기술적 데이터 마이닝과 예측적 데이터 마이닝의 차이점은 무엇입니까?

기술적 데이터 마이닝

기술적 마이닝은 일반적으로 상관관계, 교차표, 빈도 등을 제공하는 데 사용됩니다. 이러한 방법은 데이터의 규칙성을 결정하고 패턴을 드러내는 데 사용됩니다. 보고 및 모니터링을 위해 기록을 중요한 데이터로 요약하고 변환하는 데 중점을 둡니다.

기술 마이닝은 데이터를 "설명"합니다. 데이터가 캡처되면 사람이 해석할 수 있는 형식으로 수정할 수 있습니다. 기술 데이터 마이닝에서 Apriori 알고리즘을 사용하여 항목 집합 간의 상관 관계를 찾기 위해 학생 성과를 특성화하는 연관 기술입니다.

Apriori 알고리즘은 여러 학생의 학업 기록을 포함하는 데이터베이스에서 사용되며 시험 점수, 학기 학업 성적, 출석 및 실기와 같은 여러 매개변수를 기반으로 학생을 프로파일링하기 위해 연관 규칙을 추출하려고 시도합니다.

예측 데이터 마이닝

'예측'이라는 용어는 무언가를 예측하는 것을 정의하므로 예측 데이터 마이닝은 미래의 이벤트 또는 여러 데이터 또는 추세를 예측하기 위해 수행되는 분석입니다. 예측 데이터 마이닝을 통해 비즈니스 분석가는 결정을 내리고 분석 팀의 노력에 가치를 삽입할 수 있습니다. 예측 데이터 마이닝은 예측 분석을 제공합니다. 예측 분석에서는 데이터를 사용하여 결과를 예측합니다.

예측 마이닝의 주요 목표는 현재 행동보다 미래 결과를 예측하는 것입니다. 여기에는 초점 값 예측에 사용되는 지도 학습 서비스가 포함됩니다.

이 마이닝 요소에 해당하는 접근 방식은 분류, 시간 순서 분석 및 회귀입니다. 데이터 모델링은 일부 변수를 사용하여 다른 변수에 대해 알려지지 않은 미래 데이터 값을 예측하는 예측 분석의 기본입니다.

또한 각 방법의 장단점에 대한 예지력을 얻기 위해 이러한 지도 학습 방법 간의 비교도 수행합니다. 이 전체 과정은 원하는 지식을 추출하는 가장 적합한 기술을 찾기 위해 구현됩니다.

기술 데이터 마이닝과 예측 데이터 마이닝의 비교를 살펴보겠습니다.