤트, 전자는 윈 백 거래를 제공 할 수 있습니다 반면, 그냥 예를 들어. 데이터 시각화: 무엇, 이유 및 방법! 이 데이터 마이닝 기술은 둘 이상의 항목 간의 연결을 찾는 데 도움이 됩니다. 데이터 집합에서 숨겨진 패턴을 검색합니다. 오늘날 데이터 검색, 분석 및 관리는 엄청난 고용 기회를 가진 시장입니다. 데이터 마이닝 전문가는 데이터베이스를 사용하여 정보를 평가하고 유용하거나 신뢰할 수 없는 정보를 폐기합니다.

이를 위해서는 빅 데이터, 컴퓨팅 및 정보 분석에 대한 지식과 다양한 유형의 소프트웨어를 처리할 수 있는 능력이 필요합니다. 지식 발견 "On the Grid"는 일반적으로 그리드 컴퓨팅 개념을 사용하여 개방형 환경에서 지식 검색을 수행하여 사용자가 다양한 온라인 데이터 원본의 데이터를 통합하고 원격 리소스를 사용하여 원격 리소스를 실행하도록 하는 것을 말합니다. 데이터 마이닝 작업. 가장 오래된 예는 ACM SC02(슈퍼컴퓨팅 2002) 컨퍼런스 및 전시회에서 "가장 혁신적인 데이터 집약적 애플리케이션 어워드"를 수상한 런던 임페리얼 칼리지에서 개발된 디스커버리 넷(Discovery Net,[47])입니다. 생물 정보학 응용 프로그램에 대한 대화 형 분산 지식 발견 응용 프로그램. 다른 예로는 그리드 컴퓨팅을 기반으로 분산 지식 발견을 위한 지식 그리드 아키텍처를 개발한 칼라브리아 대학의 연구원들이 수행한 작업이 있습니다. [48] [49] 클러스터 분석을 통해 데이터베이스 내의 일반적인 기능에 따라 지정된 사용자 그룹을 식별할 수 있습니다.

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