データマイニング-用語

データマイニング

データマイニングとは、膨大なデータセットから情報を抽出することです。つまり、データマイニングはデータから知識をマイニングしていると言えます。この情報は、次のアプリケーションのいずれかに使用することができます-

データマイニングエンジンは、データマイニングシステムにとって非常に重要です。それは、次の機能を実行する機能モジュールのセットで構成されています-

これがドメインの知識です。この知識は、検索をガイドしたり、結果のパターンの面白さを評価するために使用されます。

データマイニングを知識発見と同じように扱う人もいれば、データマイニングを知識発見のプロセスの重要なステップと見なす人もいます。ここに知識発見プロセスに含まれるステップのリストがあります-

ユーザーインターフェイスは、ユーザーとデータマイニングシステム間の通信を支援するデータマイニングシステムのモジュールです。ユーザーインターフェイスは、次の機能を可能にします-

データ統合は、複数の異種データソースからのデータをコヒーレントデータストアにマージするデータ前処理技術です。データ統合には一貫性のないデータが含まれる場合があるため、データのクリーニングが必要です。

データクリーニングは、ノイズの多いデータを削除し、データの不整合を修正するために適用される手法です。データクリーニングには、間違ったデータを修正する変換が含まれます。データクリーニングは、データウェアハウスのデータを準備する際のデータ前処理ステップとして実行されます。

データ選択は、分析タスクに関連するデータがデータベースから取得されるプロセスです。データ選択プロセスの前に、データの変換と統合が実行される場合があります。

クラスタは、類似した種類のオブジェクトのグループを指します。クラスター分析とは、互いに非常に類似しているが、他のクラスター内のオブジェクトとは大きく異なるオブジェクトのグループを形成することです。

このステップでは、サマリーまたは集計操作を実行して、データをマイニングに適した形式に変換または統合します。