データマイニングとは何ですか？基本とそのテクニック。

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第4産業革命の基礎は大きく依存しますデータそして接続性。分析サービスデータマイニングソリューションを開発または作成できることは、この点で重要な役割を果たします。潜在的な買い手をターゲットにするための顧客購入行動の結果を分析および予測するのに役立ちます。データは新しい天然資源になり、この未解決のデータから関連情報を抽出するプロセスは非常に重要です。そのため、用語の適切な理解 - データマイニング、そのプロセスとアプリケーションは、この流行語に対する全体的なアプローチを開発するのに役立ちます。

データマイニングの基本とそのテクニック

data mining

とも呼ばれるデータマイニングデータの知識の発見（KDD）データの大規模なストアを検索して、単純な分析を超えるパターンと傾向を明らかにすることです。ただし、これは単一ステップのソリューションではなく、マルチステッププロセスであり、さまざまな段階で完了します。これらには以下が含まれます：

1]データ収集と準備

データ収集とその適切な組織から始まります。これは、データマイニングを通じて発見できる情報を見つける可能性を大幅に改善するのに役立ちます

2]モデルの構築と評価

データマイニングプロセスの2番目のステップは、さまざまなモデリング手法の適用です。これらは、パラメーターを最適な値に調整するために使用されます。採用された手法は、組織のニーズの範囲に対処し、決定に到達するために必要な分析機能に大きく依存しています。

したがって、簡単な言葉では、データマイニングは大規模なデータセットから貴重な情報を抽出することです。このプロセスには、ソフトウェアを使用してデータパターンを分析し、洞察を明らかにします。科学や研究などの分野で多様な用途があります。

いくつかのデータマイニング技術を簡単に調べてみましょう。ほとんどの組織は、2つ以上のデータマイニング手法を組み合わせて、ビジネス要件を満たす適切なプロセスを形成することがわかっています。

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データマイニング技術

協会 -関連は、広く知られているデータマイニング技術の1つです。この下で、同じトランザクション内のアイテム間の関係に基づいてパターンが解読されます。したがって、関係手法としても知られています。大手ブランドの小売業者は、顧客の購入習慣/好みを調査するためのこの手法に依存しています。たとえば、人々の購入習慣を追跡するとき、小売業者は、顧客がチョコレートを購入するときに常にクリームを購入することを特定するかもしれません。
分類- このデータマイニング手法は、機械学習に基づいており、線形プログラミング、意思決定ツリー、ニューラルネットワークなどの数学的手法を使用するように、上記とは異なります。分類では、企業はデータ項目をグループに分類する方法を学ぶことができるソフトウェアを構築しようとします。たとえば、企業は、「会社を辞任することを申し出た従業員のすべての記録を与えられたすべての記録を与えられ、将来会社から辞任する可能性が高い個人の数を予測する」というアプリケーションの分類を定義できます。このようなシナリオでは、会社は従業員の記録を「去る」と「滞在」する2つのグループに分類できます。その後、データマイニングソフトウェアを使用して、従業員を以前に作成した別々のグループに分類できます。
クラスタリング- 同様の特性を示す異なるオブジェクトは、自動化を介して単一のクラスターにグループ化されます。そのようなクラスターの多くは、それに応じてクラスとオブジェクト（同様の特性を持つ）として作成されます。これをよりよく理解するために、図書館の本管理の例を考えてみましょう。図書館では、本の膨大なコレクションが完全にカタログ化されています。同じタイプのアイテムが一緒にリストされます。これにより、興味のある本を簡単に見つけることができます。同様に、クラスタリング手法を使用することにより、ある種の類似点がある本を1つのクラスターに保持し、適切な名前を割り当てることができます。したがって、読者が自分の興味に関連する本を手に入れようとしている場合、彼はライブラリ全体を検索する代わりにその棚に行くだけです。したがって、クラスタリング手法はクラスを定義し、各クラスにオブジェクトを配置しますが、分類手法では、オブジェクトは事前定義されたクラスに割り当てられます。
予測- 予測は、他のデータマイニング手法と組み合わせてよく使用されるデータマイニング手法です。トレンド、分類、パターンマッチング、および関係の分析が含まれます。過去のイベントまたはインスタンスを適切なシーケンスで分析することにより、将来のイベントを安全に予測できます。たとえば、予測分析手法は、販売が販売に依存する変数として独立変数として選択された場合、将来の利益を予測するために販売に使用できます。次に、過去の販売と利益データに基づいて、利益予測に使用される適合回帰曲線を引き出すことができます。
決定木- 決定ツリーの中で、複数の回答がある簡単な質問から始めます。それぞれの答えは、データを分類または識別するために、それを分類または各回答に基づいて予測を行うことができるようにするためのさらなる質問につながります。たとえば、次の決定ツリーを使用して、クリケットODIを再生するかどうかを判断します。データマイニング決定ツリー：ルートノードから始まり、天気予報が雨を予測する場合、その日の試合を避ける必要があります。または、天気予報が明確な場合は、試合をプレイする必要があります。

データマイニングは、さまざまな業界やコミュニケーション、保険、教育、製造、銀行、小売などの分野にわたる分析の取り組みの中心にあります。したがって、異なる手法を適用する前に、それについて正しい情報を持つことが不可欠です。

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