Innehållsförteckning:

Vilken datautvinningsteknik kan användas för att välja policy?
Vilken datautvinningsteknik kan användas för att välja policy?

Video: Vilken datautvinningsteknik kan användas för att välja policy?

Video: Vilken datautvinningsteknik kan användas för att välja policy?
Video: All Major Data Mining Techniques Explained With Examples 2024, November
Anonim

De 7 viktigaste datautvinningsteknikerna

  1. Spårningsmönster. En av de mest grundläggande tekniker i datautvinning lär sig känna igen mönster i ditt data set.
  2. Klassificering.
  3. Förening.
  4. Outlier-detektering.
  5. Klustring.
  6. Regression.
  7. Förutsägelse.

I detta avseende, på vilken typ av data Data mining kan utföras?

Data mining tas i bruk och studeras för databaser, inklusive relationsdatabaser, objektrelationsdatabaser och objektorienterade databaser, data lager, transaktionsdatabaser, ostrukturerade och semistrukturerade arkiv som World Wide Web, avancerade databaser som rumsliga databaser, Man kan också fråga sig, på vilka sätt skiljer sig datautvinning från Statistik väljer det rätta från följande? Data mining är en induktiv process och använder en algoritm som ett beslutsträd, klustringsalgoritm för att härleda data partitionera och generera hypoteser från data medan statistik är den deduktiva processen, dvs den involverar inte några förutsägelser den används för att härleda kunskap och verifiera hypoteser.

Människor frågar också, vilka är de fyra datautvinningsteknikerna som ger exempel på hur du skulle använda var och en i affärer?

Association Rule Discovery (beskrivande) Klassificering (prediktiv) Clustering (beskrivande)

Regression

  • Förutsäga intäkter för en ny produkt baserat på kompletterande produkter.
  • Förutsäga cancer baserat på antalet konsumerade cigaretter, mat som konsumeras, ålder etc.
  • Tidsserieförutsägelse av aktiemarknad och index.

Vilka är de fem huvudtyperna av verktyg för datautvinning?

Nedan finns 5 datautvinningstekniker som kan hjälpa dig att skapa optimala resultat

  • Klassificeringsanalys. Denna analys används för att hämta viktig och relevant information om data och metadata.
  • Föreningens regellärande.
  • Avvikelse eller avvikande upptäckt.
  • Klustringsanalys.
  • Regressionsanalys.

Rekommenderad: