空間データマイニングと時間データマイニングの違いは何ですか？

空間データマイニング

空間データマイニングは、データマイニングを空間モデルに適用することです。空間データマイニングでは、アナリストは地理的または空間的な記録を使用して、ビジネスインテリジェンスまたは複数の結果を作成します。これには、地理情報を関連性のある有用な形式に取得するための特定の技術とリソースが必要でした。

空間データの進化と空間データベースの広範な使用により、空間知識の発見が支配されてきました。空間データマイニングは、空間データベースから驚くべき仮想的に価値のあるパターンを決定するプロセスとして学習できます。

空間データマイニングには、パターンの認識や、研究プロジェクトを推進する質問に関連するオブジェクトの発見など、いくつかの課題があります。アナリストは、GIS / GPSツールまたは同じシステムを使用して、巨大なデータベースフィールドまたはその他の完全に大きなデータセットで表示し、関連するデータを見つけることができます。

空間データマイニングプロジェクトの目的は、統計的一致、ランダム化された空間モデリング、または無関係な結果などを除いて、提示する実際の実用的なパターンを構築するためにデータを区別することです。アナリストがこれを行う1つの方法は、「同じオブジェクト」または「オブジェクトと同等の」モデルのデータ表示を組み合わせて、複数の地理的領域の正確な比較をサポートすることです。

時間データマイニング

時間的データマイニングは、時間的データの大規模なセットから、重要で、暗黙的で、潜在的に不可欠なデータを抽出するプロセスを定義します。時間データは一連の主要なデータタイプであり、通常は数値であり、時間データから有益な知識を収集することを扱います。

時間的データマイニングは、時間的シーケンスと呼ばれるアルファベットからの名目上のシンボルのシーケンスと、機械学習、統計、データベース技術の一連の手法を使用した時系列。

時間的データマイニングは、時間的データの記述、類似性測度の定義、およびマイニングサービスの3つの主要な作業で構成されています。

時間データマイニングには、処理時系列、通常はレコードのシーケンスが含まれ、複数の時点のシーケンスで同様の属性の値を計算します。特定の関心パターンを検索するこのような情報を使用したパターンマッチングは、近年かなりの関心を集めています。

時制データマイニングには、時制データベース用に開発されたデータストレージ、迅速な処理、および迅速な検索方法の効果的な手法の活用が含まれる場合があります。