什么是数据挖掘模型？(a data mining model?)
数据挖掘描述了从大量信息中提取数据并以独特的方式呈现数据的过程。这一过程经常出现在商业智能研究中，在商业智能研究中，专家们挖掘有关市场或企业运营的大量数据，并试图发现以前未被识别的关系和趋势。数据挖掘模型是指专家用来分组和呈现信息的技术，以及他们将信息应用于某些问题的方法。
许多专家认为数据挖掘回归是最基本和最常用的数据挖掘模型。在此过程中，专家分析一组数据，并创建一个描述该数据的公式。许多金融分析师使用这种技术来预测价格和市场趋势。该模型在数据保持一致的情况下效果最佳。
另一种流行的数据挖掘模型是基于关联的。专家可以分析数据集，以确定哪些组件经常出现在一起。当两个组件一次又一次配对时，研究人员可以假设它们之间存在某种关联。例如，一位使用数据挖掘来了解零售商店业绩的研究人员可能会发现，消费者通常在购买纸张的同时购买钢笔和铅笔。经理可以使用从数据挖掘模型中获得的信息，通过在一次空间中显示所有相关项目来增加销售额。
因子分析是另一种常见的数据挖掘模型。在这个过程中，研究人员收集了许多不同的变量，并试图找出决定价值波动的因素。例如，市场研究人员可以从客户群中学习如何评价类似产品的功能。然后，研究人员可以整理这些信息，以说明决定消费者对功能评价的因素。虽然该模型的支持者认为，它可以突出看似不同的变量之间的共性，但一些批评家认为，当确定因果关系所需的所有信息可能都不可用时，该模型可以导致一些口译员假设某些现象的因果关系。
研究人员可以使用基于分类的数据挖掘模型来解决更简单的问题。使用这种技术，专家们按照分类来组织数据，并倾向于以可视化的形式组织数据，如以树或图表的形式。在个人必须从每个类别的多个选项中进行选择的情况下，这种模型尤其有用。如果设计师在一个过程的每个步骤中都可以从几种材料中进行选择，那么这个模型可能会很有用。
- 发表于 2021-12-10 10:20
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