Data mining жауаптары! Data mining негізгі ерекшелігі

Data Mining моделі түрлері

DataMining модельінің екі түрі бар: болжамды және сипаттамалық.Болжалды модельдер: белгілі нәтижелермен мәліметтер жиынтығында орналасқан. Және басқа деректер жиынтығына негізделген нәтижелерді болжау үшін қолданылады. Бұл модельдерклассификациялар (объектінің сипаттамасын сыныптардың біріне жатқызуға болатын ережелерді сипаттайды) және реттілік модельдері (олар үздіксіз сандық параметрлердің өзгеруін болжауға болатын функцияларды сипаттайды).Сипаттамалық модельдер: олар мәліметтер жиынтығындағы тәуелділіктің мәніне, әртүрлі факторлардың өзара әсеріне, эмпирикалық модельдердің құрылысына ерекше назар аударады. Адамның қабылдауы оңай.

9. 
   В. А. Дьюктің айтуынша, Data Mining технологиясы таба алатын үлгілердің түрлері
   

* Ассоциация-бірнеше оқиғалар бір-бірімен байланысты болған кезде қолданылады. Мысалы, зерттеулер көрсеткендей, чиптерді сатып алғандардың 59% - ы газдалған суды да алады, ал егер мұндай жиынтыққа жеңілдік болса, онда газдалған су 79% жағдайда сатып алынады. Егер менеджерлерде осындай мәліметтер болса, онда оларға болжамды жеңілдіктің тиімділігін бағалау оңай.* Жіктеу-қазірдің өзінде жіктелген объектілерде оқыту негізінде объект тиесілі топты сипаттайтын белгілерді анықтау.* Кластерлеу - жіктеуден ерекшеленеді, өйткені топтар алдын-ала белгілі емес және DataMining құралдары әртүрлі біртекті деректер топтарын дербес анықтайды.* Реттілік-уақыт бойынша байланысты оқиғалар тізбегі болған кезде қолданылады. Мысалы, бір ай ішінде пәтер сатып алғанда, 49% жағдайда ас үй пеші, ал үш апта ішінде 73% тоңазытқыш сатып алынады.* Болжау-уақыт сериялары бойынша қажетті көрсеткіштердің мінез-құлық тенденциясын шынайы көрсететін үлгілерді құру немесе табу. Олардың көмегімен болашақта жүйенің мінез-құлқын болжауға болады.

10. 
    Деректерді өндіру технологиясын қолдану салалары
    

Деректерді өндіру технологиясын қолдану салалары тек ақпараттың көптігімен шектелетініне оралайық. Сондықтан, осы технологияны қолданатын басшылар мен талдаушылар бәсекелестікте айтарлықтай артықшылықтарға ие бола алады. Банк - - несиелік тәуекелдерді талдау, клиенттерді тарту және ұстап қалу, ресурстарды басқару. Атап айтқанда, несиелік карта алаяқтықтарының стереотиптерін анықтау; клиенттердің "құндылық" моделін және тиісті қызмет түрлерін құруға көмектесу.Телекоммуникация-қызметтерді пайдаланудың ұқсас стереотиптері бар клиенттердің санаттарын анықтау, нәтижесінде-баға саясатын әзірлеу; сәтсіздіктерді талдау; ең жоғары жүктемелерді болжау.Қолданбалы химия-қосылыстардың негізгі қасиеттерін анықтайтын химиялық құрылымының ерекшеліктерін анықтау. Көптеген салалардың түйіскен жерінде дамығандықтан, осы технологияны қолданатын сыныптар мен әдістерді келтіруге болады: нейрондық желілер, шешім ағаштары, генетикалық Алгоритмдер, шектеулі шамадан тыс Алгоритмдер, ассоциативті ережелер, кластерлік талдау және тағы басқалар.Сонымен қатар, деректерді өндіру әдістері металлургия өнеркәсібіндегі инновациялық техникалық жүйелерді құрылымдық инженерлік жобалау мәселелерін тиімді шешуге мүмкіндік береді.

11.