O que é o Data Mining Services?

descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD) é um campo emergente e está cada vez mais ganhando importância no mundo dos negócios de hoje. O processo de descoberta de conhecimento, no entanto, é fixo, envolvendo entendimento do negócio e seus requisitos, a seleção de dados, processamento, mineração e avaliação ou interpretação, ele não tem qualquer conjunto pré-definido de regras para ir sobre como resolver um problema. Entre os outros cursos, o processo de mineração de dados detém grande importância como a tarefa envolve a identificação de novos padrões que não tenham detectado perna anteriormente a partir do conjunto de dados. Relativamente Este é um conceito amplo que envolve mineração web, mineração de texto, mineração on-line etc.

O Data Mining é eo que não é?

A mineração de dados é o processo de extrair informação, que foram coletados, analisados ​​e preparado, a partir do conjunto de dados e identificação de novos padrões a partir dessa informação. Nesta conjuntura, também é importante para entender o que não é. O conceito é muitas vezes incompreendido para aquisição de conhecimentos, processamento, análise e interpretação /inferência derivação. Enquanto os processos de teses não são absolutamente mineração de dados, são necessários muito para a sua implementação bem sucedida.

O 'Primeiro-motor Advantage

Um dos principais objectivos do processo de mineração de dados é identificar um desconhecido ou pouco explorado Esse segmento sempre existiu na empresa ou indústria, mas foi mais olhou. O processo, quando feito meticulosamente utilizando técnicas adequadas, poderia até mesmo abrir caminho para as empresas segmentos de nicho Proporcionar a vantagem do pioneirismo. Em qualquer indústria, o primeiro-motor iria saco o máximo de benefícios e explorar os recursos além de definir normas para os outros jogadores a seguir.

A coleção de conhecimento online e pesquisa é o conceito e Complicações envolvendo muitos, poderoso Portanto, a terceirização dos serviços de mineração de dados muitas vezes se torna viável para grandes empresas que não podem dedicar tempo para a tarefa. Terceirização dos serviços de mineração de mineração de texto ou serviços web pouparia tempo produtivo de uma organização Tudo que seria gasto em pesquisa.

Os algoritmos de data mining e desafios

Cada tarefa segue 'certos algoritmos de mineração de dados Usando métodos estatísticos, análise de cluster ou técnicas de árvore de decisão. No entanto, não existe um único universalmente aceite que a técnica pode ser adoptado para todas. Em vez disso, o processo completamente depende da natureza do negócio, a indústria e seus requisitos. Gala assim, os métodos adequados têm de ser escolhidos Dependendo das operações de negócios.

Todo o processo é um subconjunto do processo de descoberta de conhecimento e, como tal, envolve diferentes desafios. Análise e preparação de conjunto de dados é muito importante como o material bem pesquisado poderia ajudar a extrair somente as informações relevantes útil para o negócio ainda não identificado. Assim, a análise do material da coleta e preparação ou conjunto de dados, que também considera os padrões industriais de forma consistente o processo, iria consumir mais tempo e trabalho. Investimento é outro grande desafio no processo, pois envolve um custo enorme sobre a implantação de profissionais com conhecimento de domínio adequado, mais conhecimento sobre os aspectos estatísticos e Tecnológicas.

A importância de manter um banco de dados abrangente gerou a necessidade de mineração de dados que, em por sua vez, abriu caminho para os conceitos de nicho. Embora o conceito tem pernas presentes há anos, as empresas enfrentam cada vez maior concorrência têm só percebeu sua importância nos últimos anos. Além de ser relevante, o conjunto de dados de onde a informação é realmente extraído também tem que ser suficiente é o suficiente, de modo a retirar e identificar uma nova dimensão. No entanto, uma abordagem padronizada resultaria em melhor compreensão e implementação dos padrões Recentemente Identificados Restaurant  .;