Was ist Normalisierung beim Data Mining und wie wird es gemacht?

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Was ist Normalisierung beim Data Mining und wie wird es gemacht?

Unternehmen verlassen sich zunehmend auf Daten, um mehr über ihre Kunden zu erfahren. Daher, Datenanalysten haben eine größere Verantwortung, große Rohdatenblöcke zu untersuchen und zu analysieren und daraus aussagekräftige Kundentrends und -muster abzuleiten. Dies wird als Data-Mining bezeichnet. Datenanalysten verwenden Data-Mining-Techniken, fortschrittliche statistische Analysen und Datenvisualisierungstechnologien, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.



Diese können einem Unternehmen helfen, effektive Marketingstrategien zu entwickeln, um die Unternehmensleistung zu verbessern, den Umsatz zu steigern und die Gemeinkosten zu senken. Obwohl es Tools und Algorithmen für das Data Mining gibt, ist es kein Kinderspiel, da reale Daten heterogen sind. Es gibt also einige Herausforderungen beim Data Mining.

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Eine der häufigsten Herausforderungen besteht darin, dass Datenbanken normalerweise Attribute unterschiedlicher Einheiten, Bereiche und Maßstäbe enthalten. Das Anwenden von Algorithmen auf solche Daten mit drastischen Bereichen liefert möglicherweise keine genauen Ergebnisse. Dies erfordert eine Datennormalisierung im Data Mining.



Es ist ein notwendiger Prozess, der erforderlich ist, um heterogene Daten zu normalisieren. Daten können in einen kleineren Bereich gelegt werden, z. B. 0,0 bis 1,0 oder -1,0 bis 1,0. Mit einfachen Worten, die Datennormalisierung macht es einfacher, Daten zu klassifizieren und zu verstehen.

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Was ist Normalisierung beim Data Mining und wie wird es gemacht?

Was ist Normalisierung beim Data Mining und wie wird es gemacht? Alle werden in diesem Artikel beantwortet. Ganz einfach, in wenigen Schritten.