Design and implementation of a prototype data mining agent system

Abstract

Veri Madenciliği kapsamında, iĢ fırsatlarını iyileĢtirme yollarını ve teknik bilgileri geliĢtirmek için analitik, açıklayıcı ve belki de içgüdüsel bir metodoloji bulunmaktadır.Bu, bir etkinliğin değerliliği nitelemek için daha fazla iĢlem yapmak için becerikli yayla alanlarını derinlemesine arayarak, geniĢ veritabanlarından iĢlenmemiĢ bilgiler elde etme ile nasıl ilgilendiği ile ilgilidir.Bu uygulamalar genellikle iĢletmenin pazarlama, satıĢ ve hizmet hizmetlerini kolaylaĢtırmak için kullanılır, ancak iĢletmenin hassas ve gizli bilgi eĢiğinde tutulan kararlı veri kümeleriyle daha fazla çalıĢır. Modern dünyadaki stratejilerinin özü, baĢlangıçta bilinmeyen kalıpları soyutlamanın yanı sıra eğilimlerin ve davranıĢların otomatik tahminini içerir. Sözde verimli veri madenciliği teknikleriyle ilgili mezar ifadeleri, keĢfedilmesinden bu yana yıllar boyunca önemli hale gelmiĢtir.ĠĢletme fonksiyonlarını iyileĢtirdiği iddia edilen bu teknikler hakkında hala olumlu ve olumsuz açıklamalar var. Daha yüksek iĢlem hızlarının, depolama maliyetlerinin düĢürülmesinin ve daha iyi yazılım paketlerinin azaltılmasını içerebilen eski veri madenciliğini daha ekonomik hale getirme eğilimindedir. Ġkincisi ise, masum insanların mahremiyetini ihlal ettiği için veri madenciliği iĢlemlerini kullanmanın nasıl etik olmadığını kabul etmektir.Veri madenciliği, uygulama sırasında oldukça kritik ve kapsamlı görünen biliĢsel gereksinimleri nedeniyle yeterince öğrenilmemiĢ bireyler ve firmalar için oldukça gizemli olabilir

An analytical, descriptive and perhaps instinctive methodology regarding sourcing out ways to improve business opportunities and technical know-how is incorporated within the scope of Data Mining. Its designation relates to how an event deals with obtaining unprocessed information from vast databases by deeply searching the resourceful highland areas for further processing to qualify valuableness. Its applications are typically employed in facilitating the operations of marketing, sales, and services of business though it works more with stable datasets that are kept in the business‟s threshold of sensitive and discreet information. The essence of its strategies in the modern world includes automated prediction of trends and behavior as well as abstracting initially unknown patterns. Grave utterances concerning the supposedly efficient data mining techniques have been made significant over the years since its discovery. There are still positive and negative remarks about these said techniques claimed to improve business functionalities. The former which may involve how increased processing speeds, lowered costs for storage and better software packages tend to make data mining more economical. And as for the latter, involving how it is deemed unethical to use the processes of data mining as it violates innocent people‟s privacy. Data mining can be quite an enigma for the inadequately learned individuals and firms due to its cognitive requirements that appear to be highly critical and extensive upon application