Яка найкраща методологія інтелектуального аналізу даних?
Найпопулярніші типи методів аналізу даних включають правила асоціації, класифікація, кластеризація, дерева рішень, K-Nearest Neighbor, нейронні мережі та прогнозний аналіз.
Топ-10 методів аналізу даних:
- Класифікація. Класифікація — це техніка, яка використовується для класифікації даних у попередньо визначені класи або категорії на основі особливостей або атрибутів екземплярів даних. …
- регресія. …
- Кластеризація. …
- Правило асоціації. …
- Виявлення аномалії. …
- Аналіз часових рядів. …
- Нейронні мережі. …
- Дерева рішень.
Давайте розглянемо деякі з основних методів інтелектуального аналізу даних, які зазвичай використовуються в галузевих вертикалях.
- Правило асоціації. …
- Класифікація. …
- Кластеризація. …
- регресія. …
- Аналіз послідовності та шляху. …
- Нейронні мережі. …
- Прогнозування.
Техніки включають перевірка гіпотез, довірчі інтервали та регресійний аналіз. Ці методи є вирішальними для того, щоб зробити висновки з даних і оцінити значимість результатів.
Ці інструменти аналізу даних є найкращими для кожної категорії:
- Oracle Data Miner – база даних Oracle.
- Apache Mahout – розподілений аналіз даних.
- IBM SPSS Modeler – статистичний аналіз.
- SA Enterprise Miner – аналіз даних.
Поверхнева розробка корисних копалин найкраще підходить для видобутку корисних копалин, які знаходяться близько до поверхні землі. Крім того, зазвичай це більш економічно ефективний метод видобутку порівняно з підземним видобутком. Звичайні корисні копалини, які видобуваються за допомогою відкритого гірничого видобутку, є одними з найбільш видобутих, включаючи вугілля, залізо та боксити.