Die Beweggründe des Daten-Bergbaus

Das Interesse am Datenbergbau der Forscher und an den Praktikern mit unterschiedlichen Hintergründen hat ständig Jahr nach Jahr erhöht. Dieses Wachstum liegt an einigen Gründen.

Zuerst sammelten gewinnenspiele der Daten heute eine grundlegende Rolle, in dem Analysieren und der beträchtlichen Menge von Informationen verstehend, durch Geschäft, Regierung und wissenschaftliche Anwendungen. Die Fähigkeit, große Körper von Daten und Extrakt von ihnen zu analysieren relevantes Wissen ist ein wertvoller Service für die meisten Organisationen geworden, die in globalized in hohem Grade und konkurrierende Geschäft Arena funktionieren. Die technischen Fähigkeiten, die erfordert werden, um zu funktionieren und sich zu setzen, um Daten-gewinnentechniken zu verwenden, werden jetzt geschätzt und angefordert häufig, durch die Handelsnachrichtenmaßeinheiten der Geldinstitute, der Regierungsagenturen, der Nachrichtentechnikfirmen, der Diensterbringer, der Einzelhändler und der Verteilung Operatoren. Ein zweiter Grund soll im ausgezeichneten gefunden werden und ständig verbessernde Qualität der Methoden und der Werkzeuge, die diesbezüglich entwickelt werden, fangen auf. Vor vorgerückte mathematische Modelle, state-of-the-art algorithmische Techniken und die leistungsfähigen Datenverwaltungssysteme, kombiniert mit abnehmenden Kosten der Berechnungsenergie und des Computerspeichers, sind jetzt zu den ZUSATZINFORMATIONANALYTIKERN mit Methodenlehren und Werkzeugen, die nicht einigen Jahren vorhanden waren. Ausserdem sind solche Instrumente häufig an den niedrigen Kosten und mit den bedienungsfreundlichen Schnittstellen vorhanden, integriert in gut eingerichtete Datenverwaltungssysteme.

Ein dritter Grund, der nicht übersehen werden soll, wird mit der Rolle angeschlossen, die Daten-gewinnenmethoden spielen, wenn sie Unterstützung zur Grundlagenforschung in vielen wissenschaftlichen Bereichen geben. Um ein Beispiel zu erwähnen, genießen Biologie und Genetik z.Z. die Resultate der Anwendung der vorgerückten gewinnentechniken die Entdeckung der wertvollen Tatsachen in den komplizierten Daten erlauben, die in vitro von den Experimenten erfaßt werden.

Schließlich möchten wir den Antrieb zur methodologischen Forschung erwähnen, die in vielen Bereichen durch die geöffneten Probleme aufwarf durch Daten-gewinnenanwendungen gegeben worden ist. Die Lernen- und Klassifikationprobleme, die von den real-life Problemen kommen, sind durch viele mathematische Theorien unter unterschiedlichen Formalisierungen ausgenutzt worden, und theoretische Resultate der ungewöhnlichen Bedeutung sind in der Optimierung Theorie, Informatik und Statistiken, auch dank die vielen neuen und anregenden Probleme erreicht worden.

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