Автоматты аударма пайдаланылды

Data Mining мифтерін жою: неліктен бұл тек деректерді өндіруден гөрі көп

Data mining немесе деректерді өндіру көбінесе жұмбақ және күрделі нәрсе ретінде қабылданады. Шын мәнінде, бұл үлкен деректер массивтерінен ақпарат алудан гөрі әлдеқайда қызықты және көп қырлы аймақ. Бұл қысқаша шолуда біз data mining шын мәнінде не екенін және бұл пән неліктен сіздің назарыңызға лайық екенін талдаймыз.

Деректерді алу ғана емес

Data mining-бұл үлкен көлемдегі деректерден жасырын үлгілер мен білімді іздеу процесі. Бұл жай ғана деректерді "қазып алу" және одан не шығатынын көру емес. Бұл кластерлеу, ассоциативті ережелер және регрессиялық талдау сияқты әртүрлі алгоритмдер мен әдістерді қолдануды қамтитын күрделі аналитикалық процесс.

Артықшылықтары мен қолданылуы

Data mining қаржы мен медицинадан бастап бөлшек сауда мен әлеуметтік желілерге дейін әртүрлі салаларда қолданылады. Қаржыда ол алаяқтықты анықтау үшін, медицинада аурудың заңдылықтарын анықтау үшін, бөлшек саудада маркетингтік стратегияларды оңтайландыру үшін қолданылады.

Пәнаралық тәсілдің қажеттілігі

Data mining әдістерін сәтті қолдану тек техникалық білімді ғана емес, сонымен қатар пәндік саланы түсінуді де қажет етеді. Деректерді біріктіру, статистика және аналитика саласындағы білім дәлірек модельдер мен тұжырымдар жасауға мүмкіндік береді.

** Этикалық аспектілер**

Деректер көлемінің ұлғаюымен этикалық мәселелердің маңызы да артады. Жеке ақпаратты өңдеу құпиялылық нормаларын қатаң сақтауды және деректерді қорғауды талап етеді. Әдістердің тиімділігін ғана емес, олардың пайдаланушылардың жеке өміріне әсерін де ескеру маңызды.

Қорытынды

Data mining-бұл ақпараттық технологиялар әлеміндегі жай сөз емес. Бұл үлкен көлемдегі деректерден пайдалы білім алуға мүмкіндік беретін маңызды құрал. Оның мәні мен қолданылуын түсіну бизнес пен ғылым үшін жаңа көкжиектер мен мүмкіндіктер ашуы мүмкін.

Пікірлер 3

Кіру пікір қалдыру үшін