Les 9 lois de l'exploration de données: un guide de référence
Mineur de données pionnières Thomas Khabaza développé ses «Neuf lois de Data Mining" pour guider les nouveaux explorateurs de données comme ils se mettent au travail. Ce guide de référence vous montre ce que chacune de ces lois signifie pour votre travail quotidien.
1ère loi de Data Mining, ou «Objectifs de Droit des affaires": Objectifs d'affaires sont à l'origine de chaque solution d'exploration de données.
Un mineur de données est quelqu'un qui découvre des informations utiles à partir de données pour soutenir les objectifs d'affaires spécifiques. L'exploration de données est pas définie par la outil que vous utilisez.
2ème loi de Data Mining, ou «loi de connaissances d'entreprise": Connaissance d'affaires est au cœur de chaque étape du processus d'exploration de données.
Vous n'êtes pas obligé d'être un statisticien de fantaisie de faire l'exploration de données, mais vous devez savoir quelque chose sur ce que le signifie de données et comment l'entreprise fonctionne.
3ème loi de Data Mining ou «loi Préparation des données": La préparation des données est plus de la moitié de tous les processus d'exploration de données.
Quasiment chaque mineur de données va passer plus de temps sur la préparation des données que sur une analyse.
Loi 4 Data Mining, ou "No Free Lunch pour le Data Miner": Le modèle approprié pour une application donnée ne peut être découvert par l'expérience.
Dans l'exploration de données, des modèles sont choisis par essai et erreur.
5ème droit de Data Mining: Il ya toujours des tendances dans les données.
Comme un mineur de données, vous explorez les données à la recherche de modèles utiles. La compréhension des régularités dans les données vous permet d'influencer ce qui se passe dans le futur.
Loi de Data Mining, ou "loi Insight" 6ème: L'exploration de données amplifie la perception dans le domaine des affaires.
Méthodes d'extraction des données vous permettent de comprendre mieux votre entreprise que vous auriez pu faire sans eux.
7ème loi du Data Mining ou «loi de prédiction": Prédiction augmente informations localement par la généralisation.
L'exploration de données nous aide à utiliser ce que nous savons faire de meilleures prédictions (ou des estimations) de choses que nous ne connaissons pas.
Loi de Data Mining, ou "loi Value" 8: La valeur des résultats d'exploration de données ne soit pas déterminée par la précision ou la stabilité des modèles prédictifs.
Votre modèle doit produire de bonnes prédictions, constamment. C'est tout.
Loi de Data Mining, ou «loi du changement" 9: Tous les modèles sont sujets à changement.
Tout modèle qui vous donne de grandes prédictions aujourd'hui peut être demain inutile.
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