什么是不同的数据挖掘方法？(the different data mining methods?)

在软件选项和理论概念中使用了各种不同的数据挖掘方法。这使得用户能够利用各种工具从个人和公司收集的数据中提取信息。大量数据可用于确定单个受试者或多个受试者的各种因素。这些数据挖掘方法最常用于欺诈保护、营销和监控领域。...

在软件选项和理论概念中使用了各种不同的数据挖掘方法。这使得用户能够利用各种工具从个人和公司收集的数据中提取信息。大量数据可用于确定单个受试者或多个受试者的各种因素。这些数据挖掘方法最常用于欺诈保护、营销和监控领域。

Various data mining methods enable users to extract information from raw data collected by individuals or companies.

数百年来，数据挖掘方法一直用于从主题中提取信息。然而，现代技术使用自动化概念，通过计算机化资源提供大量数据。随着计算机科学在20世纪的兴起，数据挖掘方法的概念得以发展，旨在克服大量收集数据中隐藏的模式。一个很好的例子是，一家广告公司分析一位在线客户的购物模式。然后，该公司可以销售个人可能有兴趣购买的某些产品。。

As computer sciences emerged during the 20th century, the concept of data mining methods developed in an effort to find hidden patterns in large swaths of collected data.

行业中常用的一种数据挖掘技术称为数据库中的知识发现（KDD）。KDD由Gregory Piatetsky Shapiro于1989年开发，允许用户处理原始数据，分析必要数据的信息并解释结果。这种方法允许用户在算法中找到模式，但是，一般数据并不总是准确的，可以以折衷的方式组合在一起。这就是所谓的过度装配。

基本数据挖掘方法涉及四种特定类型的任务：分类、聚类、回归和关联。分类将现有信息合并到定义的分组中。集群移除已定义的分组，并允许数据按相似项对自身进行分类。回归侧重于信息的功能，在概念上对数据进行建模。最后一种数据挖掘方法association试图找到各种数据源之间的关系。

在使用各种数据挖掘方法时，使用某些标准来确定过程中可以使用哪些参数。计算机械协会的知识发现和数据挖掘特别兴趣小组（SIGKDD）每年召开一次会议，确定哪些流程是合适的。道德因素与实际应用一起权衡，以找到有关个人和公司的最佳信息。该信息发表在名为SIGKDD Explorations的行业杂志上。。

发表于 2021-12-08 14:44
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分类：互联网

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