Az adatbányászat meghatározása

Már régóta hallottam azt a maximumot, hogy az adatok jelentik az új olajat, de ha az egyik tudományág neve alapján kell megítélnünk, amely annak kiaknázásával és felhasználásával foglalkozik, az ún. bányászati adatokból, Inkább "új szénnek" nevezném őket, formáik analógiájával kitermelés.

Az adatbányászat olyan tudományág, amely abból áll, hogy következtetéseket von le egy nagy adatgyűjtemény automatizált statisztikai elemzéséből.

Ezek az adatok sok forrásból származhatnak, eltérő felépítésűek, vagy akár nem is strukturálhatók. Emiatt az adatbányászat magában foglalja a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás képes alkalmazkodni a strukturálatlan adatokhoz és átadni azokat szűrőkön, amelyek lehetővé teszik az elemzésüket.

Végül az a lényeg, hogy a következtetések a Döntéshozatal egy bizonyos rendszeren, amely nagyon változatos lehet: a város vagy régió közúti forgalmától kezdve a rendelkezés tűzoltók és más közszolgáltatások részéről a lehetséges vészhelyzetek kezelésére.

Szintén az adatok által követett minták feltárásáról szól, amelyeket eddig rejtettek el vagy nem láthattuk őket világosan, a sok zűrzavar közepette, a meglévő adatok nagy mennyiségével.

Mi választja el az adatbányászatot a nagy adat? Nos, a bányászat csak elemzéssel foglalkozik, míg a bányászattal nagy adat Ez egy olyan tudományág, amely felelős az adatok rögzítéséért és tárolásáért, valamint azok kezeléséért.

Nak nek elemezni az adatokat helyesen, először is meg kell határoznunk néhány célkitűzést, amelyet a elemzés, kérdéssor, amelyre választ kell találnunk, mivel ezek hova vezetnek meg kell keresnünk.

Ezektől a helyiségek formájában felmerülő kérdésekből kiindulva kiválasztjuk a feldolgozandó adatokat (előfordulhat, hogy csak a adatbázis, és nem minden).

A feldolgozási szakasz minden esetben különbözik, és mesterséges intelligencia eszközöket és gépi tanulás, hogy dinamikusan tudnak alkalmazkodni a bevitt adatokhoz, szükség esetén módosítva a működésüket.

Ennek a feldolgozásnak a végtermékének következtetések sorozatának kell lennie, de ne tévesszük össze ezeket azokkal, amelyeket a rendszerért felelősek vagy a végső döntéseket meghozók kell levonni. Ezek a következtetések az elemzett adatok mennyiségéről szólnak.

Ha ismét a közúti forgalom példáját vesszük egy városban, megszerezhetjük a következtetés hogy egy bizonyos utca túlzott járműveket fogad, de a rendszer nem ad nekünk varázslatos recepteket az említett felesleg megoldására.

Bár a rendszer rendelkezik intelligencia mesterséges, amely javaslatot tehet megoldásokra, mindig az emberi személyzet feladata lesz az utolsó szó kimondása.

Az adatbányászatot a gyakorlatban számos tudományterületen alkalmazzák, amelyek közül kiemelkedik a pénzügyi.

Így olyan szakaszokban találhatunk alkalmazásokat, mint például a tőzsde (a részvények viselkedésének előrejelzésére), de az is olyan ágazatok, amelyek nem szigorúan pénzügyi jellegűek, de szoros kapcsolatban állnak az ágazattal, ahogy ez a helyzet biztosítás.

A természetes nyelv feldolgozása, az online keresés vagy az intelligens autók más tudományágak, amelyekben az adatbányászatot alkalmazzák.

Fotolia fotók: Moartist / Thinglass

Témák az adatbányászatban