Каковы алгоритмы интеллектуального анализа данных и их основные типы

Самосовершенствование - Интеллектуальный Анализ Данных - Каковы алгоритмы интеллектуального анализа данных и их основные типы

ROMAN1990 | Просмотров: 571




Алгоритмы интеллектуального анализа данных являются новые словечки, когда дело доходит до анализа рынка корпоративных и научно-исследовательских проектов, которые должны анализировать гигантские объемы данных. В этой статье разъясняется, что эти алгоритмы, и как они могут помочь предприятиям и научно-исследовательских проектов. Алгоритмы интеллектуального анализа данных инструментов, которые помогают находить полезные связи и закономерности из любой огромный массив данных. В этой статье вы найдете основной обзор того, что это все о.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Термин интеллектуальный анализ данных был придуман очень мудро и само название говорит само за себя, если вы посмотрите глубже в Горно аналогии. Реальном мире добыча перекапывая тонны грязи и мусора, чтобы найти полезные ископаемые из земли. Аналогичным образом, интеллектуальный анализ данных копает или извлечения полезной информации и прогностических моделей из потока данных. Будь то любой бизнес или деятельность человека, планировать выигрышную стратегию, необходимо проанализировать имеющиеся исходные данные. Большинство компаний решают огромное количество данных опрос клиентов или данные, относящиеся к деятельности компании.

Чтобы выжить в сегодняшнем конкурентном мире бизнеса, необходимы специализированные знания, которые могут помочь вам в ближайшие с правильной бизнес-стратегии, адаптированные к потребностям клиента. Программы на основе этих алгоритмов можно выявить закономерности в огромных скоплений данных и выявления взаимосвязи между различными категориями данных.

Это может помочь в прогнозировании будущих моделей рыночных тенденций и дать компании преимущество над конкурентами. Данные фондового рынка, добывают для прогнозных моделей, которые могут помочь в будущем предсказания. В поисковой системе Google использует такой алгоритм, чтобы выбрать наиболее релевантных веб-страниц, из миллионов доступных в Интернете.

Когда дело доходит до научных исследований, анализа экспериментальных данных важно для проверки научных гипотез, для которых эксперименты предназначены. Один пример научной деятельности, которая в настоящее время широко используют алгоритмы интеллектуального анализа данных ЦЕРНА большой адронный коллайдер-машина, которая генерирует несколько терабайт данных каждый день. Анализ этих данных автоматизирован с помощью искусно разработанных алгоритмов интеллектуального анализа. Применение этих алгоритмов являются универсальными, так как данные изобилует везде.

Типы алгоритмов

Только как добывать полезные ископаемые, нужно использовать правильные инструменты, которые могут проникать в землю и открыть полезные ископаемые, необходимо грамотно разработан алгоритм интеллектуального анализа данных, которая подходит к тем данным, которые мы имеем дело с. Данные могут быть различных типов, таких как числовые, алфавитные, основанных на фактах, и сложного сочетания всех этих. Существуют различные программы, основанные на различных методов интеллектуального анализа, что можно выбрать из. Существуют различные подходы к сортировке данных и интеллектуального анализа для извлечения взаимосвязи. Здесь представлены два основных типа этих алгоритмов.

Классические Алгоритмы
Первый класс алгоритмов являются те, которые используют статистические методы и обычный здравый смысл для анализа данных. Один основной метод регрессии. В этот метод, учитывая данные наносятся и нашел математическую кривую, которая соответствует этому данные. Следовательно, уравнение Кривой используется для прогнозирования будущих потоков данных. Регрессионного моделирования данных с помощью математических уравнений и существуют различные методы регрессионного анализа, используемые в процессе анализа данных.

Другие, чем регресс, два из старейших алгоритмов 'Кластеризации' и 'ближайшего соседа'. Они очень похожи в принципе. Алгоритмы интеллектуального анализа данных на основе кластеризации используется принцип гармошки, как все вместе в кластеры однородных данных. Это как таксономическая схема. Алгоритм 'ближайшего соседа может предсказать будущее, конечно, сведения, сравнивая его со старшим данных, который наиболее близок к нему. Прогноз делается на основе идеи, что то, что происходит с ближайшим соседом потока данных, может повториться с новым потоком.

Современные Алгоритмы Интеллектуального Анализа
Современные алгоритмы в основном основываются на концепции принятия решений. То есть, данные сортируются на основе вопросов, которые просейте ее в логические рамки. Алгоритмы основаны на идее захвата большинства типов данных, используя комплексное решение дерево рамки. Это чистая логика, которая фиксирует каждую небольшой кусочек данных. Это позволяет прогнозировать поток данных от заданных рамках. Существует много разновидностей таких алгоритмов, которые являются модификацией этой центральной идее.

Установите программное обеспечение на основе алгоритма, который лучше всего подходит для вашей бизнес-области, в зависимости от типа данных, которые необходимо обрабатывать. Многие коммерческие программы базы данных поставляются со встроенными инструментами анализа, который Вы можете использовать для добычи полезных знаний из данных.


Комментарии


Ваше имя:

Комментарий:

ответьте цифрой: дeвять + пять =



Каковы алгоритмы интеллектуального анализа данных и их основные типы
Каковы алгоритмы интеллектуального анализа данных и их основные типы