Was sind die verschiedenen Arten des Daten-Bergbaus Analyse?

Datenbergbauanalyse kann ein nützlicher Prozess sein, der verschiedene Resultate abhängig von dem spezifischen Algorithmus zur Verfügung stellt, der für Datenauswertung verwendet. Allgemeine Arten der Datenbergbauanalyse umfassen: Forschungsdatenanalyse (EDA), beschreibendes Modellieren, vorbestimmte modellierende und entdeckenmuster und Richtlinien. Anwendung von jedem dieser Datenbergbauwerkzeuge zur Verfügung stellt eine andere Perspektive auf gesammelten Informationen. Die Fachleute, die diese Techniken verwenden, können zusätzlichen Einblick in eine Ausgabe oder das Problem Interesse erwerben basiert auf dem spezifischen benutzten Analysenwerkzeug.

Wegen der verschiedenen Resultate, denen Datenbergbau-Analysenwerkzeuge liefern, wann eingesetzt, ist es zweckdienlich betrachtet einen grundlegenden Bericht von jedem. Forschungsdatenanalyse oder EDA, mit.einbezieht den Bericht eines Datensatzes ohne irgendwelche freien Resultatsziele für Prüfung freien. Variablen, die die Daten definieren, verwendet als Grundlage für die Lieferung der Sichtdarstellungen zum Forscher. Während die Zahl Variablen erhöht, kann dieses Datenbergbau-Analysenwerkzeug für sichtbar machendaten weniger wirkungsvoll werden.

Das beschreibendes Modellieren ist ein Datenbergbau-Analysenwerkzeug, das benutzt, um alle Daten in einem gegebenen Datensatz zusammen zu beschreiben. Spezifisch synthetisiert diese Annäherung alle Daten, um Informationen betreffend Tendenzen zur Verfügung zu stellen, Segmente und Blöcke, die in den gesuchten Informationen anwesend sind. Beschreibende Datenbergbauanalyse ist bei der Werbung allgemein verwendet. Ein Beispiel von diesem ist Absatzsegmentierung, in der Marketingspezialisten größere Kundengruppen nehmen und sie durch homogene Eigenschaften segmentieren.

Datenbergbau-Analysenwerkzeuge einschließen auch das vorbestimmtes Modellieren es. Das vorbestimmtes Modellieren mit.einbezieht die Entwicklung eines Modells cklung, das auf vorhandenen Daten basiert. Das Modell benutzt dann als Grundlage für die Vorhersage einer anderen Variable, die zu den wiederholten Daten relevant ist. Der „vorbestimmte“ Ausdruck anzeigt ", dass dieses Datenbergbauwerkzeug dem Benutzer ermöglichen kann, etwas Wert vorauszusagen, der basiert auf, was im Datensatz bekannt. Vorbestimmte Analyse kann von den Marketingspezialisten verwendet werden, um festzustellen, was Produktkunden suchen. Gegründet auf gegenwärtigen Kauftendenzen, können Marketingspezialisten sein, Vorhersagen zu bilden, über die neue Produkte populär zukünftig sein können.

Die Entdeckung der Muster und der Richtlinien unterscheidet von den beschreibenden und vorbestimmten Datenbergbauwerkzeugen. Während beschreibende und vorbestimmte Werkzeuge vorbildliches Gebäude als Grundlage für Analyse einsetzen und Muster entdecken und anordnet Foki auf Kennzeichnung der Muster in den Daten. Die Marketingspezialisten z.B., die für Gemischtwarenladen arbeiten benutzen häufig dieses Datenbergbau-Analysenwerkzeug wie Mittel, Kaufmuster festzustellen. Indem man feststellt, was Produktkunden durchweg im gleichen Auftrag kaufen, können gerichtete Förderungen für die Einzelteile entwickelt werden.