Data mining

Data mining : un proces de extragere de informaţii noi din colecţiile de date existente.

Principiul de funcţionare :

Prelucrarea datelor referitoare la perioadele trecute

pentru a evidenţia caracteristicile acestora

şi a permite elaborarea unui model.

Odată construit, modelul poate fi aplicat situaţiilor noi de acelaşi tip.

Informaţiile obţinute prin data mining sunt de natură

predictivă sau descriptivă.

Fundamentele explorării datelor. Premize:

firmele au acumulat volume foarte mari de date, stocate pe suporturi informatice, privitoare la tranzacţii de diverse tipuri, derulate de-a lungul mai multor ani.

maturizarea algoritmilor şi a produselor program dedicate

creşterea capacităţii de memorare şi prelucrare a calculatoarelor, care permite tratarea în corelaţie a volumelor foarte mari de date.

au apărut firme care oferă spre vânzare colecţii de date istorice de uz general – cum ar fi, spre exemplu, evoluţia indicatorilor bursieri din ultimii 20 de ani - special constituite pentru asemenea utilizări.

O explorare dirijată de oportunităţi

Utilizarea data mining: Ciclu în cursul căruia se parcurg patru etape:

• identificarea oportunităţii comerciale şi a datelor pe care se poate baza explorarea

• extragerea de informaţii din colecţiile de date existente prin tehnici adecvate de data mining

• adoptarea de decizii şi întreprinderea de acţiuni pe baza informaţiilor obţinute

• măsurarea rezultatelor concrete pentru a identifica şi alte modalităţi de exploatare a datelor disponibile

Aplicarea tehnicilor de data mining poate fi făcută din perspectiva unui demers ascendent sau descendent.

În abordarea descendentă, efortul este orientat spre confirmarea sau infirmarea unor idei (ipoteze) formulate în prealabil prin alte mijloace.

Abordarea ascendentă urmăreşte extragerea de cunoştinţe sau informaţii noi din datele disponibile. Căutarea poate fi dirijată sau nedirijată