다음과 같은 데이터 마이닝의 다양한 기능이 있습니다 - 데이터 유형 − 업계에서 액세스할 수 있는 대부분의 데이터 마이닝 시스템은 통계, 범주 및 기호 속성이 있는 형식이 지정된 레코드 기반 관계형 데이터를 처리합니다. 데이터는 ASCII 텍스트, 관계형 데이터베이스 데이터 또는 데이터 웨어하우스 데이터 형식일 수 있습니다. 처리 중인 각 시스템이 처리할 수 있는 정확한 형식을 테스트하는 것이 중요합니다. 일부 유형의 데이터 또는 응용 프로그램은 패턴을 검색하기 위해 특수 알고리즘이 필요할 수 있으므로 해당 요구 사항은 기성품의

다음과 같은 통계 데이터 마이닝의 다양한 기술이 있습니다 - 회귀 − 이러한 접근 방식은 변수가 숫자인 하나 이상의 예측 변수(독립) 변수에서 응답(종속) 변수의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 선형, 다중, 가중, 다항식, 비모수 및 로버스트를 비롯한 여러 형태의 회귀가 있습니다(로버스트 기술은 오류가 정규성 조건을 충족하지 못하거나 데이터에 중요한 이상값이 포함된 경우 유용합니다). 일반화된 선형 모델 − 이러한 모델과 일반화(일반화 추가 모델)를 통해 범주형 응답 변수(또는 일부 변환)를 선형 회귀를 사용한 수치 응답 변수 모

데이터 마이닝의 추세는 다음과 같습니다 - 애플리케이션 탐색 − 일반적으로 기업이 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하는 초기 데이터 마이닝 애플리케이션. 전자 상거래 및 전자 마케팅이 소매 시장의 주류 구성 요소가 됨에 따라 기업을 위한 데이터 마이닝에 대한 탐색이 계속 확장되고 있습니다. 데이터 마이닝은 재무 분석, 통신, 생물 의학 및 과학을 포함한 여러 영역의 응용 프로그램 탐색에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 새로운 소프트웨어 영역에는 대테러(침입 탐지 포함 및 그 이상) 및 모바일(무선) 데이터

데이터 마이닝 데이터 마이닝은 통계 및 수학적 기법뿐만 아니라 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 많은 양의 데이터를 선별하여 의미 있는 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 발견하는 프로세스입니다. 관찰 데이터 세트를 사용하여 예상치 못한 관계를 찾고 데이터 소유자가 이해할 수 있고 유용한 새로운 방식으로 데이터를 요약합니다. 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유익한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 발견하기 위해 방대한 양의 데이터를 선택, 탐색 및 모델링하는 절차입니다. 데이터 마이닝은 의미 있는

데이터 마이닝 데이터 마이닝은 통계적, 수학적 기법뿐만 아니라 패턴 인식 기술을 사용하여 리포지토리에 저장된 많은 양의 데이터를 선별하여 의미 있는 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 발견하는 과정입니다. 데이터 소유자가 이해할 수 있고 유용한 새로운 방식으로 데이터를 요약합니다. 데이터 마이닝에는 분석 도구를 비롯한 여러 유형의 소프트웨어 패키지 사용이 포함될 수 있습니다. 자동화될 수도 있고 노동 집약적일 수도 있습니다. 개별 작업자가 아카이브나 데이터베이스에 정보에 대한 특정 쿼리를 보내는 방식입니다. 일반적으로 데이터 마

데이터 마이닝 원 데이터에서 유용한 정보, 패턴 및 추세를 추출하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 정교한 수치 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고 미래 이벤트의 확률을 계산합니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오디오 및 비디오 마이닝, 사진 데이터 마이닝 및 소셜 네트워크 데이터 마이닝을 비롯한 여러 유형의 서비스가 있습니다. 데이터 마이닝은 간단한 또는 고급 소프트웨어를 통해 수행됩니다. 데이터 마이닝은 KDD(Knowledge Discovery in Data)로 알려져 있습니다. 데이터 마이닝에는

데이터 마이닝 데이터 마이닝은 중요한 패턴과 정책을 발견하는 방법으로 방대한 양의 사실을 자동 또는 반자동 방식으로 탐색 및 분석하는 기술입니다. 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유용한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 발견하기 위해 대량의 데이터를 선택, 탐색 및 모델링하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 의미 있는 패턴과 규칙을 찾기 위해 엄청난 양의 데이터를 자동 또는 반자동 수단으로 탐색 및 분석하는 절차입니다. 컴퓨터 알고리즘이나 통계 기법의 사용에 국한되지 않습니다. 회사 결정을 지원하기 위해

데이터 마이닝 데이터 마이닝은 리포지토리에 저장된 많은 양의 데이터를 패턴 인식 기술과 통계 및 수학적 기법을 사용하여 이동하여 의미 있는 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 발견하는 프로세스입니다. 데이터 소유자에게 이해하기 쉽고 유익한 새로운 방식으로 데이터를 요약합니다. 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유용한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 발견하기 위해 대량의 데이터를 선택, 탐색 및 모델링하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 의미 있는 패턴과 규칙을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 자동 또는

멀티미디어 데이터베이스 시스템은 오디오, 비디오, 이미지, 그래픽, 음성, 텍스트, 문서 및 하이퍼텍스트 데이터와 같은 텍스트, 텍스트 마크업, 그리고 연결. 멀티미디어 데이터베이스 시스템은 오디오-비디오 장비, 디지털 카메라, CD-ROM 및 인터넷의 대중적인 사용으로 인해 점점 보편화되고 있습니다. NASA의 EOS(Earth Observation System), 각종 이미지 및 오디오 비디오 데이터베이스, 인터넷 데이터베이스 등 멀티미디어 데이터베이스 시스템이 있습니다. 멀티미디어 인덱싱 및 검색 시스템에는 다음과 같은 두

정보 검색(IR)은 수년 동안 데이터베이스 시스템과 함께 발전해 온 분야입니다. 구조화된 데이터의 쿼리 및 트랜잭션 처리를 대상으로 하는 데이터베이스 시스템 분야와 달리 정보 검색은 여러 텍스트 기반 문서에서 데이터의 구성 및 검색과 관련됩니다. 정보 검색 및 데이터베이스 시스템은 각각 다른 종류의 데이터를 처리하기 때문에 일부 데이터베이스 시스템 문제는 일반적으로 동시성 제어, 복구, 트랜잭션 관리 및 업데이트와 같은 정보 검색 시스템에 존재하지 않습니다. 구조화되지 않은 문서, 키워드를 기반으로 한 대략적인 검색, 관련성 개념과

텍스트 검색은 의미 있는 패턴과 새로운 통찰력을 식별하기 위해 구조화되지 않은 텍스트를 구조화된 형식으로 변환하는 프로세스입니다. Naive Bayes, SVM(Support Vector Machines) 및 기타 딥 러닝 알고리즘을 포함한 고급 분석 기술을 사용하여 조직은 구조화되지 않은 데이터 내부의 숨겨진 관계를 탐색하고 찾을 수 있습니다. 다음과 같은 두 가지 텍스트 검색 방법이 있습니다. - 문서 선택 − 문서 선택 방법에서 질의는 관련 문서를 선택하기 위한 제약 조건을 정의하는 것으로 간주됩니다. 이 범주의 일반적인 접

역 인덱스 및 서명 파일과 같은 몇 가지 인기 있는 텍스트 검색 인덱싱 기술이 있습니다. 역 인덱스 - 역 인덱스는 두 개의 해시 인덱스 또는 B+ 트리 인덱스 테이블인 document_table 및 term_table을 유지 관리하는 인덱스 구조입니다. (또는 메소드에 대한 포인터) 문서에 나타나는 관련성 척도에 따라 정렬됩니다. term_table에는 term_id와 posting_list라는 두 개의 필드가 포함된 용어 레코드 세트가 포함되어 있습니다. 여기서 posting_list는 용어가 발생하는 레코드 식별자 목록을

웹 마이닝은 적응된 데이터 마이닝 방법을 웹에 적용한 것으로 널리 볼 수 있는 반면, 데이터 마이닝은 지식 발견 프로세스에 고정된 대부분 구조화된 데이터에서 패턴을 찾기 위한 알고리즘의 적용으로 표현됩니다. 웹 마이닝은 여러 데이터 유형의 모음을 지원하는 고유한 속성을 가지고 있습니다. 웹에는 텍스트를 포함한 웹 페이지, 하이퍼링크를 통해 연결되는 웹 페이지, 웹을 통해 사용자 활동을 모니터링할 수 있는 등 마이닝 프로세스에 대한 여러 접근 방식을 생성하는 여러 측면이 있습니다. 서버 로그. 그것은 다음과 같은 관찰을 기반으로

은행 및 금융 시장에서 수집된 금융 데이터는 상대적으로 완료되고 신뢰할 수 있으며 품질이 우수하여 체계적인 데이터 분석 및 데이터 마이닝을 지원합니다. 따라서 다음과 같은 몇 가지 일반적인 경우를 제시할 수 있습니다. - 다차원 데이터 분석 및 데이터 마이닝을 위한 데이터 웨어하우스 설계 및 구축 − 은행 및 재무 기록을 위한 데이터 웨어하우스를 구축해야 합니다. 이러한 데이터의 일반적인 특성을 분석하려면 다차원 데이터 분석 방법을 사용해야 합니다. 예를 들어, 최대, 최소, 합계, 평균, 추세 및 기타 통계 데이터와 함께 월별,

소매 산업은 판매, 사용자의 쇼핑 이력, 상품 운송, 소비 및 서비스에 대한 방대한 양의 기록을 수집하기 때문에 데이터 마이닝의 주요 응용 분야입니다. 특히 인터넷 또는 전자 상거래에서 수행되는 비즈니스의 용이성, 접근성 및 인기도가 높아짐에 따라 수집된 데이터의 양은 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다. 오늘날 여러 상점에는 사용자가 온라인으로 구매할 수 있는 웹사이트도 있습니다. Amazon.com(www.amazon.com)을 포함한 일부 비즈니스는 오프라인(즉, 물리적) 매장 영역 없이 온라인으로만 존재합니다. 소매 데이터는

통신 산업은 시내 및 장거리 전화 서비스 제공에서 팩스, 호출기, 휴대 전화, 웹 메신저, 이미지, e- 메일, 컴퓨터 및 웹 데이터 전송 및 여러 데이터 트래픽. 통신, 컴퓨터 네트워크, 인터넷 및 기타 통신 및 컴퓨팅 수단의 통합도 진행 중입니다. 또한, 여러 국가에서 통신 시장의 규제가 완화되고 새로운 컴퓨터 및 통신 기술의 발달로 통신 산업이 빠르게 확장되고 경쟁이 매우 치열해지고 있습니다. 이는 관련된 비즈니스 이해를 지원하고, 통신 설계를 식별하고, 사기 이벤트를 포착하고, 리소스를 더 잘 사용하고, 서비스 품질을 향상

생물학적 데이터 분석을 위한 데이터 마이닝에는 다음과 같은 영역이 있습니다. 이기종, 분산된 게놈 및 단백질 데이터베이스의 의미론적 통합 − 게놈 및 단백질 데이터 세트는 여러 실험실에서 다양한 방법으로 생성됩니다. 그것들은 분포되어 있고 이질적이며 매우 다양합니다. 이러한 데이터의 의미론적 통합은 생물학적 기록의 교차 사이트 분석에 중요합니다. 또한 연구 문헌과 관련 생물학적 개체 간의 올바른 연결을 찾는 것이 중요합니다. 이러한 통합 및 연결 분석은 게놈 및 생물학적 기록의 체계적이고 조정된 분석을 지원할 수 있습니다. 이는

데이터 마이닝은 통계 및 수학적 기법뿐만 아니라 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 대량의 데이터를 선별하여 의미 있는 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 발견하는 프로세스입니다. 예상치 못한 관계를 발견하고 데이터 소유자에게 이해하기 쉽고 유익한 새로운 기술로 기록을 요약하는 것은 관찰 데이터 세트의 분석입니다. 다음과 같은 데이터 마이닝의 다양한 응용 프로그램이 있습니다 - 데이터 웨어하우스 및 데이터 사전 처리 − 데이터 웨어하우스는 정보 교환 및 데이터 마이닝에 필수적입니다. 지리정보의 영역이지만, 진정한 지리정보

주기성 분석은 주기적인 패턴의 마이닝, 즉 시계열 데이터에서 반복되는 패턴을 찾는 것입니다. 주기성 분석은 몇 가지 중요한 영역에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 계절, 조수, 행성 궤적, 일일 전력 소비량, 일일 교통 패턴 및 주간 TV 프로그램은 모두 일정한 주기적인 패턴을 나타냅니다. 주기적 분석은 일반적으로 동일한 시간 간격(예:매시간, 매일, 매주)으로 측정되는 일련의 값 또는 이벤트를 포함하는 시계열 데이터에 대해 구현됩니다. 값이나 이벤트가 같지 않은 시간 간격 또는 언제든지(예:온라인 트랜잭션) 발생할 수 있는 다

빈번한 하부 구조의 발견은 일반적으로 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서는 자주 하위 구조 후보를 만들 수 있습니다. 모든 후보자의 빈도는 두 번째 단계에서 테스트됩니다. 빈번한 하위 구조 발견에 대한 대부분의 연구는 첫 번째 단계의 최적화에 초점을 맞추고 있습니다. 두 번째 단계는 계산 복잡성이 과도하게 높은(즉, NP-완전) 하위 그래프 동형 테스트를 포함하기 때문입니다. 빈번한 하부 구조 마이닝에는 다음과 같은 다양한 방법이 있습니다 - 선험적 접근 방식 − Apriori 기반의 빈번한 하위 구조 마이닝 알고리즘은 Ap