データマイニングのタスクは何ですか？

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを転送することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つけるプロセスです。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。

データマイニングタスクは、データマイニングシステムに入力されるデータマイニングクエリの設計で定義できます。データマイニングクエリは、データマイニングタスクプリミティブの条件で表されます。これらのプリミティブを使用すると、ユーザーは検出中にデータマイニングシステムと相互に接続して、マイニングプロセスを指示したり、複数の角度や深さから結果をテストしたりできます。

データマイニングのタスクは次のとおりです-

マイニングされるタスク関連データのセット −これは、データベースの一部またはユーザーが関係する情報のセットを定義します。これには、対象のデータベース属性またはデータウェアハウスディメンション（関連する属性またはディメンションとして定義）が含まれます。

マイニングする知識の種類 −これは、特徴付け、識別、関連または相関分析、分類、予測、クラスタリング、外れ値分析、または進化分析を含む、操作されるデータマイニング機能を定義します。

発見プロセスで使用される背景知識 −マイニングされるドメインに関するこの知識は、知識発見プロセスを指示し、確立されたパターンを計算するのに役立ちます。概念階層は、背景知識の有名な形式であり、いくつかの抽象化方法でデータをマイニングできるようにします。

パターン評価の面白さの尺度としきい値 −マイニングプロセスをガイドしたり、検出後に検出されたパターンを計算したりするために使用できます。複数の種類の知識には、さまざまな興味深い尺度があります。

発見されたパターンを視覚化するために期待される表現 −これは、検出されたパターンが表示される形式を表します。これには、ルール、表、チャート、グラフ、決定木、およびキューブを含めることができます。

データマイニングクエリ言語は、これらのプリミティブを組み込むように設計できるため、ユーザーはデータマイニングシステムに柔軟に接続できます。データマイニングクエリ言語は、ユーザーフレンドリーなグラフィカルインターフェイスを構築できる権限をサポートしています。これにより、データマイニングシステムと他のデータシステムとの通信、および完全なデータ処理環境との統合が促進されます。

データマイニングは、データの特性評価から進化の分析まで、幅広い機能を保護するため、包括的なデータマイニング言語を設計することは困難です。各タスクにはいくつかの要件があります。効果的なデータマイニングクエリ言語の設計には、さまざまなタイプのデータマイニングタスクの能力、制限、および基礎となる構造についての幅広い学習が必要でした。