Data Mining - Tehnologii dedicate extragerii cunostintelor

[MeG@DaN]

Download


Existenta unor volume imense de date a pus problema reorientarii
utilizarii lor de la un proces de exploatare retrospectiv catre unul
prospectiv. Data Mining poate avea mai multe definitii, insa toate
converg in esenta catre miezul problemei, si anume ca acest concept
reprezinta un proces de extragere de informatii noi din colectiile de
date existente. Termenul de data are semnificatia de descriere a unui
eveniment bine determinat care se produce in lumea reala si este perfect
verificabil.

Prin tehnologia Data Mining se prelucreaza date care refera
perioade anterioare (date istorice), care sunt examinate si sunt deja
cunoscute, pe baza lorconstituindu-se un model. Acest model va putea fi
aplicat situatiilor noi deacelasi tip cu cele deja cunoscute.
Informatiile care se pot obtine prin Data
Mining sunt predictive sau descriptive. De exemplu directionarea
actiunilor demarketing pot constitui o problema tipica predictiva.
Detectarea fraudelorproduse cu carduri bancare reprezinta o problema
tipica de aplicatie descriptiva.
Dezvoltarea tehnicilor de Data Mining se explica prin
acumularea de volume pe care acestea le-au derulat de-a lungul anilor.
De asemenea, concurenta tot mai acerba precum si cresterea exigentelor
pietei au determinat firmele sa ia tot mai mult in considerare
potentialul urias pe care il ofera arhivele de date. Alaturi de arhivele
de date memorate pe suporturi informatice mai exista inca doi factori
care au dus la necesitatea Data Mining: existenta si perfectionarea
algoritmilor si a produselor program dedicate precum si cresterea
capacitatii de memorare si prelucrare a calculatoarelor care permit
tratarea corelativa a volumelor mari de date....