Veri Madenciliği Süreci Nedir?



Veri madenciliği işlemi büyük bir veri miktarında istatistiksel olarak anlamlı bir desen ortaya çıkarılması için bir araçtır. Genellikle hazırlık, veri araştırması, model oluşturma, yerleştirme ve gözden geçirmeyi içeren beş ana adımı içerir. uygun faizli konut kredisiSüreçteki her adım, farklı teknikler içerir, ancak çoğu bir tür istatistiksel analiz kullanır.
Veri madenciliği süreci başlamadan önce, araştırmacılar genellikle araştırma hedefleri belirler. Bu hazırlık aşaması, genellikle hangi türdeki verilerin üzerinde çalışılması gerektiğini , hangi veri madenciliği tekniklerinin kullanılması gerektiğini ve sonuçların hangi biçimleri alacağını belirler. Sürecin bu ilk adımı, yararlı bilgi toplamak için çok önemli olabilir.
Veri madenciliği sürecindeki bir sonraki adım keşiftir. Bu adım genellikle gerekli bilgileri bir bilgi deposundan veya koleksiyon varlıklarından toplamayı içerir. Daha sonra, madencilik uzmanları genellikle analiz için ham veri setlerini hazırlarlar. Bu adım genellikle tüm verilerin hatalar için toplanması, temizlenmesi, organize edilmesi ve kontrol edilmesinden oluşur.
Bu hazırlanan veriler genellikle veri madenciliği sürecinde üçüncü aşamaya girer, model oluşturma. Bunu başarmak için, araştırmacılar genellikle küçük test örneklerini alırlar ve onlara çeşitli veri madenciliği teknikleri uygularlar. Modelleme adımı, istenen sonuçlara ulaşmak için gereken en iyi istatistiksel analiz yöntemini belirlemek için sıklıkla kullanılır.
Veri madenciliği sürecinde uygulanabilecek dört ana teknik vardır. Birincisi, verileri önceden tanımlanmış gruplara veya kategorilere göre düzenleyen sınıflandırmadır. Araştırmacılar, kümeleme olarak adlandırılan ikinci teknikte, bilgisayarın verileri istediği gibi gruplara göre düzenlemesine izin verir. Üçüncü bir veri madenciliği tekniği değişkenler arasındaki ilişkileri arar. Dördüncüsü, tipik olarak gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için kullanılabilecek veride sıralı modeller arar.
Veri madenciliği işlemindeki son adım dağıtımdır. Bunu yapmak için, modelde seçilen teknikler daha büyük veri setine uygulanır ve sonuçlar analiz edilir. en kolay kredi kartı veren bankaBu adımdan gelen rapor, genellikle, veri kümesinde bulunan herhangi bir sınıflandırma, küme, ilişki veya sıralı desen dahil olmak üzere, tüm süreçte bulunan kalıpları gösterir.
Gözden geçirme genellikle önemli bir son adımdır. Süreçteki bu aşama genellikle, ana kümenin tüm veri popülasyonunu temsil ettiğini doğrulamak için yeni bir veri seti ile madencilik modellerini tekrarlamayı içerir. Sonuçlar, veri örneği doğru bir şekilde temsil etmiyorsa, daha büyük popülasyondaki eğilimleri tahmin edemez.

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Sistem Kaynakları nedir?

Kaydırma çubuğu nedir?

Bir Parite Bit nedir?