Hva er data mining og hva er ikke data mining?

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

Datautvinning gjøres uten noen forutinntatt hypotese, derav informasjonen som kommer fra data er ikke å svare på spesifikke spørsmål fra organisasjonen. Ikke Data Mining : Målet med Datautvinning er utvinning av mønstre og kunnskap fra store mengder data , ikke utvinningen ( gruvedrift ) av data seg selv.

Bare så, hva er data i data mining?

Datautvinning . Med enkle ord, Datautvinning er definert som en prosess som brukes til å trekke ut brukbare data fra et større sett med alle råvarer data . Det innebærer å analysere data mønstre i store partier av data ved hjelp av en eller flere programvare. Datautvinning har applikasjoner innen flere felt, som vitenskap og forskning.

Foruten ovenfor, hvordan bruker du data mining? Her er listen over 14 andre viktige områder der datautvinning er mye brukt:

1. Fremtidens helsevesen. Data mining har et stort potensial for å forbedre helsesystemene.
2. Analyse av markedskurven.
3. Produksjonsteknikk.
4. CRM.
5. Oppdagelse av svindel.
6. Inntrengningsdeteksjon.
7. Kundesegmentering.
8. Finansiell bankvirksomhet.

Med tanke på dette, hva er data mining og dens prosess?

Datautvinning er den prosess å oppdage mønstre i det store data sett som involverer metoder i skjæringspunktet mellom maskinlæring, statistikk og databasesystemer. Dette innebærer vanligvis bruk av databaseteknikker som romlige indekser.

Hva er typene data i data mining?

Datatyper

• Relasjonelle databaser.
• Datavarehus.
• Avanserte DB og informasjonsarkiver.
• Objektorienterte og objektrelasjonelle databaser.
• Transaksjonelle og romlige databaser.
• Heterogene og eldre databaser.
• Multimedia og streaming database.
• Tekstdatabaser.