データマイニングのトレンドは何ですか？

データマイニングの動向は以下の通りです-

アプリケーションの調査 −一般的に企業が競争力を獲得するのを支援することを目的とした初期のデータマイニングアプリケーション。 eコマースとeマーケティングが小売市場の主流のコンポーネントになっているため、企業向けのデータマイニングの調査は拡大を続けています。

データマイニングは、財務分析、電気通信、生物医学、科学など、いくつかの分野でのアプリケーションの探索にますます使用されています。新たなソフトウェア分野には、テロ対策（侵入検知を含む）およびモバイル（ワイヤレス）データマイニングのためのデータマイニングが含まれています。一般的なデータマイニングシステムは、アプリケーション固有の問題に対処する上で制限がある可能性があるため、よりアプリケーション固有のデータマイニングシステムの開発に向かう傾向を見ることができます。

スケーラブルでインタラクティブなデータマイニング方法 −従来のデータ分析方法とは対照的に、データマイニングは、大量のデータを効果的に、可能であればインタラクティブに管理できる必要があります。収集される情報の量は急速に増加し続けているため、単一の統合データマイニングサービス用のスケーラブルなアルゴリズムが不可欠になります。

顧客とのやり取りを増やしながらマイニングプロセスの完了した効率を改善するための重要な方向性の1つは、制約ベースのマイニングです。これにより、制約の説明と使用を有効にして、データマイニングシステムが興味深いパターンを検索できるようにすることで、ユーザーの制御が強化されます。

データベースシステム、データウェアハウスシステム、およびWebデータベースシステムとのデータマイニングの統合 −データベースシステム、データウェアハウスシステム、およびWebは、主流のデータ処理システムになりました。データマイニングが、データ処理環境を含むようにスムーズに統合できる重要なデータ分析コンポーネントとして機能することを提供することが不可欠です。

データマイニング言語の標準化 −標準のデータマイニング言語またはその他の標準化の取り組みは、データマイニングソリューションの体系的な開発をサポートし、複数のデータマイニングシステムとサービス間の相互運用性を改善し、市場と社会におけるデータマイニングシステムの教育と使用を促進します。

ビジュアルデータマイニング −ビジュアルデータマイニングは、膨大な量のデータから知識を見つけるための効率的な方法です。視覚的なデータマイニング手法の体系的な研究と開発は、データ分析のツールとしてのデータマイニングの促進と使用をサポートします。

データマイニングとソフトウェアエンジニアリング −ソフトウェアプログラムのサイズがますます重くなり、難易度が高くなり、複数のソフトウェアチームによって開発された複数のコンポーネントの統合に起因する傾向があるため、ソフトウェアの堅牢性と信頼性を提供することはますます困難な作業になっています。

バグのあるアプリケーションプログラムの実行の分析は、本質的には、プログラムの実行中に生成されたデータを追跡するデータマイニングプロセスであり、ソフトウェアのバグの最終的な自動発見につながる可能性のある重要なパターンや外れ値を明らかにする可能性があります。