Vad är datautvinning och vad är inte datautvinning?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Data mining görs utan någon förutfattad hypotes, därav informationen som kommer från data är inte att svara på specifika frågor från organisationen. Inte Data Mining : Målet med Data Mining är utvinning av mönster och kunskap från stora mängder data , inte utvinningen ( brytning ) av data sig.

Bara så, vad är data i datautvinning?

Data Mining . Med enkla ord, datautvinning definieras som en process som används för att extrahera användbara data från en större uppsättning av vilken råvara som helst data . Det innebär att analysera data mönster i stora partier data med en eller flera programvaror. Data mining har tillämpningar inom flera områden, som vetenskap och forskning.

Förutom ovan, hur använder du datautvinning? Här är listan över 14 andra viktiga områden där datautvinning används i stor utsträckning:

1. Framtidens sjukvård. Datautvinning har stor potential att förbättra hälsosystemen.
2. Marknadskorgsanalys.
3. Produktionsteknik.
4. CRM.
5. Spårning av bedrägerier.
6. Intrångsdetektering.
7. Kundsegmentering.
8. Finansiell bankverksamhet.

Med tanke på detta, vad är datautvinning och dess process?

Data mining är bearbeta att upptäcka mönster i stort data uppsättningar som involverar metoder i skärningspunkten mellan maskininlärning, statistik och databassystem. Detta innebär vanligtvis att man använder databastekniker som rumsliga index.

Vilka typer av data finns i datautvinning?

Typer av data

• Relationsdatabaser.
• Datalager.
• Avancerade DB och informationsarkiv.
• Objektorienterade och objektrelationella databaser.
• Transaktionella och rumsliga databaser.
• Heterogena och äldre databaser.
• Multimedia och streaming databas.
• Textdatabaser.