プログラミング

データマイニングには、次のようなさまざまな機能があります- データ型 −業界でアクセス可能なほとんどのデータマイニングシステムは、統計的、カテゴリ的、および記号的な属性を持つ、フォーマットされたレコードベースのリレーショナルのようなデータを処理します。データは、ASCIIテキスト、リレーショナルデータベースデータ、またはデータウェアハウスデータの形式にすることができます。処理している各システムが処理できる正確な形式をテストすることが不可欠です。 一部のタイプのデータまたはアプリケーションでは、パターンを検索するために特殊なアルゴリズムが必要になる場合があるため、それらの要件は、既成の汎用デー

統計データマイニングには、次のようなさまざまな手法があります- 回帰 −これらのアプローチは、変数が数値である1つ以上の予測変数（独立）から応答（従属）変数の値を予測するために使用されます。回帰には、線形、多重、加重、多項式、ノンパラメトリック、ロバストなど、いくつかの形式があります（ロバスト手法は、エラーが正常条件を満たさない場合、またはデータに有意な外れ値が含まれる場合に役立ちます）。 一般化線形モデル −これらのモデル、およびそれらの一般化（一般化された加法モデル）により、線形回帰を使用した数値応答変数のモデリングなど、カテゴリ応答変数（またはその変換）を一連の予測変数に関連付けること

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

データマイニング データマイニングは、パターン認識技術と統計的および数学的手法を使用して、リポジトリに保存されている大量のデータを選別することにより、意味のある新しい相関関係、パターン、および傾向を発見するプロセスです。疑わしい関係を見つけ、データ所有者にとって理解可能で有用な新しい方法でデータを要約するための観測データセット。 これは、データベースの所有者にとって明確で有益な結果を得るために最初は未知である規則性または関係を発見するための、大量のデータの選択、調査、およびモデリングの手順です。データマイニングは、意味のあるパターンとルールを発見するために、大量のデータを自動または半自動で探索

データマイニング データマイニングは、リポジトリに保存されている大量のデータをふるいにかけ、パターン認識技術と統計的および数学的手法を使用して、意味のある新しい相関関係、パターン、および傾向を発見するプロセスです。データ所有者にとって理解可能で有用な斬新な方法でデータを要約する。 データマイニングには、分析ツールを含むいくつかのタイプのソフトウェアパッケージの使用を含めることができます。自動化することも、大部分が労働集約的である場合もあり、個々の作業者が特定の情報クエリをアーカイブまたはデータベースに送信します。 一般に、データマイニングは、焦点を絞った明確な結果を返す比較的高度な検索操作

データマイニング これは、生データから有用な情報、パターン、傾向を抽出するプロセスです。データマイニングは、高度な数値アルゴリズムを使用してデータを分割し、将来のイベントの確率を計算します。データマイニングプロセスには、テキストマイニング、Webマイニング、オーディオおよびビデオマイニング、画像データマイニング、ソーシャルネットワークデータマイニングなど、いくつかの種類のサービスがあります。データマイニングは、シンプルなまたは高度なソフトウェアを介して行われます。データマイニングは、Knowledge Discovery in Data（KDD）として知られています。 データマイニングには、

データマイニング データマイニングは、重要なパターンとポリシーを発見する方法として、大量のファクトの自動または半自動の方法による調査と分析の手法です。これは、データベースの所有者にとって明確で有用な結果を得るために、最初は未知である規則性または関係を発見するための大量のデータの選択、調査、およびモデリングのプロセスです。 データマイニングは、意味のあるパターンとルールを見つけるために、大量のデータを自動または半自動で探索および分析する手順です。これは、コンピューターアルゴリズムや統計的手法の使用に限定されません。これは、企業の意思決定をサポートするために情報技術と一緒に使用できるビジネスイン

データマイニング データマイニングは、リポジトリに保存されている大量のデータをシフトし、パターン認識技術と統計的および数学的手法を使用して、意味のある新しい相関関係、パターン、および傾向を発見するプロセスです。これは、観測データセットを分析して、疑わしくない関係を見つけ、データ所有者にとって理解可能で有益な新しい方法でデータを要約する。 これは、データベースの所有者にとって明確で有用な結果を得るために、最初は不明な規則性または関係を発見するための、大量のデータの選択、調査、およびモデリングのプロセスです。データマイニングは、意味のあるパターンとルールを見つけるために、大量のデータを自動または

マルチメディアデータベースシステムは、オーディオ、ビデオ、画像、グラフィックス、音声、テキスト、ドキュメント、ハイパーテキストデータなどのマルチメディアデータの大規模なコレクションを保存および管理します。これらのデータには、テキスト、テキストマークアップ、とリンケージ。マルチメディアデータベースシステムは、オーディオビデオ機器、デジタルカメラ、CD-ROM、およびインターネットの一般的な使用により、ますます一般的になっています。 NASAのEOS（地球観測システム）、さまざまな種類の画像および音声ビデオデータベース、インターネットデータベースなどのマルチメディアデータベースシステムがあります。

情報検索（IR）は、データベースシステムと並行して長年にわたって開発されてきた分野です。構造化データのクエリとトランザクション処理を対象としたデータベースシステムの分野とは異なり、情報検索は、複数のテキストベースのドキュメントからのデータの編成と取得に関係しています。 情報検索システムとデータベースシステムはそれぞれ異なる種類のデータを処理するため、同時実行制御、リカバリ、トランザクション管理、更新など、データベースシステムの問題の一部は通常情報検索システムには存在しません。非構造化ドキュメント、キーワードに基づく近似検索、関連性の概念など、従来のデータベースシステムでは通常発生しない一般的な

テキスト検索は、構造化されていないテキストを構造化された形式に変換して、意味のあるパターンと新しい洞察を識別するプロセスです。ナイーブベイズ、サポートベクターマシン（SVM）、その他の深層学習アルゴリズムなどの高度な分析手法を使用することで、組織は非構造化データ内の隠れた関係を調査して見つけることができます。テキスト検索には次の2つの方法があります- ドキュメントの選択 −ドキュメント選択方法では、クエリは関連ドキュメントを選択するための制約を定義するものと見なされます。このカテゴリの一般的なアプローチはブール検索モデルです。このモデルでは、ドキュメントが一連のキーワードによって定義され、ユ

逆索引や署名ファイルなど、一般的なテキスト検索の索引付け手法がいくつかあります。 転置インデックス −逆インデックスは、2つのハッシュインデックスまたはB +ツリーインデックステーブル（document_tableとterm_table）を維持するインデックス構造です。ここで、document_tableは、それぞれ2つのフィールド（doc_idとposting_list）を含むドキュメントレコードのセットで構成されます。posting_listはメソッドのリストです。 （またはメソッドへのポインタ）ドキュメントに表示され、関連性の尺度に従って配置されます。 term_tableには、te

Webマイニングは、適応されたデータマイニング手法をWebに適用するものと広く見なすことができますが、データマイニングは、知識発見プロセスに固定されたほとんどの構造化データのパターンを見つけるためのアルゴリズムの適用として表されます。 Webマイニングには、複数のデータ型の収集をサポートする独自の特性があります。Webには、テキストを含むWebページ、ハイパーリンクを介したWebページの接続、Webを介したユーザーアクティビティの監視など、マイニングプロセスに複数のアプローチをもたらすいくつかの側面があります。サーバーログ。 これは以下の観察に基づいており、Webは効果的なリソースと知識の

銀行および金融市場で収集された財務データは、比較的実行され、信頼性が高く、非常に高品質であり、体系的なデータ分析とデータマイニングをサポートします。したがって、次のようないくつかの典型的なケースを提示できます- 多次元データ分析とデータマイニングのためのデータウェアハウスの設計と構築 −銀行および財務記録のためにデータウェアハウスを構築する必要があります。このようなデータの一般的な特徴を分析するには、多次元データ分析手法を使用する必要があります。 たとえば、月別、地域別、セクター別、およびいくつかの要素ごとの債務と収益の変化を、最大、最小、合計、平均、傾向、およびその他の統計データとともに表示

小売業界は、販売、ユーザーの買い物履歴、商品の輸送、消費、サービスに関する膨大な量の記録を収集するため、データマイニングの主要なアプリケーション分野です。収集されるデータの量は、特にインターネットやeコマースで行われるビジネスの容易さ、アクセス可能性、人気の高まりにより、急速に拡大し続けています。 現在、複数の店舗には、ユーザーがオンラインで購入できるWebサイトもあります。 Amazon.com（www.amazon.com）を含む一部の企業は、実店舗（つまり、実店舗）の店舗エリアがなく、オンラインでのみ存在しています。小売データは、データマイニングの豊富なソースをサポートします。 小売デー

電気通信業界は、市内および長距離電話サービスの提供から、ファックス、ポケットベル、携帯電話、Webメッセンジャー、画像、e-などの他の包括的な通信サービスの提供へと急速に進化しました。メール、コンピューター、Webデータ送信、およびいくつかのデータトラフィック。 電気通信、コンピュータネットワーク、インターネット、およびその他のいくつかの通信手段とコンピューティング手段の統合も進行中です。さらに、いくつかの国での電気通信市場の規制緩和と新しいコンピューターおよび通信技術の開発により、電気通信業界は急速に拡大し、非常に競争が激しくなっています。 これにより、関連するビジネスの理解をサポートし、

生物学的データ分析のためのデータマイニングには、次の領域が続く次の側面があります- 異種の分散ゲノムおよびプロテオミクスデータベースのセマンティック統合 −ゲノムおよびプロテオミクスのデータセットは、複数のラボでさまざまな方法で生成されます。それらは分散していて、不均一で、多種多様です。このようなデータのセマンティック統合は、生物学的記録のクロスサイト分析にとって重要です。 さらに、研究文献とそれに関連する生物学的実体の間の正しいつながりを見つけることが不可欠です。このような統合および連鎖分析は、ゲノムおよび生物学的記録の体系的かつ協調的な分析をサポートすることができます。これにより、統合デー

データマイニングは、パターン認識テクノロジーと統計的および数学的手法を使用して、リポジトリに保存されている大量のデータを選別することにより、意味のある新しい相関関係、パターン、トレンドを発見するプロセスです。 予想外の関係を発見し、データ所有者にとって理解可能で有益な新しい手法でレコードを要約するのは、観測データセットの分析です。データマイニングには、次のようなさまざまなアプリケーションがあります- データウェアハウスとデータ前処理 −データウェアハウスは、情報交換とデータマイニングに不可欠です。地理空間データの分野では、しかし、真の地理空間データウェアハウスは現在存在しません。 このよう

周期性分析は、周期的パターンのマイニング、つまり、時間に関連する系列データの繰り返しパターンの検索です。周期性分析は、いくつかの重要な領域で使用できます。たとえば、季節、潮汐、惑星の軌道、毎日の電力消費量、毎日の交通パターン、毎週のテレビ番組はすべて、特定の周期的なパターンを示します。 周期性分析は、時系列データに対して実装されます。これには、通常、等時間間隔（1時間ごと、1日ごと、1週間ごとなど）で測定される一連の値またはイベントが含まれます。また、値またはイベントが等しくない時間間隔で、またはいつでも発生する可能性がある他の時間関連のシーケンスデータに適用することもできます（オンライントラ

頻繁な下部構造の発見は通常、2つのステップで構成されます。最初のステップでは、頻繁に下部構造の候補を作成できます。すべての候補の頻度は、2番目のステップでテストされます。頻繁な下部構造の発見に関するほとんどの研究は、最初のステップの最適化に焦点を当てています。これは、2番目のステップには、計算の複雑さが過度に高い（つまり、NP完全）サブグラフ同形性テストが含まれるためです。 頻繁な下部構造マイニングには、次のようなさまざまな方法があります- Aprioriベースのアプローチ − Aprioriベースの頻繁な下部構造マイニングアルゴリズムは、Aprioriベースの頻繁なアイテムセットマイニング