Le motivazioni di estrazione mineraria di dati

L'interesse nell'estrazione mineraria di dati dei ricercatori ed in professionisti con differenti ambiti di provenienza ha aumentato costantemente l'anno dopo l'anno. Questo sviluppo è dovuto parecchi motivi.

In primo luogo, i giochi estraenti di dati oggi un ruolo fondamentale nell'analizzare e nel capire la grande quantità di informazioni hanno raccolto dal commercio, dal governo e dalle applicazioni scientifiche. La capacità di analizzare loro i grandi enti dei dati e l'estratto conoscenza relativa si è transformata in in un servizio importante per la maggior parte delle organizzazioni che funzionano in altamente globalized ed arena competitiva di affari. Le abilità tecniche richieste per funzionare e mettere per usare le tecniche dato-estraenti ora sono apprezzate e spesso sono richieste, dalle unità di intelligenza di affari delle istituzioni finanziarie, degli enti governativi, delle aziende di telecomunicazione, dei fornitori di servizio, dei rivenditori e degli operatori di distribuzione. Un secondo motivo deve essere trovato nella qualità eccellente e costantemente migliorante dei metodi e degli attrezzi che stanno sviluppandi in questo campo. I modelli matematici avanzati, le tecniche algoritmiche di dichiarare-of-the-art ed i sistemi di amministrazione efficienti di dati, hanno unito con un costo di diminuzione di alimentazione e della memoria di calcolatore di calcolo, possono ora agli analisti di dati supplementari con le metodologie e gli attrezzi che non erano disponibili alcuni anni fa. Ancora, tali strumenti sono spesso disponibili a basso costo e con le interfacce di facile impiego, integrate nei sistemi di amministrazione affermati di dati.

Una terza ragione per cui non deve essere trascurato è collegata con il ruolo che i metodi dato-estraenti stanno svolgendo nel fornire il supporto alla ricerca di base in molte zone scientifiche. Per accennare un esempio, la biologia e la genetica attualmente stanno godendo i risultati dell'applicazione delle tecniche estraenti avanzate che permettono la scoperta dei fatti importanti nei dati complessi riuniti dagli esperimenti in vitro.

Per concludere, desideriamo accennare l'impulso a ricerca metodologica che è stata data in molte zone dai problemi non risolti ha proposto dalle applicazioni dato-estraenti. I problemi di classificazione ed imparare che vengono dai problemi in vivo sono stati sfruttati con molte teorie matematiche in formalizzazioni varie ed i risultati teorici di importanza insolita sono stati raggiunti nella teoria di ottimizzazione, l'informatica e le statistiche, anche grazie ai molti nuovi e problemi di stimolazioni.

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