データマイニング-システム

利用可能なデータマイニングシステムは多種多様です。データマイニングシステムは、以下の手法を統合する場合があります。

空間データ分析
情報検索
パターン認識
画像分析
信号処理
コンピューターグラフィックス
Webテクノロジー
Business
Bioinformatics

データマイニングシステムの分類

データマイニングシステムは、次の基準に従って分類できます。

データベース技術
Statistics
機械学習
インフォメーション・サイエンス
Visualization
その他の分野

これらとは別に、データマイニングシステムは、（a）マイニングされたデータベース、（b）マイニングされた知識、（c）利用された技術、および（d）適応されたアプリケーションの種類に基づいて分類することもできます。

マイニングされたデータベースに基づく分類

マイニングされたデータベースの種類に応じて、データマイニングシステムを分類できます。データベースシステムは、データモデル、データの種類などのさまざまな基準に従って分類できます。また、データマイニングシステムはそれに応じて分類できます。

たとえば、データベースをデータモデルに従って分類すると、リレーショナル、トランザクション、オブジェクトリレーショナル、またはデータウェアハウスのマイニングシステムが存在する可能性があります。

マイニングされた知識の種類に基づく分類

データマイニングシステムは、マイニングされた知識の種類に応じて分類できます。これは、データマイニングシステムが次のような機能に基づいて分類されることを意味します。

Characterization
Discrimination
関連付けと相関分析
Classification
Prediction
外れ値分析
進化分析

利用した技術に基づく分類

データマイニングシステムは、使用する手法の種類に応じて分類できます。これらの手法は、関連するユーザーインタラクションの程度、または採用した分析方法に応じて説明できます。

適応したアプリケーションに基づく分類

適応したアプリケーションに応じて、データマイニングシステムを分類できます。これらのアプリケーションは次のとおりです-

Finance
Telecommunications
DNA
株式市場
E-mail

データマイニングシステムとDB / DWシステムの統合

データマイニングシステムがデータベースまたはデータウェアハウスシステムと統合されていない場合、通信するシステムはありません。このスキームは、非結合スキームとして知られています。このスキームでは、主な焦点は、データマイニングの設計と、利用可能なデータセットをマイニングするための効率的で効果的なアルゴリズムの開発にあります。

統合スキームのリストは次のとおりです-

No Coupling−このスキームでは、データマイニングシステムはデータベースまたはデータウェアハウス機能を利用しません。特定のソースからデータをフェッチし、いくつかのデータマイニングアルゴリズムを使用してそのデータを処理します。データマイニングの結果は別のファイルに保存されます。
Loose Coupling−このスキームでは、データマイニングシステムはデータベースおよびデータウェアハウスシステムの機能の一部を使用する場合があります。これらのシステムによって管理されているデータ呼吸からデータをフェッチし、そのデータに対してデータマイニングを実行します。次に、マイニング結果をファイルに保存するか、データベースまたはデータウェアハウスの指定された場所に保存します。
Semi−tight Coupling −このスキームでは、データマイニングシステムがデータベースまたはデータウェアハウスシステムにリンクされており、それに加えて、いくつかのデータマイニングプリミティブの効率的な実装をデータベースに提供できます。
Tight coupling−この結合スキームでは、データマイニングシステムがデータベースまたはデータウェアハウスシステムにスムーズに統合されます。データマイニングサブシステムは、情報システムの1つの機能コンポーネントとして扱われます。