KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ

     

Data Science cùng Data Mining là hai trong những các lĩnh vực quan trọng nhất trong công nghệ. Cả hai lĩnh vực này đa số xoay xung quanh dữ liệu.

Bạn đang xem: Khai phá dữ liệu là gì

Tuy nhiên, bọn chúng sử dụng dữ liệu theo 2 biện pháp khác nhau. Hơn nữa, kiến thức cần thiết để thao tác làm việc trong cả 2 lĩnh vực này cũng không giống nhau. Nội dung bài viết dưới đây cung cấp kiến thức tổng quan về Data Mining.


Data Mining là gì?

Data mining – khai thác dữ liệu là quy trình phân loại, chuẩn bị xếp các tập hợp tài liệu lớn để khẳng định các mẫu mã và tùy chỉnh các mối tương tác nhằm giải quyết các vụ việc nhờ đối chiếu dữ liệu. Những MCU khai thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có thể dự đoán được xu thế tương lai.

Quá trình khai thác dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng giống như các công nghệ tính toán. Rộng nữa, Data Mining không những giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được áp dụng để đưa đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và so sánh mẫu.

Có các tham số quan trọng khác nhau trong Data Mining, chẳng hạn như quy tắc kết hợp, phân loại, phân nhiều và dự báo. Một số trong những tính năng bao gồm của Data Mining:

Dự đoán các mẫu dựa trên xu thế trong dữ liệu.Tính toán dự kiến kết quảTạo tin tức phản hồi nhằm phân tíchTập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn.Phân cụm dữ liệu trực quan

Các bước trong Data Mining

Các bước quan trọng khi Data Mining bao gồm:

Bước 1: có tác dụng sạch tài liệu – Trong bước này, dữ liệu được gia công sạch sao cho không tồn tại tạp âm hay bất thường trong dữ liệu.

Bước 2: Tích hợp dữ liệu – Trong quy trình tích đúng theo dữ liệu, các nguồn dữ liệu sẽ kết hợp lại thành một.

Bước 3: Lựa chọn tài liệu – Trong cách này, tài liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.

Bước 4: biến đổi dữ liệu – Trong cách này, dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện phân tích bắt tắt cũng tương tự các vận động tổng hợp.

Bước 5: khai phá dữ liệu – Trong cách này, shop chúng tôi trích xuất dữ liệu hữu ích từ bỏ nhóm dữ liệu hiện có.

Bước 6: Đánh giá chủng loại – cửa hàng chúng tôi phân tích một vài mẫu gồm trong dữ liệu.

Xem thêm: Xét Nghiệm D Dimer Test Là Gì

Bước 7: trình diễn thông tin – Trong cách cuối cùng, thông tin sẽ tiến hành thể hiện bên dưới dạng cây, bảng, biểu đồ với ma trận. 


*

Các cách trong Data Mining


Ứng dụng của Data Mining

Có nhiều áp dụng của Data Mining thường trông thấy như:

Phân tích thị trường và bệnh khoánPhát hiện nay gian lậnQuản lý khủng hoảng và phân tích doanh nghiệpPhân tích giá trị trọn đời của khách hàng hàngKhám phá thêm 10 ứng dụng khai thác dữ liệu

Các công cụ khai phá dữ liệu


*

Các công cụ khai phá dữ liệu


RapidMiner

Là trong số những công cụ thông dụng nhất để khai phá dữ liệu, RapidMiner được viết trên căn cơ Java nhưng lại không yêu mong mã hóa nhằm vận hành. Rộng nữa, nó cung ứng các công dụng khai thác dữ liệu không giống nhau như tiền cách xử trí dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm, v.v.

Weka

Weka là một phần mềm khai quật dữ liệu mã mối cung cấp mở được cải cách và phát triển tại Đại học tập Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không tồn tại mã hóa và sử dụng GUI đối chọi giản.

Sử dụng Weka, chúng ta cũng có thể gọi trực tiếp những thuật toán học vật dụng hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó cung cấp một loạt những công nạm như trực quan tiền hóa, chi phí xử lý, phân loại, phân cụm, v.v.

KNime

KNime là 1 trong những bộ khai phá dữ liệu mạnh dạn mẽ, đa phần được thực hiện cho tiền giải pháp xử lý dữ liệu, kia là, ETL: Trích xuất, biến đổi & Tải. Hơn nữa, nó tích hợp các thành phần khác biệt của công nghệ máy và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng bao hàm cho tất cả các chuyển động phù hợp.

Apache Mahout

Apache Mahout là 1 phần mở rộng lớn của gốc rễ Big Data Hadoop. Những nhà cách tân và phát triển tại Apache đã phát triển Mahout để giải quyết và xử lý nhu cầu gia tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop.

Kết trái là, nó chứa các công dụng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là một trong những công cụ hoàn hảo nhất để phân loại, so sánh và dự đoán dữ liệu. Nó có thể chấp nhận được người dùng tiến hành khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các cơ thể và biểu đồ.

TeraData

Đối cùng với dữ liệu, nhập kho là một yêu cầu bắt buộc thiết. TeraData, còn được gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData cung ứng dịch vụ kho chứa các công cụ khai thác dữ liệu.

Nó hoàn toàn có thể lưu trữ dữ liệu dựa vào mức độ sử dụng của chúng, nghĩa là, nó tàng trữ dữ liệu không nhiều được áp dụng trong phần ‘slow’ và có thể chấp nhận được truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.

Xem thêm: Ngày 10 Tháng 10 Là Cung Gì, Cung Thiên Bình Sinh Ngày 10 Tháng 10

Orange

Phần mượt Orange được nghe biết bởi câu hỏi tích hợp những công cụ khai phá dữ liệu cùng học máy. Nó được viết bằng Python và cung ứng trực quan xúc tiến và thẩm mỹ cho những người dùng.


Cập nhật kỹ năng và kiến thức mới

Nhập email để update nhanh độc nhất thông tin, kỹ năng từ Viện namlinhchihoasen.com