データマイニングとは何ですか、それはどのように行われますか？ データマイニングの利点は何ですか？

データマイニングは、大規模なデータから有用な情報を抽出する作業です。 また、コンピュータープログラムを使用して、大きなデータの山から将来についての予測を行うことができる相関関係の検索として定義することもできます。

現在、テクノロジーの発展に伴い、インターネット、バックアップされた文書、電子メール、ビデオ、写真に費やす時間も増加しており、ビッグデータの概念の重要性が高まっています。 これは、データの数が日々増加していることを意味します。 では、これほど多くのデータがあるという事実は、このデータを処理せずに意味があるのでしょうか?

データマイニングの概念をよりよく理解し、この主題についての考えを持つために、まず第一に、データ、情報、および情報という言葉の意味を覚えて、このフレームワーク内でデータマイニングを定義することが正しいでしょう。

最も一般的な定義では、データは未処理の未処理のレコードを意味します。 これらの記録にコメントを付けることはできますが、明確な情報に到達することはできません。 例えば; 人名、電話番号、成績平均などの概念は、それ自体がデータです。

一方、情報は、データを整理および分類した結果として得られる情報として表現できます。 つまり、データには意味があり、情報が浮かび上がってくると言えます。 例えば; 過去XNUMX年間に生まれた赤ちゃんの名前や昨年の成績平均などの概念は情報です。

情報化されたデータを分析・合成した結果として得られる意味を知識と定義します。 情報は意思決定のプロセスにおいて有効です。 例えば; 過去 XNUMX 年間で、アイシェという名前の赤ちゃんの数が前年に比べて XNUMX 倍になったという記述は情報とみなされます。

データマイニングとは何ですか？

たったXNUMX日でも、世界中でたくさんのデータが得られます。 これらのデータのいくつかは、情報と知識への変換の時点で意味がありますが、それらのいくつかは機能不全です。 言い換えれば、データを意味のあるものにして使用するには、データを処理する必要があります。 貴重なデータを取得するために何百万ものデータを使用するソフトウェアシステムの作業は、データマイニングと呼ばれます。 以下のプロセスで、データマイニングと手元のデータとの接続を確立し、これらのデータを予測することができます。

データマイニングの主な目的は、機関や個人に役立つ可能性のあるデータを分離し、機能しないデータから改善を提供し、特定の方法で処理して使用できるようにすることです。

データマイニングプロセスはどのように機能しますか？

データマイニングは、アクセスする情報のサイズとそれに必要なプロセスによって異なりますが、通常は次のように実行されます。

• まず、データスタックが検出され、このスタックのセキュリティが確保されます。
• 役に立たない、意味のないデータがクリーンアップされます。
• 残りのデータは統合され、変換されます。
• データマイニング担当者は、クラスタリング、意思決定支援ツリー、分類など、手元のデータに適した方法でデータをグループ化します。
• 得られた結果をテストし、結果を評価します。

どの分野に適用されますか？

現在、ほぼすべてのセクターで技術インフラが使用されているため、データマイニングの価値が高まり、その使用分野は大幅に発展しています。 近年、データマイニングは、世界中と我が国のほぼすべての分野およびセクターで実施されています。 私たちは、ほぼ常にコンピューター、タブレット、携帯電話と関わりながら生活しています。 私たちは仕事でもプライベートでも、インターネットを利用することが多く、検索エンジンでたくさんのキーワードを使って調べ物をします。 これらの検索はすべてデータマイナーを通じて分析されます。 次のプロセスでは、マーケティング会社が調査したこのデータに基づいて、どのような広告を作成するか、どの商品を紹介するか、プロモーションに参加するかなどの販売戦略が作成されます。

すべてのセクターと同様に、銀行セクターもデータの力から恩恵を受けています。 データマイニングに感謝します。 ユーザーの行動や習慣を分析することで、ユーザーがより簡単かつ迅速に支払いを行えるツールを作成できます。 銀行の顧客; 効果的な貯蓄方法、短時間での迅速な取引、ニーズに即座に対応する顧客関係体験などの質の高いサービスを提供できます。

データマイニングの利点は何ですか？

• インターネット上で行われる取引は、それ自体では何の意味も持たず、解釈して貴重な情報に変えることができ、将来的に多くの分野の人々のニーズを満たす製品やサービスを作ることができます。
• インターネットユーザーの購買習慣を知ることは可能であり、新しい製品やサービスが作成されると、どのオーディエンスにアピールするかについての予測が形成されます。 したがって、新製品を市場に投入するときは、この製品を販売する前にターゲットオーディエンスを分析します。
• より良い品質と顧客志向のサービス理解が発展します。 売り手と買い手の両方が満足する販売プロセスを体験することができます。
• 現在のターゲットオーディエンス分析に基づいて、売上予測を行うことができます。 これにより、リスクを軽減できます。-銀行セクターでは、クレジットカードの支出を調べることで、クレジットカードの使用習慣に応じて顧客をグループ化できます。

データマイニングに必要な機能は何ですか？

データマイニングを行うためには、テクノロジーをフォローしたり、単にテクノロジーを使用したりするのではなく、テクノロジーインフラストラクチャを確立するために必要な機器を学ぶことが非常に重要です。 また、ソフトウェア、数学、統計などの分野に興味を持ち、分析的に考え、問題解決能力を身につける必要があります。 これらの分野で自分自身を向上させることにより、将来の新しい職業のXNUMXつであるデータマイニングに特化することができます。