RESEARCH ISSUES CONCERNING ALGORITHMS USED FOR OPTIMIZING THE DATA MINING PROCESS

In this paper, we depict some of the most widely used data mining algorithms that have an overwhelming utility and influence in the research community. A data mining algorithm can be regarded as a tool that creates a data mining model. After analyzing a set of data, an algorithm searches for specific trends and patterns, then defines the parameters of the mining model based on the results of this analysis. The above defined parameters play a significant role in identifying and extracting actionable patterns and detailed statistics. The most important algorithms within this research refer to topics like clustering, classification, association analysis, statistical learning, link mining. In the following, after a brief description of each algorithm, we analyze its application potential and research issues concerning the optimization of the data mining process. After the presentation of the data mining algorithms, we will depict the most important data mining algorithms included in Microsoft and Oracle software products, useful suggestions and criteria in choosing the most recommended algorithm for solving a mentioned task, advantages offered by these software products.data mining optimization, data mining algorithms, software solutions

Mining association rules for the quality improvement of the production process

Academics and practitioners have a common interest in the continuing development of methods and computer applications that support or perform knowledge-intensive engineering tasks. Operations management dysfunctions and lost production time are problems of enormous magnitude that impact the performance and quality of industrial systems as well as their cost of production. Association rule mining is a data mining technique used to find out useful and invaluable information from huge databases. This work develops a better conceptual base for improving the application of association rule mining methods to extract knowledge on operations and information management. The emphasis of the paper is on the improvement of the operations processes. The application example details an industrial experiment in which association rule mining is used to analyze the manufacturing process of a fully integrated provider of drilling products. The study reports some new interesting results with data mining and knowledge discovery techniques applied to a drill production process. Experiment’s results on real-life data sets show that the proposed approach is useful in finding effective knowledge associated to dysfunctions causes

Exploratory sequential data analysis of user interaction in contemporary BIM applications

Creation oriented software allows the user to work according to their own vision and rules. From the perspective of software analysis, this is challenging because there is no certainty as to how the users are using the software and what kinds of workflows emerge among different users. The aim of this thesis was to study and identify the potential of sequential event pattern data extraction analysis from expert field creation oriented software in the field of Building Information Modeling (BIM). The thesis additionally introduces a concept evaluation model for detecting repetition based usability disruption. Finally, the work presents an implementation of sequential pattern mining based user behaviour analysis and machine learning predictive application using state of the art algorithms. The thesis introduces a data analysis implementation that is built upon inspections of Sequential or Exploratory Sequential Data Analysis (SDA or ESDA) based theory in usability studies. The study implements a test application specific workflow sequence detection and database transfer approach. The paper uses comparative modern mining algorithms known as BIDE and TKS for sequential pattern discovery. Finally, the thesis utilizes the created sequence database to create user detailing workflow predictions using a CPT+ algorithm. The main contribution of the thesis outcome is to open scalable options for both software usability and product development to automatically recognize and predict usability and workflow related information, deficiencies and repetitive workflow. By doing this, more quantifiable metrics can be revealed in relation to software user interface behavior analytics.Luomiseen perustuva ohjelmisto mahdollistaa käyttäjän työskentelyn oman visionsa ja sääntöjensä mukaisesti. Ohjelmien analysoinnin kannalta tämä on haastavaa, koska ei ole varmuutta siitä, kuinka ohjelmistoa tarkalleen käytetään ja millaisia työskentelytapoja ohjelmiston eri käyttäjäryhmille voi syntyä. Opinnäytetyön tavoitteena oli tutkia ja identifioida toistuvien käyttäjätapahtumasekvenssien analyysipotentiaalia tietomallinnukseen keskittyvässä luomispoh jaisessa ohjelmistossa. Opinnäyte esittelee myös evaluointimallikonseptin, jonka avulla on mahdollista tunnistaa toistuvasta käyttäytymisestä aiheutuvia käytettävyysongelmia. Lopuksi työssä esitellään sekvenssianalyysiin perustuva ohjelmiston käyttäjän toiminta-analyysi sekä ennustava koneoppimisen sovellus. Opinnäytetyössä esitellään data-analyysisovellus, joka perustuu käytettävyystutkimuksessa esiintyvien toistuvien sekvenssien tai kokeellisesti toistuvien sekvenssien analyysiteorian tarkasteluun. Sovelluksen toteutus on tehty eritoten työssä käytetylle ohjelmistolle, jossa käyttäjän detaljointitapahtumista muodostetaan sekvenssejä sekvenssitietokannan luomiseksi. Työssä käytetään sekvenssien toistuvuusanalyysiin moderneja louhintamenetelmiä nimeltään BIDE ja TKS. Lopuksi työssä hyödynnetään luotua sekvenssitietokantaa myös käyttäjän detaljointityön ennustamista varten käyttämällä CPT+ algoritmia. Opinnäytetyön tulosten pohjalta pyritään löytämään vaihtoehtoja käytettävyyden ja tuotekehityksen päätöksenteon tietopohjaiseksi tueksi tunnistamalla ja ennusta malla käyttäjien toimintaa ohjelmistossa. Löydetyn informaation avulla on mahdollista ilmaista käytettävyyteen liittyviä ongelmia kvantitatiivisen tiedon valossa