288
• Таңдамалының құрамына кіретін объектілер үлкен болуы тиіс. Көп
объектілерінің нақты салынған оның негізінде жіктеу функциясы немесе
регрессия;
• Таңдауға әртүрлі кластағы объектілер кіруі тиіс;
• Әрбір класс үшін жеткілікті объектілер болуы шарт.
Екінші
этапта
жасалған
модельді
объектілерге
(объектілерге
анықталмаған мәніне тәуелді айнымалы) қолданатын болады [2].
Электронды бизнес жүйесінде Data Mining технологиясы жиі клиенттерді
ұстау үшін немесе интернет-дүкендер үшін қолданылады. Тауарлар мен
қызметтер
көп
жағдайда
заңдылықтар
негізінде
жүзеге
асатын
болады. Статистика көрсетіп жатқандай, Amazon дүкенінің әрбір клиенті
«Customers who bought this book also bought: ...» не сатып алғанын қарайтын
болады. Клиенттердің персонализациясы , немесе автоматты түрде тану жоғары
маркетингтік саясатты жүргізуге септігін тигізеді. Қаншалықты электрондық
коммерцияда ақша және төлеу жүйелері, электрондық болғандықтан, пластик
карточкаларымен жұмыс істеу операцияларының қауіпсіздігін қамтамасыз ету
маңызды тапсырма болып табылады. Себебі, электронды коммерцияда
төленетін ақша электронды болып табылады. Data Mining алаяқтарды
анықтауға септігін тигізетін болады. Электронды коммерция облысында
сондай-ақ әдеттегі маркетинг үшін жасалған Data Mining әдістемелері әділ
болып есептелінеді. Ол түсінік негізінен Web Mining түсінігімен байланысты.
Web Mining ерекшелігі web-түйіндерде бар ақпараттың көлемі бойынша
таратылған және маңызды, бірдей еместігін талдауға арналған Data
Mining дәстүрлі технологияларын қолдануда.
Web Mining спецификасы Data Mining технологияларын қолдануда болып
табылады. Онда келесідей бағыттарды анықтап көрсетуге болады:Web Content
Mining және Web Usage Mining. Біріншісі жағдайда автоматты іздеу және
Ғаламтор желілерінен «ақпараттық шумен» жүктелген ақпараттан сапалы
ақпаратты алу, көбінесе қандай уақытта және қандай тұтынушылардың қандай
топтарымен қандай беттер екендігін анықтау туралы айтылады. Берілген
бағытты Text Mining деп атайды. Web Usage Mining қандай уақытша тiзбекте
қандай беттерi және қолданушылардың топтарымен сұрау салғандармен
табады [3].
Data Mining-бұл адами қызметінің әр түрлі саласында шешімдер қабылдау
үшін қажет шикізат деректердегі білімдердің бұрын белгісіз, маңызсыз, іс
жүзінде пайдалы және қолжетімді интерпретациясын ашу процесі. Data Mining
менеджерлер мен талдаушылар үшін күнделікті қызметте үлкен құндылыққа
иеленеді. Іскер адамдар Data Mining әдістерінің көмегімен нақты бәсекелестік
артықшылықтарға ие болады.
Достарыңызбен бөлісу: