Hvilken datautvinningsteknikk kan brukes til å velge policyen?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2023-12-15 23:51

De 7 viktigste datautvinningsteknikkene

1. Sporingsmønstre. En av de mest grunnleggende teknikker i Datautvinning er å lære å gjenkjenne mønstre i din data settene.
2. Klassifisering.
3. Assosiasjon.
4. Outlier-deteksjon.
5. Gruppering.
6. Regresjon.
7. Prediksjon.

I denne forbindelse, på hva slags data Data mining kan utføres?

Datautvinning blir tatt i bruk og studert for databaser, inkludert relasjonsdatabaser, objektrelasjonelle databaser og objektorienterte databaser, data varehus, transaksjonsdatabaser, ustrukturerte og semistrukturerte depoter som World Wide Web, avanserte databaser som romlige databaser, Man kan også spørre, på hvilke måter er datautvinning forskjellig fra Statistikk velge det riktige fra følgende? Datautvinning er en induktiv prosess og bruker en algoritme som et beslutningstre, klyngealgoritme for å utlede data partisjonere og generere hypoteser fra data mens statistikk er den deduktive prosessen, dvs. den involverer ingen spådommer, den brukes til å utlede kunnskap og verifisere hypoteser.

Folk spør også, hvilke fire datautvinningsteknikker gir eksempler på hvordan du vil bruke hver enkelt i virksomheten?

Association Rule Discovery (beskrivende) Klassifisering (prediktiv) Clustering (beskrivende)

Regresjon

• Forutsi inntekter for et nytt produkt basert på komplementære produkter.
• Forutsi kreft basert på antall sigaretter konsumert, mat konsumert, alder, etc.
• Tidsserieprediksjon av aksjemarked og indekser.

Hva er de fem hovedtypene for datautvinningsverktøy?

Nedenfor er 5 data mining-teknikker som kan hjelpe deg med å skape optimale resultater

• Klassifikasjonsanalyse. Denne analysen brukes til å hente viktig og relevant informasjon om data, og metadata.
• Foreningsregellæring.
• Deteksjon av avvik eller avvik.
• Klyngeanalyse.
• Regresjonsanalyse.