Классика баз данных - статьи
Добыча данных
Добыча данных — это автоматическое извлечение информации из необработанных данных, хранящихся в компьютерных системах. Она может использоваться для обнаружения нелегитимного использования кредитных и телефонных карт, поддельных страховых требований, прогнозирования покупательского спроса, определения категорий клиентов и т.д. Учитывая, насколько некорректны данные, имеющиеся в базах данных, и необходимость решения задачи обеспечения государственной безопасности, методы добычи данных следует модернизировать и определить для них новые цели. В частности, устойчивость к ошибкам в данных должна стать важным критерием при выборе алгоритмов добычи данных. Более того, поскольку алгоритмы добычи данных, как правило, используются для выявления скрытых тенденций и шаблонов, поиск источников угрозы безопасности, лиц, подозреваемых в террористической деятельности и движения денежных средств, скорее всего потребуют выявления нестандартных или необычных шаблонов (исключений). В силу этого, возможно, наиболее приемлемыми будут алгоритмы добычи данных, ориентированные на выявление и анализ исключительных ситуаций. Более того, необходимо сделать допущения для некорректных данных при определении объема данных для обучения моделей добычи данных. Без этих допущений результаты добычи данных могут оказаться ненадежными.
