Tom Zimmer
A mineração de estatísticas é o método de localização de anomalias; estilos e correlações dentro de enormes conjuntos de dados esperam efeitos futuros. Isto é conseguido combinando factos disciplinares interligados, inteligência sintética e aprendizagem automática. Continue a examinar para estudar mais sobre as utilizações da mineração de estatísticas no mundo real, diferenças cruciais entre a mineração de informação e diferentes funções de dados relacionadas e equipamentos e estratégias de mineração de dados. Por exemplo, a previsão climática baseia-se principalmente em métodos de mineração de estatísticas. A previsão climática analisa uma grande quantidade de registos históricos para identificar padrões e esperar situações climáticas futuras com base na época do ano, no clima e noutras variáveis. Esta análise afeta os algoritmos ou modelos que adquirem e analisam estatísticas para esperar resultados com uma precisão crescente. Os registos são recolhidos, organizados e carregados diretamente para um armazém de informações. Os dados são armazenados e controlados em servidores internos ou na cloud. Os analistas de negócios e os cientistas de factos examinarão os detalhes brutos ou superficiais dos registos e, em seguida, conduzirão uma avaliação mais aprofundada do ponto de vista de uma afirmação de problema, tal como definido pelo negócio comercial. Isto será abordado através de consultas, relatórios e educação de visualização. Assim que os factos forem mostrados, deverão ser limpos, construídos e formatados no formato desejado. Este nível pode também envolver a exploração adicional de factos a uma maior profundidade, informada através dos insights descobertos no nível anterior.
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