Datu ieguve
Kas ir datu ieguve:
Datu ieguve ir angļu termins, kas saistīts ar datorzinātnēm, kuru tulkošana ir datu ieguve . Tā sastāv no funkcionalitātes, kas apkopo un organizē datus, atrodot tiem atbilstošus modeļus, asociācijas, izmaiņas un anomālijas .
Termins “ datu ieguve” pirmo reizi tika atklāts 1990. gadā datu bāzu kopienās. Datu ieguve ir procesa analīzes solis, kas pazīstams kā KDD ( zināšanu atklāšana datu bāzēs ), kura burtiskā tulkošana ir "zināšanu atklāšana datubāzēs".
Datu ieguvi var iedalīt dažos galvenajos posmos: izpēte, modeļa veidošana, modeļa definēšana un apstiprināšana un verifikācija.
Datu ieguve ir salīdzinoši jauna prakse skaitļošanas pasaulē, un tā izmanto informācijas izguves, mākslīgā intelekta, rakstu atpazīšanas un statistikas metodes, lai meklētu korelācijas starp dažādiem datiem, kas ļauj iegūt labvēlīgas zināšanas uzņēmumam vai indivīdam. Uzņēmumam datu ieguve var būt svarīgs instruments, kas uzlabo inovāciju un rentabilitāti.
Datu ieguves izmantošana ir plaši izplatīta lielās datu bāzēs, un to izmantošanas rezultāts var tikt parādīts, izmantojot noteikumus, hipotēzes, lēmumu kokus, dendrogrammas utt.
Labi izpildītai datu iegūšanai būtu jāveic šādi uzdevumi: anomāliju noteikšana, asociācijas noteikumu mācīšanās (atkarības modelēšana), kopu veidošana, klasifikācija, regresija un apkopošana. Datu ieguves process parasti notiek, izmantojot datu noliktavā esošos datus .
Ir vairāki uzņēmumi un programmatūra, kas ir veltīta datu ieguves procesam, jo datu bāzu modeļu identificēšana kļūst aizvien svarīgāka. Tomēr attiecīgo standartu noteikšana nav unikāla datoru pasaulei. Cilvēka smadzenes izmanto līdzīgu procesu, lai identificētu modeļus un iegūtu zināšanas.
Pēdējos gados datu ieguve ir plaši izmantota tādās jomās kā zinātne un inženierija, piemēram, bioinformātika, ģenētika, medicīna, izglītība un elektrotehnika.
Datu ieguves jēdziens bieži ir saistīts ar informācijas iegūšanu par cilvēku uzvedību. Šī iemesla dēļ dažās situācijās datu ieguve rada juridiskus jautājumus un jautājumus, kas saistīti ar privātumu un ētiku. Neskatoties uz to, daudzi cilvēki apgalvo, ka datu ieguve ir ētiski neitrāla, jo tai nav ētiskas ietekmes.
Reālie datu ieguves piemēri
Datu ieguvi uzņēmumi un organizācijas bieži izmanto, lai iegūtu zināšanas par lietotājiem / darbiniekiem / klientiem. Piemēram, publiskajā sektorā ir iespējams veikt savstarpēju pārbaudi starp darbinieka ģimenes stāvokli un algu, ko viņš nopelna, lai redzētu, vai tas ietekmē viņa ģimenes dzīvi.
Uzņēmumi, piemēram, lielveikalu ķēdes, var izmantot šos savstarpējos datus, lai noteiktu produktus, kas iegādāti kopā. Ja klients, kurš pērk produktu X, arī pērk produktu Y, var būt laba ideja novietot abus blakus esošos produktus, lai klientam būtu vieglāk iegādāties.
