Kādu datu ieguves paņēmienu var izmantot, lai izvēlētos politiku?

2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50

7 vissvarīgākās datu ieguves metodes

1. Izsekošanas modeļi. Viens no elementārākajiem metodes iekšā datu ieguve mācās atpazīt jūsu modeļus datus komplekti.
2. Klasifikācija.
3. asociācija.
4. Ārkārtas noteikšana.
5. Klasterizācija.
6. Regresija.
7. Prognoze.

Šajā sakarā, uz kāda veida datiem var veikt datu ieguvi?

Datu ieguve tiek izmantota un pētīta datu bāzēm, tostarp relāciju datu bāzēm, objektu relāciju datu bāzēm un objektorientētām datu bāzēm, datus noliktavas, darījumu datu bāzes, nestrukturētas un daļēji strukturētas repozitorijas, piemēram, globālais tīmeklis, uzlabotas datu bāzes, piemēram, telpiskās datu bāzes, Var arī jautāt, ar ko datu ieguve atšķiras no statistikas izvēlēties pareizo no tālāk norādītajiem? Datu ieguve ir induktīvs process un izmanto tādu algoritmu kā lēmumu koks, klasterizācijas algoritms, lai iegūtu datus sadalīt un ģenerēt hipotēzes no datus tā kā statistika ir deduktīvs process, t.i., tas neietver nekādas prognozes, to izmanto zināšanu iegūšanai un hipotēžu pārbaudei.

Cilvēki arī jautā, kādi ir četri datu ieguves paņēmieni, kas sniedz piemērus tam, kā jūs katru no tiem izmantotu uzņēmējdarbībā?

Asociācijas kārtulu atklāšana (aprakstošā) Klasifikācija (prognozējošā) Klasterizācija (aprakstošā)

Regresija

• Jauna produkta ieņēmumu prognozēšana, pamatojoties uz papildu produktiem.
• Vēža prognozēšana, pamatojoties uz patērēto cigarešu skaitu, patērēto pārtiku, vecumu utt.
• Akciju tirgus un indeksu laika rindas prognoze.

Kādi ir pieci galvenie datu ieguves rīku veidi?

Tālāk ir norādītas 5 datu ieguves metodes, kas var palīdzēt radīt optimālus rezultātus

• Klasifikācijas analīze. Šī analīze tiek izmantota, lai izgūtu svarīgu un atbilstošu informāciju par datiem un metadatiem.
• Asociācijas noteikumu apguve.
• Anomālijas vai novirzes noteikšana.
• Klasterizācijas analīze.
• Regresijas analīze.