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Data Mining - Coggle Diagram
Data Mining
3 CARATTERISTICHE
IMPORTANTI
Secondary data-analysis
Data-driven discovery
i dati stessi generano ipotesi
Big Data
APPRENDIMENTO
SUPERVISIONATO
ad ogni record
è associata una categoria
di appartenenza
si sfrutta l'etichetta per produrre
un modello di apprendimento
NON SUPERVISIONATO
per trovare proprietà e caratteristiche
nascoste nei dati
a livello descrittivo
Quesiti Classici
Metodi Descrittivi
Clustering
suddivisione in gruppi simili
Regole Associative
regolarità in transazioni anomine
Ricerca di pattern
sequenziali
regolarità nel tempo in transazioni NON anomine
Metodi Predittivi
Classificazione
ricerca modello
Regressione
ipotizzando una dipendenza lineare o non lineare
disciplina a cavallo
tra informatica e statistica
traformare dati in
informazione
Dati-> preprocessing -> data mining -> postprocessing -> informazione -> decisione