Data Science cùng Data Mining là nhì trong các những nghành đặc trưng duy nhất trong công nghệ. Cả hai lĩnh vực này phần nhiều luân chuyển quanh dữ liệu.

Bạn đang xem: Khai phá dữ liệu là gì

Tuy nhiên, chúng sử dụng tài liệu theo 2 cách khác nhau. mà còn, kỹ năng và kiến thức quan trọng để gia công vấn đề trong cả hai nghành nghề dịch vụ này cũng không giống nhau. Bài viết dưới đây hỗ trợ con kiến thức tổng quan tiền về Data Mining.


Data Mining là gì?

Data mining – khai phá tài liệu là quá trình phân một số loại, thu xếp những tập thích hợp tài liệu béo để xác định những mẫu với tùy chỉnh thiết lập các mọt liên hệ nhằm giải quyết các sự việc dựa vào so sánh dữ liệu. Các MCU khai thác dữ liệu cho phép những doanh nghiệp lớn rất có thể dự đân oán được Xu thế tương lai.

Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức hợp bao hàm kho tài liệu nâng cao tương tự như những technology tính toán. mà hơn nữa, Data Mining không những số lượng giới hạn vào câu hỏi trích xuất dữ liệu Nhiều hơn được thực hiện nhằm đổi khác, làm không bẩn, tích đúng theo dữ liệu với so với chủng loại.

Có các tđắm say số quan trọng đặc biệt không giống nhau vào Data Mining, chẳng hạn như phép tắc phối hợp, phân loại, phân cụm với dự báo. Một số nhân tài chính của Data Mining:

Dự đân oán các chủng loại dựa trên Xu thế trong tài liệu.Tính toán dự đoán thù kết quảTạo báo cáo đánh giá để phân tíchcố gắng tập trung vào đại lý tài liệu to hơn.Phân các dữ liệu trực quan

Các bước vào Data Mining

Các bước quan trọng Khi Data Mining bao gồm:

Cách 1: Làm sạch mát tài liệu – Trong công đoạn này, dữ liệu được thiết kế sạch sao để cho không tồn tại tạp âm tuyệt bất thường trong tài liệu.

Cách 2: Tích hợp tài liệu – Trong quá trình tích phù hợp tài liệu, các nguồn tài liệu vẫn phối kết hợp lại thành một.

Cách 3: Lựa chọn tài liệu – Trong đoạn này, tài liệu được trích xuất từ bỏ cơ sở tài liệu.

Cách 4: Chuyển thay đổi tài liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ tiến hành đổi khác nhằm tiến hành phân tích nắm tắt cũng như những chuyển động tổng đúng theo.

Bước 5: Khai phá tài liệu – Trong đoạn này, chúng tôi trích xuất dữ liệu có lợi tự nhóm dữ liệu hiện nay gồm.

Cách 6: Đánh giá chỉ mẫu – Chúng tôi so với một số trong những mẫu mã tất cả vào dữ liệu.

Xem thêm: " Estate Là Gì ? Định Nghĩa, Ví Dụ, Giải Thích Estate Là Gì

Bước 7: Trình bày đọc tin – Trong bước sau cùng, thông tin sẽ được biểu thị bên dưới dạng cây, bảng, biểu trang bị với ma trận. 


*

Các bước trong Data Mining


Ứng dụng của Data Mining

Có những áp dụng của Data Mining thường thấy như:

Phân tích thị trường cùng bệnh khoánPhát hiện nay gian lậnQuản lý khủng hoảng với so sánh doanh nghiệpPhân tích giá trị trọn đời của khách hàng hàngKhám phá thêm 10 áp dụng khai phá dữ liệu

Các hình thức khai thác dữ liệu


*

Các điều khoản khai phá dữ liệu


RapidMiner

Là một trong những luật pháp phổ cập độc nhất vô nhị nhằm khai phá tài liệu, RapidMiner được viết bên trên gốc rễ Java nhưng lại ko thưởng thức mã hóa để quản lý. Nhiều hơn, nó cung ứng các chức năng khai quật tài liệu khác biệt như chi phí xử lý dữ liệu, trình diễn tài liệu, lọc, phân các, v.v.

Weka

Weka là một phần mềm khai thác tài liệu mã nguồn msinh sống được cách tân và phát triển tại Đại học Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không có mã hóa với thực hiện GUI đơn giản và dễ dàng.

Sử dụng Weka, chúng ta cũng có thể gọi thẳng các thuật toán học tập thiết bị hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó cung ứng một loạt những cơ chế nlỗi trực quan lại hóa, tiền cách xử trí, phân nhiều loại, phân cụm, v.v.

KNime

KNime là 1 cỗ khai phá dữ liệu trẻ khỏe, đa phần được áp dụng cho chi phí cách xử trí tài liệu, chính là, ETL: Trích xuất, Chuyển thay đổi & Tải. ngoài ra, nó tích hợp nhiều thành phần không giống nhau của khoa học máy với khai phá dữ liệu để cung ứng một căn nguyên bao gồm mang lại tất cả những hoạt động phù hợp.

Apađậy Mahout

Apache Mahout là một phần không ngừng mở rộng của Nền tảng Big Data Hadoop. Các bên cải tiến và phát triển tại Apache vẫn trở nên tân tiến Mahout nhằm giải quyết nhu cầu gia tăng về khai thác dữ liệu và chuyển động phân tích trong Hadoop.

Kết trái là, nó cất các công dụng học lắp thêm không giống nhau như phân các loại, hồi quy, phân các, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là 1 trong những chính sách hoàn hảo nhằm phân các loại, phân tích cùng dự đoán tài liệu. Nó được cho phép người dùng triển khai khai thác dữ liệu bên trên đại lý tài liệu SQL nhằm trích xuất những khung hình cùng biểu thứ.

TeraData

Đối với dữ liệu, nhập kho là 1 đòi hỏi quan trọng. TeraData, còn gọi là Trung tâm dữ liệu TeraData cung ứng hình thức kho chứa các phép tắc khai phá tài liệu.

Nó có thể tàng trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng của bọn chúng, tức là, nó tàng trữ dữ liệu ít được sử dụng vào phần ‘slow’ và được cho phép truy cập nkhô giòn vào dữ liệu được thực hiện liên tiếp.

Orange

Phần mượt Orange được biết đến bởi vì vấn đề tích hòa hợp những luật khai phá tài liệu với học trang bị. Nó được viết bởi Pybé và cung cấp trực quan ảnh hưởng với thẩm mỹ cho người sử dụng.


Cập nhật kiến thức mới

Nhập email để cập nhật nkhô hanh tuyệt nhất lên tiếng, kỹ năng từ bỏ Viện stamboom-boden.com

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *