Johdatus Data Mining Process

Tiedon louhinta, Tietojen palautus prosessi määritelmä tiedot. On erittäin tärkeää nyt päivää, koska tietoja käsitellään, yleensä tallentaa myöhempää on yritys pääasiassa turvallisuussyistä. Muuta tietojenkäsittely, ja onko peruuttaminen monet tietolähteitä ja hakea tietoja, jos henkilö on tapa.

Se on yleensä markkinointi, tieteellinen tieto ja tutkimus, petosten paljastamista ja valvontaa, ja monet muut, ja suurin osa työstä tehdään tietokonetta käytetään. Määritelmä eri termejä, tiedot vakoilla, tiedon louhinta, kalastus ja ruoppaus tiedot kaikki tiedot, jotka annat laitoksen toimistosta. Muoto määritelmä tiedon louhinnan tiedot selville, että hän voi liittää.

Tietojen louhinta menetelmiä on vuosisatojen ajan, ja niitä käytetään nykyään. Hänen ensimmäinen tunnistaa datan poiminta menetelmät ovat lähinnä kaksi: regressioanalyysi ja Bays lause. Näitä menetelmiä ei ole koskaan käytetty nyt päivää, koska monet ihmiset ja teknologia on todella muuttunut koko järjestelmän.

tai tulevien tietokoneiden ja teknologia, se on paljon nopeampi ja helpompi tallentaa tietoa. Tietokone on helppo ja hyvä tuntemus tiedonlouhinta tarkemmin ja miten tietoa kerätään ja käsitellään kautta tietokone voi oppia.

tietokone on tietenkin, että terävöittää taitojaan ja indeksointi toteaminen ja tiedon louhinta on yleisempää. Opiskelu Computer Science ehkä tietää: klustereiden, päätös puita ja Tukivektorikoneet joitakin yksiköitä, jotka ovat tietokoneessa.

Se on kaikki hänestä, ja että tiedot soveltuvat kaikille. Valtion laitokset, pienyritykset ja supermarketit käyttää tietoja.

Tärkein syy on, että useimmat yritykset käyttävät tiedonlouhintaa avustamaan tiedonkeruuseen, tietojen ja havaintojen, yhtiö menee läpi hänen päivittäiseen toimintaan. Tämä tieto on erittäin tärkeää, että jokainen yrityksen profiilia ja katsaus tulevaisuuden, jos ongelma vain on päivitettävä.

Yritykset, joilla ensisijaisesti ROI indeksoitu pääsy tietoihin, ja he tietävät, mitä he voitto tai tappio lyhyt aika voi tehdä. Jos yritys tai yritysten voittoja asiakkaille, että ne myyvät niin, että hyödyt yrityksen organisaation rooli ja tehtävä enemmän tarjoamaan erittäin tärkeä henkilöstöosasto tämän työn, suoritusarvot tunnistaa ominaisuudet henkilön auttamaan.

Useimmat ihmiset, jotka käyttävät tätä menetelmää uskovat, että se on eettisesti neutraali. Miten se tällä hetkellä käytetään tietoturvan ja luottamuksellisuuden jäsenten herättää monia kysymyksiä. Tiedon louhinta on hyvä pohja erilaisia ​​tietoja, mukaan lukien ne, jotka vaativat yksityisyyttä voidaan altistaa valtion tarpeisiin.

Tämä on hyvin yleinen koko tiedonkeruun.

yhdistäminen tietoa eri lähteistä ja kokoaa, että tyypillisesti voidaan analysoida erikseen, ja tämä tieto voi olla hyvin turvallinen. Joten, jos tiedot kerätään, on tärkeää tietää, onko jokin seuraavista:
.