Podatkovno rudarjenje
Videz
Podatkovno rudarjenje je sistematično iskanje informacij v veliki količini podatkov (npr. podatkovne baze, podatkovna skladišča itd.), s pomočjo avtomatskih ali polavtomatskih metod.
Splošno
[uredi | uredi kodo]V sodobnem času so IKT naplavile množico podatkov. Podatkovno rudarjenje nam omogoča avtomatizirano iskanje informacij (znanja, pravil) v tej kopici podatkov. Obstaja več metod podatkovnega rudarjenja. Najbolj znane so:
- statistično
- z nevronskimi mrežami
- z odločitvenimi drevesi
- z genetskimi algoritmi
- z mehko logiko
Cilj pri podatkovnem rudarjenju je najti pravila, vzorce, ki nam omogočijo najti vez med vzroki in posledicami. Na primer napovedovanje nečesa na podlagi množice dejstev o tem, zbranih v preteklosti.
Področja uporabe
[uredi | uredi kodo]- Segmentiranje (razvrščanje) strank (komu pošiljati in katere reklame).
- Optimizacija cen, razmeščanje artiklov po policah v trgovini.
- Iskanje ustreznega besedila in slik na spletu.
- Napovedovanje vremena, trendov, tečajev na borzi.
Zunanje povezave
[uredi | uredi kodo]- Članek v nemščini »Data Mining in der Praxis"
- Disertacija v nemščini »Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse Arhivirano 2005-09-14 na Wayback Machine."
- Diplomsko delo v nemščini »Data Mining im Pharma-Großhandel«
- Zbirka člankov v nemščini
- Cross Industry Standard Process for Data Mining (angleščina)
Programiranje
[uredi | uredi kodo]- Orange prosto in zastonj orodje za strojno učenje in podatkovno rudarjenje, ki ga razvija Laboratorij za bioinformatiko Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani
- WEKA Java Data Mining Tool (GPL)
- RAPID-MINER preprosto in zastonj orodje za strojno učenje in podatkovno rudarjenje