Data mining - вся необходимая информация рядом

Последним временем разные фирмы в свою деятельность активно внедряют разные средства по цифровой обработке БД, таким образом стремясь повысить уровень эффективности и прибыльности бизнеса. Как результат, в виде побочного продукта появились огромнейшие объемы "сырых" данных. И многие полагают, что в эти данные имеют огромный потенциал, как полезная информация.

Data mining («просев» информации, добыча данных, интеллектуальный анализ данных) является процессом выявления скрытых закономерностей и обнаружения в RAW data (сырых данных), практически полезных, нетривиальных, ранее неизвестных знаний, простых для интерпретации и во всех областях жизни.

Такая технология, как Data Mining дает возможность среди огромных объемов данных выявить закономерности, что нельзя обнаружить обычными методами обработки сведений. Способы Data Mining базируются на основе таких научных дисциплин, как: теория баз данных, статистка, искусственный интеллект, визуализация, алгоритмизация и т. д. Применяют данную технологию в разных отраслях, к примеру, софт Data Mining Ongame. Кстати, изучить данную технологию вы можете записавшись на курсы Data Mining в Москве.

Отличия Data Mining при обработке данных

Обычные статистические методы анализа OLAP или БД направлены на проверку предварительно поставленных гипотез и задач. По своему определению Data Mining нужен для того, чтобы выявить нетривиальные закономерности. Принципиальным отличием данной технологии является возможность самостоятельного обнаружения таких закономерностей и выстраивания гипотезы. Так, методы интеллектуальной обработки данных способны справиться с более сложным заданием: формулировкой гипотезы.

Основные задачи Data Mining:

• Ассоциация;
• Визуализация;
• Классификация;
• Кластеризация ;
• Последовательность;
• Прогнозирование;
• Регрессия.

Таким образом, аналитик данных использует RAW data чтобы найти осмысленные, практически важные сведения, путем «просева» данных. А вот data scientist, решает обширные задачи, которые затрагивают разные сферы науки, но в то же самое время дают отличные результаты.