Data Mining

Data Mining

Data Mining — это процесс обнаружения невидимых ранее закономерностей и выявления неизвестных знаний, которые являются простыми и полезными и помогают при решении проблем во всех отраслях нашей деятельности. Методы Data Mining берут начало с различных научных учений. Используется в разных отраслях.

С помощью внедрения Data Mining, OLAP может использовать полученные данные и выявить требуемые закономерности, чтобы решить различного рода задачи.

Отличия Data Mining

Стандартные, основанные на статистике, методы обработки и анализа баз данных используются для решения ранее выбранных проблем и задач.

Из определения следует, что Data Mining используется для обнаружения нетривиальных закономерностей. Главное отличие этой технологии – возможность самостоятельно выявлять закономерности и решать проблемы.

Цели Data Mining

Классифицировать – найти признаки у событий или объектов, которые помогают отнести их к определенному классу

Кластеризировать – является более сложной задачей, которую можно решить с помощью анализа, и логическим продолжением идеи классификации. Дает возможность сгруппировать объекты, без начальных классов.

Ассоциировать– найти закономерности в связанных событиях. Ассоциативный поиск основывается на рассмотрении разных событий, которые происходят одновременно.

Установить последовательность – найти закономерности между событиями, которые связаны по времени. Из закона последовательности следует, что через какой-то отрезок времени после события 1, настанет событие 2.

Спрогнозировать — выявить зависимость между переменными входными сведениями и выходными данными.

Регистрация на бирже