ED-4.2-m01-1.0-Slajd21

From Studia Informatyczne

Metody eksploracji danych

Metody eksploracji danych


Metody eksploracji danych, ze względu na cel eksploracji i typy wzorców odkrywanych w procesie eksploracji danych, można podzielić, bardzo ogólnie, na 7 zasadniczych klas:

Odkrywanie asocjacji - najszersza klasa metod obejmująca, najogólniej, metody odkrywania interesujących zależności lub korelacji, nazywanych ogólnie asocjacjami, pomiędzy danymi w dużych zbiorach danych. Wynikiem działania metod odkrywania asocjacji są zbiory reguł asocjacyjnych lub wzorców sekwencji opisujących znalezione zależności i/lub korelacje. Klasyfikacja i predykcja - obejmuje metody odkrywania modeli (tak zwanych klasyfikatorów) lub funkcji opisujących zależności pomiędzy zadaną klasyfikacją obiektów a ich charakterystyką. Odkryte modele klasyfikacji są, następnie, wykorzystywane do klasyfikacji nowych obiektów o nieznanej klasyfikacji. Grupowanie (analiza skupień, klastrowanie) - obejmuje metody analizy danych i znajdowania skończonych zbiorów klas obiektów posiadających podobne cechy. Wykrywanie punktów osobliwych - obejmuje metody wykrywania (znajdowania) obiektów osobliwych, które odbiegają od ogólnego modelu danych (klasyfikacja i predykcja) lub modeli klas (analiza skupień). Często, metody wykrywania punktów osobliwych stanowią integralną część innych metod eksploracji danych, na przykład, metod grupowania. Analiza przebiegów czasowych - obejmuje metody analizy przebiegów czasowych w celu znalezienia: trendów, podobieństw, anomalii oraz cykli. Opisy koncepcji/klas - obejmuje metody znajdowania zwięzłych opisów lub podsumowań ogólnych własności klas obiektów. Znajdowane opisy mogą mieć postać reguł charakteryzujących lub reguł dyskryminacyjnych. W tym drugim przypadku, opisują różnice pomiędzy ogólnymi własnościami tak zwanej klasy docelowej (klasy analizowanej) a własnościami tak zwanej klasy (zbioru klas) kontrastującej (klasy porównywanej). Analiza trendów i odchyleń - obejmuje metody analizy danych zmiennych w czasie w celu znalezienia różnic pomiędzy aktualnymi a oczekiwanymi wartościami danych, anomalnych zmian wartości danych w czasie, itp. Eksplorację tekstu oraz Eksplorację WWW .


<< Poprzedni slajd | Spis treści | Następny slajd >>