Farklı Veri Madenciliği Yöntemleri nelerdir?

Her iki yazılım seçeneğinde ve teorik kavramlarda çeşitli farklı veri madenciliği yöntemleri kullanılmaktadır. Bunlar, kullanıcıların çeşitli araçlar kullanan bireyler ve şirketler tarafından toplanan verilerden bilgi almasına izin verir. Tek bir denekte veya çeşitli deneklerde çeşitli faktörleri belirlemek için büyük miktarlarda veri kullanılabilir. kolay kredi veren bankalarBu veri madenciliği yöntemleri en yaygın olarak dolandırıcılık koruması, pazarlama ve gözetleme alanlarında kullanılmaktadır.

Yüzlerce yıldır, veri madenciliği yöntemleri deneklerden bilgi elde etmek için kullanılmıştır. Bununla birlikte, modern teknikler, bilgisayarlı kaynaklar aracılığıyla önemli veriler sağlamak için otomatik kavramları kullanır. Bilgisayar bilimleri 20. yüzyılda ortaya çıktıkça, veri madenciliği yöntemleri kavramı, büyük miktarda veri toplamasında gizli kalıpların üstesinden gelmek için geliştirilmişti. Bunun iyi bir örneği, çevrimiçi bir müşterinin alışveriş modellerini analiz eden bir reklam firmasıdır. Bu şirket daha sonra bireyin satın almakla ilgilenebileceği belirli ürünleri pazarlayabilir.

Sektörde yaygın olarak kullanılan bir veri madenciliği tekniği Veritabanlarında Bilgi Bulma (KDD) olarak adlandırılmaktadır. 1989 yılında GregoryPiatetsky-Shapiro tarafından geliştirilen KDD, kullanıcıların ham verileri işleyebilmelerini, gerekli veriler için bilgileri analiz etmelerini ve sonuçları yorumlamalarını sağlar. Bu yöntem, kullanıcıların algoritmalarda kalıp bulmasına izin verir, ancak genel veriler her zaman doğru değildir ve uzlaşma yollarıyla bir araya getirilebilir. Bu aşırı donatı olarak bilinir .

Temel veri madenciliği yöntemleri dört belirli görev türünü içerir: sınıflandırma, kümeleme, regresyon ve ilişkilendirme. Sınıflandırma mevcut bilgiyi alır ve tanımlanmış gruplandırmalara dahil eder. Kümeleme , tanımlanan grupları kaldırır ve verilerin benzer öğeler tarafından sınıflandırılmasına olanak tanır. Regresyon , bilginin işlevi üzerine hızlı kredi veren bankalarodaklanır, kavram üzerindeki verileri modelleme. Son veri madenciliği yöntemi, ilişkilendirme , çeşitli veri akışları arasında ilişki bulmaya çalışır.

Çeşitli veri madenciliği yöntemlerini kullanırken, hangi parametrelerin işlemde kullanılabileceğini belirlemek için belirli standartlar kullanılır. Bilgi İşlem Bulma ve Veri Madenciliğine Yönelik Makinelerin Özel İlgi Grubu Bilgi İşlem Derneği (SIGKDD) hangi süreçlerin uygun olduğunu belirleyen yıllık bir toplantı düzenler. Bireyler ve şirketler hakkında en iyi bilgileri bulmak için pratik uygulamalarla birlikte etik faktörler tartılır. Bu bilgi SIGKDD Explorations adlı endüstri dergisinde yayınlanmaktadır .