Cele 9 legi ale mineritului de date: un ghid de referință - dummies

O parte a Data Mining pentru Dummies Cheat Sheet

Mineritul de date de pionierat Thomas Khabaza a dezvoltat " Nouă Legi ale Explorării Datelor "pentru a ghida noii mineri de date în timp ce aceștia ajung la muncă. Acest ghid de referință vă arată ce înseamnă fiecare dintre aceste legi pentru munca dvs. zilnică.

• Legea 1 a Data Mining sau "Business Goals Law": Obiectivele de afaceri reprezintă originea fiecărei soluții de extracție a datelor.

  Un miner de date este cineva care descoperă informații utile din date pentru a sprijini obiectivele specifice ale afacerii. Extracția datelor nu este definită de instrumentul pe care îl utilizați.

• Legea a 2-a de extracție a datelor sau "Legea cunoașterii afacerilor": Cunoștințele în afaceri sunt esențiale pentru fiecare etapă a procesului de extragere a datelor .

  Nu trebuie să fii un statistician fantezist care să facă mină de date, dar trebuie să știi ceva despre ce semnifică datele și cum funcționează afacerea.

• A treia lege a "Data Mining" sau "Legea de pregătire a datelor": Pregătirea datelor reprezintă mai mult de jumătate din fiecare proces de extragere a datelor .

  Destul de mult, fiecare miner de date va petrece mai mult timp pe pregătirea datelor decât pe analiză.

• Legea a 4-a de extracție a datelor sau "Nu se acordă un pranz gratuit pentru data miner": Modelul potrivit pentru o aplicație dată poate fi descoperit numai prin experimentul .

  În procesul de extragere a datelor, modelele sunt selectate prin încercări și erori.

• A 5-a lege a minelor de date: Există întotdeauna modele în datele .

  Ca miner de date, explorați datele în căutarea unor modele utile. Înțelegerea modelelor din date vă permite să influențați ceea ce se întâmplă în viitor.

• Legea 6 a Data Mining sau "Insight Law": Explorarea datelor amplifică percepția în domeniul afacerilor .

  Metodele de extragere a datelor vă permit să vă înțelegeți mai bine afacerea decât ați fi putut face fără ele.

• A șaptea lege a "minelor de date" sau "Legea previzionării": Predicția sporește informația pe plan local prin generalizare.

  Explorarea datelor ne ajută să folosim ceea ce știm pentru a face previziuni (sau estimări) mai bune despre lucruri pe care nu le știm.

• Legea 8 a Data Mining sau "Value Law": Valoarea rezultatelor minelor de date nu este determinată de precizia sau stabilitatea modelelor predictive .

  Modelul dvs. trebuie să producă predicții bune, în mod consecvent. Asta e.

• Legea 9 a Data Mining, sau "Legea schimbării": Toate modelele pot fi modificate.

  Orice model care vă oferă astăzi predicții minunate poate fi inutil mâine.