Տվյալների արդյունահանման օրինաչափությունների գնահատման մեթոդները

Տվյալների արդյունահանման մեջ հայտնաբերված օրինաչափությունների օգտակարության և կարևորության գնահատման գործընթացը հայտնի է որպես օրինակների գնահատում: Դա կարևոր է հսկայական տվյալներից խորաթափանց եզրակացություններ անելու համար: Տվյալների հանքարդյունաբերության մասնագետները կարող են գնահատել օրինաչափությունները՝ հաստատելու նոր ձեռք բերված գիտելիքների կիրառելիությունն ու վավերականությունը՝ հեշտացնելով տեղեկացված որոշումներ կայացնելը և գործնական արդյունքներ ստեղծել:

Մի քանի չափումներ և չափորոշիչներ, ներառյալ աջակցությունը, վստահությունը և բարձրացումը, օգտագործվում են գնահատման այս մեթոդում` օրինաչափությունների ամրությունն ու հուսալիությունը վիճակագրորեն գնահատելու համար: Այս գրառման մեջ մենք կդիտարկենք տվյալների հանքարդյունաբերության օրինաչափությունների գնահատման մեթոդները: Եկեք սկսենք.

Հասկանալով օրինակների գնահատումը

Տվյալների արդյունահանման ոլորտում նպատակն է օգտակար տեղեկատվություն և պատկերացումներ ստանալ հսկայական քանակությամբ տվյալներից: Տվյալների օրինաչափությունների, միտումների և հարաբերակցությունների հայտնաբերումը թույլ է տալիս հայտնաբերել թաքնված տեղեկատվություն, որը կարող է օգնել որոշումների կայացմանը և խնդիրների լուծմանը: Այս գործընթացի էական քայլը օրինաչափությունների գնահատումն է, որը ներառում է հայտնաբերված օրինաչափությունների համակարգված գնահատում՝ դրանց օգտակարությունը, կարևորությունը և որակը պարզելու համար:

Այն գործում է որպես զտիչ՝ օգտակար օրինաչափությունները աղմուկից կամ անկարևոր կապերից տարբերելու համար, և դա կարևոր փուլ է տվյալների արդյունահանման աշխատանքային գործընթացում: Կաղապարների գնահատումը և օրինաչափությունների հայտնաբերումը զուգահեռ են ընթանում, քանի որ ընդունված գնահատման չափորոշիչները և չափորոշիչները հաճախ ազդում են հանքարդյունաբերության գործունեության նպատակների և նպատակների վրա:

Տվյալների արդյունահանման օրինաչափությունների տեսակները

Ասոցիացիայի կանոնները

Տվյալների հանքարդյունաբերության հիմնական օրինաչափությունները, որոնք հայտնի են որպես ասոցիացիայի կանոններ, օգտագործվում են հավաքածուի օբյեկտների միջև կապեր կամ հարաբերակցություններ գտնելու համար: Այս ուղեցույցները ցույց են տալիս համընդհանուր օրինաչափություններ, որոնք օգնում են բացահայտել թաքնված կախվածությունները կամ կապերը: Ասոցիացիայի կանոնը, օրինակ, կարող է ցույց տալ, որ այն սպառողները, ովքեր գնում են տակդիրներ, նույնպես հաճախ են գնում մանկական կաթնախառնուրդներ շուկայական զամբյուղի ուսումնասիրության արդյունքում: Այս վերլուծությունների օգնությամբ ձեռնարկությունները կարող են իրականացնել հարմարեցված մարքեթինգային արշավներ կամ օպտիմալացնել արտադրանքի տեղադրումը:

Ասոցիացիայի կանոնները գնահատելիս էական նշանակություն ունեն աջակցության և վստահության չափանիշները: Աջակցությունը նկարագրում է, թե որքան հաճախ է տարրերի հավաքածուն հայտնվում տվյալների բազայում՝ ցույց տալով, թե որքան հաճախ է կանոնը համապատասխանում իրականությանը: Հակառակը, վստահությունը տերմին է, որն օգտագործվում է նկարագրելու օբյեկտի պայմանական հավանականությունը՝ հաշվի առնելով դրա նախորդը: Թեև վստահությունը չափում է կանոնի հուսալիությունը կամ ճիշտությունը, աջակցության ավելի բարձր մակարդակները նշանակում են ավելի ամուր հարաբերություններ:

Հաջորդական օրինաչափություններ

Տվյալների մայնինգը նաև օգտագործում է հաջորդական օրինաչափություններ, որոնք կենտրոնանում են գործարքների կամ դեպքերի ժամանակային հաջորդականության վրա: Այս օրինաչափությունները օգնում են վերլուծաբաններին հասկանալ ժամանակի ընթացքում վարքի միտումները՝ մատնանշելով հաջորդական տվյալների կրկնվող հաջորդականությունները կամ միտումները: Հաջորդական օրինաչափությունները, օրինակ, կարող են բացահայտել վեբկայքի օգտատերերի առավել բնորոշ ուղիները, երբ ուսումնասիրում են առցանց սեղմումների հոսքերը:

Հատուկ հաջորդականության գնահատման միջոցառումներ են կիրառվում հաջորդական օրինաչափությունները ուսումնասիրելու համար: Այս չափումները ցույց են տալիս, թե որքան կարևոր կամ հետաքրքրաշարժ է հաջորդականության օրինաչափությունը: Հերթականության երկարությունը, հաճախականությունը և կանխատեսող չափումները, ներառյալ կանխատեսման ճշգրտությունը և կանխատեսող հզորությունը, բնորոշ գնահատման չափանիշներ են: Գնահատման այս չափիչները օգնում են վերլուծաբաններին հաջորդական տվյալների մեջ գտնելու կարևոր և օգտակար օրինաչափությունները՝ ստանալով խորաթափանց տեղեկատվություն:

Ասոցիացիայի կանոնների գնահատման մեթոդներ

Աջակցություն - Վստահության շրջանակ

Տվյալների մայնինգում ասոցիացիայի կանոնների գնահատման ամենաօգտագործվող մեթոդներից մեկը աջակցության վստահության շրջանակն է: Աջակցությունը չափում է, թե որքան հաճախ է կանոնը ճշմարիտ՝ նկարագրելով տվյալների բազայում սահմանված տարրի հաճախականությունը կամ կրկնությունը:

Այն որոշվում է գործարքների ընդհանուր թիվը բաժանելով գործարքների համամասնությամբ, որոնք պարունակում են կետերը: Հետագա հոդվածի պայմանական հավանականությունը, որը տրված է նախորդ հոդվածին, ներկայացված է վստահությամբ: Այն հաշվարկվում է որպես նախորդի և միայն նախորդի հետ կատարված գործարքների համամասնություն:

Վերելակների և դատապարտման միջոցառումներ

Լրացուցիչ գնահատման չափորոշիչները, որոնք օգտագործվում են ասոցիացիայի կանոնների ուժն ու հետաքրքրությունը գնահատելու համար, ներառում են բարձրացման և համոզման չափումներ: Lift-ը չափում է, թե որքանով են կախված նախորդ և հաջորդող տարրերը կանոններում: Այն հաշվարկվում է որպես անկախության պայմաններում կանոնների աջակցության դիտարկված և կանխատեսվող մակարդակների տարբերություն: Երբ բարձրացման արժեքը գերազանցում է 1-ը, բաղադրիչների միջև դրական հարաբերակցություն կա. երբ այն 1-ից ցածր է, կա բացասական հարաբերակցություն կամ անկախություն:

Հակառակը, համոզմունքը ցույց է տալիս կապի ուժը այն առումով, թե որքանով է հավանական, որ հաջորդ կետը առաջանա առանց նախորդի: Այն հաշվարկվում է որպես վստահության լրացման փոխադարձություն հետևանքի աջակցության լրացմանը: Առարկաների միջև ամուր կապը ենթադրվում է 1-ից մեծ համոզմունքային արժեքներով, մինչդեռ ավելի թույլ հարաբերություններ են առաջարկվում 1-ին մոտ համոզմունքի արժեքներով:

Գնահատման մեթոդներ հաջորդական օրինաչափությունների համար

Հաջորդական օրինաչափության գնահատում

Հերթական օրինաչափությունների գնահատումը ենթադրում է հաջորդական տվյալների մեջ հայտնաբերված օրինաչափությունների կարևորության և կիրառելիության որոշում: Հաջորդական օրինաչափությունների աճի ալգորիթմը հաջորդական օրինաչափությունների գնահատման համար հաճախ կիրառվող տեխնիկա է:

Այն գտնում է հաջորդական օրինաչափություններ՝ աստիճանաբար ընդլայնելով դրանք ավելի կարճ հաջորդականություններից մինչև ավելի երկար՝ համոզվելով, որ յուրաքանչյուր ընդլայնում դեռևս տարածված է տվյալների հավաքածուում: Այս տեխնիկան թույլ է տալիս վերլուծաբաններին արագ գտնել և գնահատել տարբեր տևողության և բարդության հաջորդական օրինաչափություններ:

Դրվագների գնահատում

Մեկ այլ գնահատման տեխնիկա, որն օգտագործվում է հաջորդական օրինաչափությունների ուսումնասիրության ժամանակ, դրվագների գնահատումն է: «Դրվագ» տերմինը վերաբերում է հարակից իրադարձությունների խմբին, որոնք տեղի են ունենում կանխորոշված ժամանակային շրջանակում կամ հաջորդականությամբ: Բժշկական հետազոտություններում, օրինակ, դրվագները կարող են նշանակել ախտանիշների խմբեր, որոնք հաճախ համակցված են տվյալ վիճակում:

Որոշ իրադարձությունների համակցությունների կարևորության և կրկնության չափումը դրվագների գնահատման հիմնական նպատակն է: Դրվագները ուսումնասիրելով՝ վերլուծաբանները կարող են պատկերացում կազմել այն օրինաչափությունների մասին, թե ինչպես են իրադարձությունները տեղի ունենում միասին և կարող են գտնել զգալի ժամանակային կամ ասոցիացված հարաբերակցություններ հաջորդական տվյալների մեջ:

Եզրակացություն

Ասոցիացիայի կանոնների բարձրացման և համոզման միջոցները, հաջորդական օրինաչափությունների աճի ալգորիթմը և հաջորդական օրինաչափությունների դրվագների գնահատումը տվյալների հանքարդյունաբերության օրինաչափությունների գնահատման մեթոդոլոգիաներում օգտագործվող ռազմավարություններից միայն մի քանիսն են: Այս տեխնիկան հնարավորություն է տալիս վերլուծաբաններին գնահատել տվյալների հավաքածուներում հայտնաբերված օրինաչափությունների կարևորությունը, հուսալիությունը և հետաքրքրությունը:

Գնահատման ճիշտ տեխնիկան պետք է օգտագործվի՝ ապահովելու արժեքավոր պատկերացումների արդյունահանումը, հնարավորություն ընձեռելու տեղեկացված որոշումներ կայացնելու և կազմակերպություններին օգնելու օպտիմալացնել իրենց գործողությունները՝ օգտագործելով տվյալների վստահելի օրինաչափությունները և հարաբերությունները: