¿Cuáles son las técnicas para la minería de datos?
1. Seguimiento de patrones
El seguimiento de patrones es una tecnología básica de minería de datos. Está diseñado para identificar y monitorear tendencias o patrones en los datos para formar inferencias inteligentes sobre los resultados comerciales. Por ejemplo, las empresas pueden utilizarlo para identificar tendencias en los datos de ventas. Si se descubre que un producto se vende mejor que otros entre ciertos grupos de personas, la empresa puede crear productos o servicios similares basados en eso, o incluso simplemente aumentar el inventario del producto original para esos grupos.
2. Limpieza y preparación de datos
Como parte importante del proceso de minería de datos, debemos limpiar y formatear los datos originales para diversos análisis posteriores. En concreto, el trabajo de limpieza y preparación de datos incluye diversos elementos como el modelado, la transformación, la migración, la integración y la agregación de datos. Este es un paso necesario para comprender las características y propiedades básicas de los datos para determinar su mejor uso.
3. Clasificación
La tecnología de minería de datos basada en clasificación implica principalmente analizar los atributos asociados entre varios tipos de datos. Una vez que se identifican las características clave de los tipos de datos, las empresas pueden clasificarlos. Las empresas pueden utilizar esto para determinar si deben proteger o eliminar cierta información de identificación personal.
4. Detección de valores atípicos
La detección de valores atípicos se puede utilizar para identificar anomalías en el conjunto de datos. Después de descubrir valores atípicos en los datos, las empresas pueden evitar que ocurran tales eventos para lograr con éxito sus objetivos comerciales. Por ejemplo, si el sistema de tarjetas de crédito tiene un pico en uso y transacciones durante un período específico, la empresa puede entender a través del análisis que puede deberse a una "gran promoción" y desplegar recursos por adelantado para tales actividades en el futuro. Preparar.
5. Correlación
La correlación es una tecnología de minería de datos relacionada con la estadística. Su objetivo es establecer conexiones entre ciertos datos y otros datos, o eventos basados en datos. Es similar al concepto de "coocurrencia" en el aprendizaje automático, es decir: la probabilidad de un evento basada en datos se identifica por la existencia de otro evento. Por ejemplo, el comportamiento del usuario de comprar una hamburguesa suele ir acompañado de la posibilidad de comprar patatas fritas. Existe una fuerte correlación entre ambos, pero no están absolutamente asociados.
6. Clustering
El clustering es una técnica de análisis que se basa en métodos de visualización para comprender los datos. El mecanismo de agrupación utiliza gráficos o colores para mostrar la distribución de datos bajo diferentes categorías de indicadores. A través del análisis gráfico de clústeres, los usuarios pueden comprender intuitivamente la tendencia del desarrollo de datos con objetivos comerciales.