Data mining жауаптары! Data mining негізгі ерекшелігі

Болжамдық әдіс және оның артықшылықтары

Болжамды модельдеу – бірінші кезең жұмысының нәтижелерін пайдаланады. Мұнда табылған үлгілер болжау үшін тікелей пайдаланылады.
Болжамдық модельдеу келесі әрекеттерді қамтиды:
белгісіз мәндерді болжау (нәтижені болжау);
процестердің дамуын болжау (болжау).
Болжамдық модельдеу процесінде жіктеу және болжау мәселелері шешіледі.
Жіктеу мәселесін шешу кезінде бірінші кезеңнің нәтижелері (ереже индукциясы) белгілі мәндер негізінде белгілі, алдын ала анықталған класстардың біріне белгілі сенімділікпен жаңа объектіні тағайындау үшін қолданылады.
Болжамдық әдістер белгісіз (жоғалған) немесе басқа (мақсатты) айнымалылардың болашақ мәндерін болжау/болжау үшін кейбір айнымалылардың мәндерін пайдаланады.
Болжамды нәтижелерді алуға бағытталған әдістерге келесі әдістер жатады: нейрондық желілер, шешім ағаштары, сызықтық регрессия, ең жақын көрші әдісі, тірек векторлық машина және т.б.

5. 
   Қазіргі заман нарығында деректерді өңдеудің маңыздылығы
   

Қазіргі уақытта бағдарламалық қамтамасыз ету нарығындағы деректерді өңдеу құралдарының көпшілігі бірден бірнеше әдістерді жүзеге асырады, мысалы, шешім ағаштары, ережелерді индукциялау және визуализация немесе нейрондық желілер, Кохоненнің өздігінен ұйымдастырылатын карталары және визуализация.
Әмбебап қолданбалы статистикалық пакеттер (мысалы, SPSS, SAS, STATGRAPHICS, Statistica және т.б.) әртүрлі әдістердің кең ауқымын (статистикалық және кибернетикалық) жүзеге асырады. Оларды пайдалана білу үшін, сондай-ақ статистикалық әдістердің (корреляциялық, регрессиялық, факторлық, дисперсиялық талдау және т.б.) нәтижелерін түсіндіру үшін статистика саласында арнайы білім қажет екенін есте ұстаған жөн.
Белгілі бір құралдың әмбебаптығы көбінесе оның мүмкіндіктеріне белгілі бір шектеулер қояды. Мұндай әмбебап пакеттерді қолданудың артықшылығы - әртүрлі әдістермен алынған құрастырылған модельдердің нәтижелерін салыстырмалы түрде оңай салыстыру мүмкіндігі. Мұндай мүмкіндік, мысалы, Statistica пакетінде жүзеге асырылады, мұнда салыстыру «бәсекеге қабілетті модельді бағалау» деп аталатынға негізделген. Бұл бағалау бір деректер жинағына әртүрлі үлгілерді қолданудан, содан кейін ең жақсысын таңдау үшін олардың сипаттамаларын салыстырудан тұрады.