Técnicas utilizadas comumente para Data Mining

A mineração de dados é o processo de extração de relacionamentos de grandes conjuntos de dados. Esta é uma área de computação que tem tido um interesse comercial. . A mineração de dados Neste artigo vou detalhar um pouco da forma mais comum de análise

Associação regras de descoberta: regras de associação técnica descoberta é usado para capturar associação &'; s conjuntos de dados. Tradicionalmente, a tecnologia foi desenvolvida com dados do supermercado para comprar. > Y - X para formar um tipo do que pode ser um exemplo de uma regra: "Se um cliente compra o leite, pão (- >) indicou que os clientes compram." Uma espécie de um preço de apoio e apoiar a confiança de todas as entradas (ou neste caso, as transações) todos os elementos de que porcentagem ... Por exemplo, o percentual de transações no leite e pão é comprado. Acredite que os lados de transações esquerda que atendam lado direito da regra satisfaz as regras, por exemplo, neste caso, a confiança é a percentagem de compras. . É a percentagem de leite para comprar pão comprado métodos de pesquisa da Associação usar um apoio e confiança de regras do conjunto de dados mínimo especificado deve apoiar todas as possíveis

A análise de agrupamento: análise de cluster para obter um ou mais campos numéricos e o processo é o alocação de todos os valores. Grupos próximos uns dos outros pontos representam o grupo. Por exemplo, se você ver um documentário sobre a localização, você vai achar que a galáxia contém muitas estrelas e planetas. Muitas galáxias estão lá no espaço, mas as estrelas e os planetas estão em aglomerados de galáxias. Em outras palavras, estrelas e planetas no espaço são escolhidos aleatoriamente, mas de cluster em grupos de galáxias. Técnicas de análise de cluster para encontrar estes tipos de grupos são usados. Se um método de análise de agrupamento é aplicada às estrelas no espaço, pode ser que cada Galaxy é um grupo de estrelas para cada grupo num determinado Galaxy pode fornecer uma identidade única. Identificação Cluster é outra área de conjuntos de dados e análise de novos mineração de dados pode ser usado. Por exemplo, o cluster do conjunto de dados regras de cooperação em outras áreas identificadas como o campo pode usar

As árvores de decisão:. As árvores de decisão para um conjunto de dados para ajudar a formar uma árvore de decisão é uma estimativa de preço. Por exemplo, se você um conjunto de dados para prever quando o crédito de um requerente de empréstimo prospectivo, uma árvore de decisão foi desenvolvido com base em fatores utilizadas no conjunto de dados que procura. Árvore em um candidato a empréstimo que o requerente se o requerente está funcionando ou não, receitas e serviço da dívida do requerente antes da idade da quantidade total de tais decisões podem incluir falhou. Se você pode seguir a árvore de decisão, por exemplo, se um candidato já quitou um empréstimo até que o requerente tem um emprego, sua renda para o percentil 15 melhores do país e relativamente baixo da dívida em default de lá têm um risco menor.

Em técnicas de mineração de dados de mineração de dados para analisar um grande grupo de alguns dos métodos mais comuns normalmente utilizados na análise de grandes conjuntos de dados. Estas técnicas de informação e de dados úteis para interpretar corretamente as relações que de outra forma poderiam se revelaram úteis para grandes multidões Restaurant  .;