Каковы основные задачи и методы в области Data Mining?

Основные задачи в области Data Mining:

• Прогнозирование. trends.rbc.ru platrum.ru Например, оценка продаж, предсказание нагрузки сервера или его времени простоя. trends.rbc.ru
• Риск и вероятность. trends.rbc.ru Выбор подходящих заказчиков для целевой рассылки, определение точки баланса для рискованных сценариев, назначение вероятностей по диагнозам или другим результатам. trends.rbc.ru
• Рекомендации. trends.rbc.ru Определение продуктов, которые будут продаваться вместе, создание рекомендательных сообщений. trends.rbc.ru
• Поиск последовательностей. trends.rbc.ru Анализ выбора заказчиков во время совершения покупок, прогнозирование их поведения. trends.rbc.ru
• Группирование. trends.rbc.ru Разделение заказчиков или событий на кластеры, анализ и прогнозирование общих черт этих кластеров. trends.rbc.ru
• Открытие новых знаний. platrum.ru Data Mining позволяет находить новые и неожиданные связи для создания продуктов, услуг или научных открытий. platrum.ru

Некоторые методы в области Data Mining:

• Классификация. platrum.ru Помогает разделить данные на различные категории или группы. platrum.ru
• Ассоциативный анализ. platrum.ru Позволяет обнаружить скрытые связи между различными данными. platrum.ru
• Кластеризация. platrum.ru Даёт группировать данные на основе их сходства. platrum.ru