데이터 수집

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• 정의-데이터 마이닝이란 무엇입니까?
• Microsoft Azure 및 Microsoft 클라우드 소개 | 이 가이드를 통해 클라우드 컴퓨팅에 관한 모든 내용과 클라우드에서 비즈니스를 마이그레이션하고 운영하는 데 Microsoft Azure가 어떻게 도움이되는지 알아 봅니다.
• Techopedia는 데이터 마이닝을 설명합니다

정의-데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 데이터웨어 하우스와 같은 공통 영역에서 효율적인 분석, 데이터 마이닝 알고리즘, 비즈니스 의사 결정 및 기타 정보를 제공하기 위해 수집 및 조립되는 유용한 정보로 분류하기 위해 서로 다른 관점에 따라 숨겨진 데이터 패턴을 분석하는 프로세스입니다. 궁극적으로 비용을 절감하고 수익을 늘리기위한 요구 사항.

데이터 마이닝은 데이터 검색 및 지식 검색이라고도합니다.

Microsoft Azure 및 Microsoft 클라우드 소개 | 이 가이드를 통해 클라우드 컴퓨팅에 관한 모든 내용과 클라우드에서 비즈니스를 마이그레이션하고 운영하는 데 Microsoft Azure가 어떻게 도움이되는지 알아 봅니다.

Techopedia는 데이터 마이닝을 설명합니다

데이터 마이닝 프로세스와 관련된 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 데이터웨어 하우스로 데이터 추출, 변환 및로드
• 다차원 데이터베이스에 데이터 저장 및 관리
• 응용 프로그램 소프트웨어를 사용하여 비즈니스 분석가에게 데이터 액세스 제공
• 그래프와 같이 이해하기 쉬운 형태로 분석 된 데이터 제시

데이터 마이닝의 첫 단계는 비즈니스에 중요한 관련 데이터를 수집하는 것입니다. 회사 데이터는 거래, 비 운영 또는 메타 데이터입니다. 트랜잭션 데이터는 판매, 재고 및 비용 등과 같은 일상적인 작업을 처리합니다. 비 운영 데이터는 일반적으로 예측되는 반면 메타 데이터는 논리적 데이터베이스 디자인과 관련이 있습니다. 데이터 요소 간의 패턴과 관계는 관련 정보를 렌더링하므로 조직의 수익이 증가 할 수 있습니다. 소비자 중심의 강력한 조직은 판매 된 제품, 가격, 경쟁 및 고객 인구 통계에 대한 명확한 그림을 제공하는 데이터 마이닝 기술을 다룹니다.

예를 들어, 소매업 체인 Wal-Mart는 모든 관련 정보를 테라 바이트 단위의 데이터웨어 하우스로 전송합니다. 공급 업체는이 데이터에 쉽게 액세스하여 고객 구매 패턴을 식별 할 수 있습니다. 쇼핑 습관, 가장 많이 구매 한 날, 가장 많이 찾는 제품 및 데이터 마이닝 기술을 사용하는 기타 데이터에 대한 패턴을 생성 할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 두 번째 단계는 데이터 마이닝 모델을 생성하는 메커니즘 인 적합한 알고리즘을 선택하는 것입니다. 알고리즘의 일반적인 작업에는 일련의 데이터에서 추세를 식별하고 매개 변수 정의를위한 출력을 사용하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝에 가장 많이 사용되는 알고리즘은 분류 알고리즘과 회귀 알고리즘으로, 데이터 요소 간의 관계를 식별하는 데 사용됩니다. Oracle 및 SQL과 같은 주요 데이터베이스 공급 업체는 데이터 마이닝 수요를 충족시키기 위해 클러스터링 및 회귀 트레스와 같은 데이터 마이닝 알고리즘을 통합합니다.