2002 оноос хойш Хятад дахь хөнгөн цагаан нийлмэл хавтан үйлдвэрлэгчид ба нийлүүлэгчид - Henglicai ACP
Хэл
2002 оноос хойш Хятад дахь хөнгөн цагаан нийлмэл хавтан үйлдвэрлэгчид ба нийлүүлэгчид - Henglicai ACP
ACM нь юунд ашиглагддаг вэ?
ACM буюу Associative Classification Mining нь өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийхэд ангилах аргыг ашигладаг өгөгдөл олборлох арга юм. ACM нь өгөгдлийн багц дахь хэв маяг, чиг хандлагыг илрүүлэхэд голлон анхаардаг бөгөөд ихэвчлэн машин суралцах, өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, хиймэл оюун ухаан зэрэг салбарт ашиглагддаг.
Энэ нийтлэлд бид МУЗ-ийг юунд ашигладаг, өгөгдөл олборлоход хэрхэн чухал үүрэг гүйцэтгэдэг талаар судлах болно. Мөн бид энэ арга нь байгууллага, аж ахуйн нэгжүүдэд үзүүлж буй гол давуу талуудын талаар дэлгэрэнгүй авч үзэх болно.
ACM гэж юу вэ?
Өмнө дурьдсанчлан, МУЗ нь том өгөгдлийн багц доторх далд хэв маяг, чиг хандлагыг олоход ашигладаг өгөгдөл олборлох техник юм. Энэ нь тодорхой шалгуур дээр үндэслэн өгөгдлийн багцыг ангилахын тулд ангилах аргыг ашигладаг. Ангилагдсаны дараа МУЗ-ийг өгөгдлийн багц хоорондын далд хэв маяг, хамаарлыг тодорхойлоход ашиглаж болно.
ACM нь өгөгдөл олборлоход харьцангуй шинэ техник бөгөөд сүүлийн жилүүдэд өгөгдлийн багц хоорондын далд харилцааг илрүүлэх чадвараараа алдартай болсон. ACM нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх хүчирхэг хэрэгсэл болох машин сургалт, хиймэл оюун ухаан, компьютерийн шинжлэх ухааны элементүүдийг хослуулсан олон талт арга юм.
1. Ангилах дүрмийг боловсруулах
МУЗ-ийн гол давуу талуудын нэг нь өгөгдлийн багцыг ангилах дүрмийг боловсруулах чадвар юм. Эдгээр ангиллын дүрмийг өгөгдлийн багц доторх хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлоход ашигладаг. МУЗ-ийн үүсгэсэн ангиллын дүрмийг ирээдүйн мэдээллийн багцыг тодорхойлох, шинжлэхэд ашиглаж болно.
Ангилалын үнэн зөв дүрмийг боловсруулснаар байгууллагууд өөрсдийн мэдээллийн багцын талаар илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжтой. Энэ нь эргээд тэдэнд болзошгүй асуудал, боломжуудыг эрт илрүүлж, засч залруулах арга хэмжээг илүү хурдан авахад тусална.
2. Загвар ба чиг хандлагыг тодорхойлох
МУЗ нь өгөгдлийн багц дахь хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлоход тустай. Эдгээр хэв маягийг ирээдүйн өгөгдлийн багцын талаар таамаглахад ашиглаж болно. МУЗ-ийг мөн том өгөгдлийн багц дахь алдагдах эсвэл орхигдуулж болзошгүй хэв маягийг тодорхойлоход ашиглаж болно.
Өгөгдлийн багц дахь хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлох нь байгууллагуудад мэдээллийнхээ талаар илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг тул маш чухал юм. Загваруудыг тодорхойлсноор байгууллагууд хэрэглэгчийн зан төлөв, хүн ам зүй болон бусад гол хүчин зүйлсийн талаарх ойлголтыг цуглуулж чадна.
3. Өгөгдлийн хэт ачааллыг бууруулах
Том өгөгдлийн багцтай байгууллагуудад тулгардаг нийтлэг бэрхшээлүүдийн нэг бол дүн шинжилгээ хийх шаардлагатай мэдээллийн хэмжээ юм. МУЗ нь том өгөгдлийн багцуудыг шүүж, хамгийн хамааралтай өгөгдлийг тодорхойлох замаар өгөгдлийн хэт ачааллыг бууруулахад тусална.
Энэ нь том хэмжээний өгөгдлийн багцыг шинжлэхэд байгууллагуудад ихээхэн цаг хугацаа, нөөцийг хэмнэх боломжтой. Хамгийн их хамааралтай өгөгдөлд анхаарлаа төвлөрүүлснээр байгууллагууд илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргаж, мэдээллийн аналитикаа илүү итгэлтэйгээр урагшлуулах боломжтой.
4. Өгөгдлийн чанарыг сайжруулах
МУЗ нь мэдээллийн чанарыг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Мэдээллийн багц дахь далд хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлсноор МУЗ нь байгууллагуудад буруу, бүрэн бус эсвэл нийцэхгүй өгөгдлийг тодорхойлоход тусалдаг.
Энэ нь эргээд байгууллагуудад өгөгдлийнхөө чанарыг сайжруулж, өгөгдөл нь үнэн зөв, найдвартай байх боломжийг олгодог. Мэдээллийн чанарыг сайжруулснаар байгууллагууд илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргаж, ерөнхий гүйцэтгэлээ сайжруулахад тусална.
5. Бизнесийн үйл явцыг оновчтой болгох
Эцэст нь МУЗ нь байгууллагуудад бизнесийн үйл явцаа оновчтой болгоход тусалж чадна. Өгөгдлийн багц доторх далд хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлсноор МУЗ нь байгууллагын үр ашиггүй хэсгийг тодорхойлж чадна.
Бизнесийн үйл явцыг сайжруулснаар байгууллагууд бүтээмжийг нэмэгдүүлж, зардлыг бууруулж, үр ашиггүй байдлыг арилгах боломжтой. МУЗ нь байгууллагуудад үр ашиггүй байгаа хэсгийг тодорхойлж, шийдвэрлэх, бизнесийн үйл явцыг оновчтой болгоход тусалж, үр дүнд нь ашиг орлого нэмэгдэж, гүйцэтгэл сайжирна.
Дүгнэлт
МУЗ нь өгөгдлийн олборлолтын хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд байгууллагуудад өгөгдлийн багцын талаарх ойлголтыг өгөхгүй байх магадлалтай. МУЗ нь хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлж, ангиллын дүрмийг боловсруулж, өгөгдлийн хэт ачааллыг бууруулж, өгөгдлийн чанарыг сайжруулж, бизнесийн үйл явцыг оновчтой болгосноор байгууллагуудад илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргаж, ерөнхий гүйцэтгэлээ сайжруулахад тусалдаг.
.