데이터 마이닝 방법은 무엇인가요?

데이터 마이닝의 주요 방법은 다음과 같습니다.

1. 분류 마이닝 방법. 분류 마이닝 방법은 분류를 위해 주로 의사결정나무를 사용하는데, 이는 데이터 마이닝 방법에서 중요한 위치를 차지하는 효율적인 마이닝 방법이다. 데이터를 보다 정확하게 테스트하고 그에 따라 분류하기 위해 결정 트리 알고리즘을 사용합니다. ID3 알고리즘은 실용성이 뛰어나고 대규모 데이터 처리에 적합합니다. 이 방법은 많은 양의 계산이 필요하며 다양한 범주의 데이터 처리에 적합합니다.

2. 클러스터 분석 마이닝 방법. 클러스터 분석 마이닝 방법은 주로 표본 및 지표 분류 연구 분야에서 사용되는 대표적인 통계 방법으로 상용 분야에서 널리 사용됩니다. 이러한 클러스터 분석 방법은 적용 대상에 따라 그리드 기반 클러스터 분석 방법, 계층 기반 클러스터링 방법, 밀도 기반 클러스터 마이닝 방법 및 모델 기반 클러스터링 방법의 네 가지 분석 및 마이닝 방법으로 나눌 수 있습니다.

3. 예측 방법. 예측 방법은 주로 연속 수치 데이터의 지식 예측 및 마이닝에 사용됩니다. 전통적인 예측 방법은 주로 시계열 방법, 회귀 모델 분석 방법 및 회색 시스템 모델 분석으로 구분됩니다. 요즘 예측 방법은 주로 신경망을 사용하고 벡터 머신 알고리즘을 지원하여 데이터 분석 및 계산을 수행하는 동시에 미래 데이터의 추세를 예측할 수 있습니다.

빅데이터 마이닝 엔지니어 과정 중 CDA 데이터 분석가 관련 과정을 추천하며, 과정 내용에는 데이터 마이닝 프로세스 문제를 해결하는 수평적 능력과 데이터 마이닝 알고리즘을 해결하는 수직적 능력 배양이 고려됩니다. 문제. 학생들은 데이터 거버넌스의 근본부터 생각하고 디지털 작업 방식을 통해 비즈니스 문제를 탐색하며 '문제 발생 시 조정 방법'이 아닌 근접 원인 분석, 거시 근본 원인 분석 및 기타 수단을 통해 비즈니스 프로세스 최적화 도구 또는 알고리즘 도구를 선택해야 합니다. " "팩"을 클릭하시면 무료 체험강좌를 예약하실 수 있습니다.