Duomenų gavybos algoritmai yra užprogramuotos užklausos ir programos, naudojamos duomenų rinkinių modeliams ir tendencijoms nustatyti. Pagrindinis duomenų gavybos tikslas yra nustatyti klientų poreikius ir pageidavimus, remiantis jų faktine veikla. Nors informacija pagrįsta ankstesniais rezultatais, ji gali būti puikus klientų elgesio ir tendencijų rodiklis.
Du puikūs duomenų gavybos algoritmų pavyzdžiai yra grupavimas ir artimiausio kaimyno prognozės. Klasterizavimas yra terminas, naudojamas apibūdinti veiklą, kai atskiri vienetai arba duomenys dalijasi svarbiais atributais. Skalbinių atskyrimas yra logiškas tokio elgesio pavyzdys. Asmuo, rūšiuojantis skalbinius, veikia kaip algoritmas. Jis arba ji suskirsto skalbinius į krūvas pagal atributus: atskiriamos spalvos, cheminis valymas ir balti.
Faktinis sprendimų priėmimo procesas, susijęs su šia veikla, yra algoritmo detalės. Pirma, duomenų rinkinys turi apimti tik elementus, susijusius su pratimu. Batai į skalbinių rūšiavimą neįtraukiami, nors gali būti toje pačioje fizinėje erdvėje. Turite iš anksto nuspręsti, kokiomis charakteristikomis bus atskirti skalbiniai ir kokio dydžio bus kiekviena krūva.
Artimiausio kaimyno prognozė pagrįsta glaudžiai atitinkančių pavyzdžių identifikavimu. Kriterijai turi būti pateikti pradiniuose etapuose, nurodant, kas yra prekė ar duomenys ir ką apims artimiausio apibrėžimas. Šio tipo algoritmas seka panašų modelį kaip ir loginio mąstymo procesas.
Pagrindinis duomenų gavybos algoritmų pranašumas yra programos galimybė sukurti ir identifikuoti modelius dideliame duomenų kiekyje. Galimybę identifikuoti kaimynus tam tikroje aplinkoje lengva padaryti mažoje grupėje. Tačiau duomenims, surinktiems iš visų pardavimo sandorių, įvykdytų per metus ar rajone, reikia specialių programų ir logikos, kad būtų galima atlikti bet kokį tikslumą.
Žmonės, galintys sukurti duomenų gavybos algoritmus, kad patenkintų vartotojų poreikius, dirba verslo žvalgybos arba duomenų gavybos srityse. Tai labai sudėtingas statistikos išplėtimas, populiarėjantis, nes organizacijos siekia gauti apčiuopiamesnę naudą iš surinktų duomenų. Efektyvus kūrėjas gali sukurti duomenų gavybos algoritmų rinkinį, kuris tiksliai nustato elgesio modelius, ir panaudoti šią informaciją būsimiems veiksmams numatyti. Ši informacija labai vertinga verslui, organizacijoms ir vyriausybėms.