Duomenų gavyba, Data mining

Tobulėjant šiuolaikinėms technologijoms, didėjant duomenų kiekiui darosi vis sudėtingiau juos išanalizuoti ir daryti greitus, efektyvius ir teisingus sprendimus. Duomenų bazės jau peržengė terabaitines ribas ir žmogus jau tampa nepajėgus išanalizuoti visą duomenų gausą. Tokiame milžiniškame kiekyje informacijos gali slėptis ir strategiškai svarbi ir niekinė informacija. Tokios problemos paskatino atsirasti aukštos kokybės taikomiesiems paketams, programavimo įrankiams, duomenų analizės priemonėms, kurios padeda nepasimesti informacijos gausoje. Savo ruožtu tai kartu padidino ir vartotojų prieinamumą prie pažangiausių technologijų, atvėrė elektroninės komercijos, on-line analizės ir kitas galimybes.
Viena iš tokių technologijų yra data-mining (duomenų gavyba arba duomenų kasyba). Tai procesas, naudojantis įvairius duomenų analizės įrankius, kurie padeda atrasti tokias duomenų struktūras ir ryšius, kurie būtų panaudojami realioms išvadoms ir sistemos rezultatams apibrėžti. Ši technologija sėkmingai taikoma tiek versle, medicinoje ir kitose gyvenimo srityse, kur reikia apdoroti labai didelius nformacijos kiekius.
• “Duomenų gavyba – didelių duomenų kiekių tyrinėjimas ir analizė automatizuotu arba pusiau automatizuotu būdu, siekiant rasti naudingus modelius (angl. patterns) ir taisykles” (M.J.A.Berry and G.S.Linoff).
“Duomenų kasyba”(angl. data mining) tai žinios, kurias galima apibendrinti iš jau turimų duomenų ir jas atitinkamai apdoroti. Data mining kaip technologija, jos veikimo principas ir panaudojimo sritys, glaudžiai siejasi su duomenų analizės, apdorojimo, statistikos ir kitomis informacinėmis technologijomis.
Duomenų gavyba, panašiai kaip statistika, nėra tik modeliavimas ir prognozė, tačiau ištisas problemų sprendimo procesas. Supratimas, ko verslui reikia iš tikrųjų yra svarbiausias sėkmingam duomenų išgavimui, nes net patys naujausi sudėtingiausi algoritmai negali to tiksliai ir tinkamai įvertinti. Tačiau reikia pabrėžti, kad duomenų kokybė taip pat yra labai svarbus aspektas duomenų gavyboje, nes tik iš kokybiškų duomenų galima išgauti kokybiškus duomenis ir kokybiškai atlikti patį duomenų išgavimą. Tikrovėje įvykdyti šią sąlygą yra gana sunku, kadangi realūs duomenys beveik nebūna paruošti duomenų gavybai, nes jie turi būti integruojami iš skirtingų duomenų šaltinių, turi klaidų arba neteisingų, trūkstamų reikšmių.
Tai, kad reikalingų duomenų modelių ar taisyklių radimui galima...

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!