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인형 치트 시트를위한 데이터 마이닝 부분
선구적인 데이터 광부 인 Thomas Khabaza는 " Nine Laws of Data Mining "을 발표했습니다. 이 참조 안내서는 이러한 각 법률의 의미가 일상 업무에 미치는 영향을 보여줍니다.
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데이터 마이닝의 첫 번째 법칙 또는 "비즈니스 목표 법": 비즈니스 목표는 모든 데이터 마이닝 솔루션의 근원입니다.
데이터 마이너는 특정 비즈니스 목표를 지원하기 위해 데이터에서 유용한 정보를 발견 한 사람입니다. 데이터 마이닝은 사용하는 도구로 정의되지 않습니다.
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데이터 마이닝 2 차 법칙 또는 "비즈니스 지식 법률": 비즈니스 지식은 데이터 마이닝 프로세스의 모든 단계에서 핵심적인 요소입니다. 데이터 마이닝을 수행하는 데있어 탁월한 통계 전문가 일 필요는 없지만 데이터가 의미하는 것과 비즈니스가 어떻게 작동하는지에 대해 알 필요가 있습니다.
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데이터 준비는 모든 데이터 마이닝 프로세스의 절반 이상입니다. 거의 모든 데이터 마이너는 분석보다 데이터 준비에 더 많은 시간을 할애합니다.
데이터 마이닝 4 차 법칙 또는 "데이터 마이너 무료 점심 시간 없음":
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특정 응용 프로그램에 적합한 모델은 실험 을 통해서만 발견 할 수 있습니다.
데이터 마이닝의 5 번째 법칙:
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데이터에는 패턴이 항상 있습니다. 데이터 마이너로서 유용한 패턴을 찾아 데이터를 탐색합니다. 데이터의 패턴을 이해하면 미래에 일어날 일에 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 마이닝 법칙 또는 "통찰력 법칙":
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데이터 마이닝은 비즈니스 도메인에서 인식을 증폭시킵니다. 데이터 마이닝 방식을 사용하면 비즈니스 마이너없이 비즈니스를 이해할 수 있습니다.
데이터 마이닝 또는 "예측법"의 7 법칙: 예측은 일반화를 통해 정보를 지역적으로 증가시킵니다.
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데이터 마이닝은 우리가 알고있는 것을 사용하여 우리가 모르는 것들에 대한 더 나은 예측 (또는 추정)을하도록 도와줍니다. 데이터 마이닝의 8 번째 법칙 또는 "가치 법칙":
데이터 마이닝 결과의 값은 예측 모델의 정확성 또는 안정성
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에 의해 결정되지 않습니다. 귀하의 모델은 지속적으로 좋은 예측을 제시해야합니다. 그게 전부 야. 데이터 마이닝 9 차 법칙 또는 "변경 법칙":
모든 패턴은 변경 될 수 있습니다.
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오늘 큰 예측을하는 모델은 내일 쓸모가 없을 수 있습니다.
