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Video: Quale tecnica di data mining può essere utilizzata per scegliere la policy?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Le 7 tecniche di data mining più importanti
- Modelli di monitoraggio. Uno dei più basilari tecniche in estrazione dei dati sta imparando a riconoscere i modelli nel tuo dati imposta.
- Classificazione.
- Associazione.
- Rilevamento di valori anomali.
- Raggruppamento.
- Regressione.
- Predizione.
A tal proposito, su che tipo di dati si può eseguire il Data mining?
Estrazione dei dati viene utilizzato e studiato per i database, compresi i database relazionali, i database relazionali a oggetti e i database orientati agli oggetti, dati magazzini, database transazionali, repository non strutturati e semi-strutturati come il World Wide Web, database avanzati come i database spaziali, Ci si potrebbe anche chiedere, in che modo il data mining è diverso da Statistics scegliere il corretto dai seguenti? Estrazione dei dati è un processo induttivo e utilizza un algoritmo come un albero decisionale, un algoritmo di clustering per derivare dati partizionare e generare ipotesi da dati invece statistiche è il processo deduttivo cioè non comporta alcuna previsione è utilizzato per derivare conoscenze e verificare ipotesi.
Le persone chiedono anche, quali sono le quattro tecniche di data mining che forniscono esempi di come le utilizzeresti nel mondo degli affari?
Regole di associazione Scoperta (descrittiva) Classificazione (predittiva) Clustering (descrittiva)
Regressione
- Previsione dei ricavi di un nuovo prodotto basato su prodotti complementari.
- Prevedere il cancro in base al numero di sigarette consumate, al cibo consumato, all'età, ecc.
- Previsione delle serie temporali del mercato azionario e degli indici.
Quali sono i cinque principali tipi di strumenti di data mining?
Di seguito sono riportate 5 tecniche di data mining che possono aiutarti a creare risultati ottimali
- Analisi di classificazione. Questa analisi viene utilizzata per recuperare informazioni importanti e pertinenti sui dati e sui metadati.
- Apprendimento delle regole dell'associazione.
- Rilevamento di anomalie o valori anomali.
- Analisi di clustering.
- Analisi di regressione.
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