Data Science và Data Mining là hai trong số các lĩnh vực đặc biệt nhất vào công nghệ. Cả hai nghành nghề này đều xoay xung quanh dữ liệu.

Bạn đang xem: Khai phá dữ liệu

Tuy nhiên, chúng sử dụng dữ liệu theo 2 phương pháp khác nhau. Rộng nữa, con kiến thức quan trọng để thao tác làm việc trong cả 2 nghành nghề này cũng khác nhau. Bài viết dưới đây cung cấp kiến thức tổng quan liêu về Data Mining.


Data Mining là gì?

Data mining – khai thác dữ liệu là quy trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu lớn để khẳng định các chủng loại và thiết lập các mối contact nhằm giải quyết và xử lý các vấn đề nhờ đối chiếu dữ liệu. Các MCU khai phá dữ liệu có thể chấp nhận được các doanh nghiệp có thể dự đoán được xu hướng tương lai.

Quá trình khai phá dữ liệu là một quy trình phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu tương tự như các technology tính toán. Hơn nữa, Data Mining không những giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được áp dụng để chuyển đổi, có tác dụng sạch, tích hợp tài liệu và so sánh mẫu.

Có nhiều tham số quan trọng đặc biệt khác nhau trong Data Mining, ví dụ như quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm và dự báo. Một vài tính năng chính của Data Mining:

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

Các cách trong Data Mining

Các bước đặc biệt quan trọng khi Data Mining bao gồm:

Bước 1: làm cho sạch tài liệu – Trong cách này, dữ liệu được thiết kế sạch sao cho không có tạp âm hay không bình thường trong dữ liệu.

Bước 2: Tích hợp tài liệu – Trong quá trình tích hợp dữ liệu, những nguồn dữ liệu sẽ kết hợp lại thành một.

Bước 3: Lựa chọn tài liệu – Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cửa hàng dữ liệu.

Bước 4: thay đổi dữ liệu – Trong cách này, dữ liệu sẽ được biến đổi để thực hiện phân tích cầm tắt cũng giống như các chuyển động tổng hợp.

Bước 5: khai phá dữ liệu – Trong bước này, cửa hàng chúng tôi trích xuất tài liệu hữu ích từ bỏ nhóm tài liệu hiện có.

Bước 6: Đánh giá mẫu mã – chúng tôi phân tích một số trong những mẫu tất cả trong dữ liệu.

Xem thêm: Cách Vẽ Mây Bằng Bút Chì - Vẽ Tranh Bằng Màu Chì Vẽ Mây

Bước 7: trình bày thông tin – Trong bước 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 vận dụng của Data Mining thường nhìn thấy như:

Phân tích thị trường và chứng khoánPhát hiện nay gian lậnQuản lý khủng hoảng rủi ro và so với 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 thác dữ liệu


RapidMiner

Là trong số những công cụ phổ biến nhất để khai phá dữ liệu, RapidMiner được viết trên gốc rễ Java nhưng lại không yêu cầu mã hóa nhằm vận hành. Hơn nữa, nó hỗ trợ các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền cách xử trí dữ liệu, màn biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm, v.v.

Weka

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

Sử dụng Weka, bạn cũng có thể gọi trực tiếp các thuật toán học đồ vật hoặc nhập chúng bởi mã Java. Nó hỗ trợ một loạt những công thế như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm, v.v.

KNime

KNime là 1 trong bộ khai thác dữ liệu mạnh khỏe mẽ, đa phần được thực hiện cho tiền xử trí dữ liệu, đó là, ETL: Trích xuất, biến đổi & Tải. Hơn nữa, nó tích hợp nhiều thành phần không giống nhau của kỹ thuật máy và khai phá dữ liệu để hỗ trợ một nền tảng bao hàm cho toàn bộ các hoạt động phù hợp.

Apache Mahout

Apache Mahout là một trong những phần mở rộng của nền tảng Big Data Hadoop. Những nhà cách tân và phát triển tại Apache đã cải cách và phát triển Mahout để giải quyết và xử lý nhu cầu tăng thêm về khai phá dữ liệu và chuyển động phân tích trong Hadoop.

Kết quả là, nó đựng các công dụng học máy khác biệt như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là 1 trong những công cụ tuyệt đối để phân loại, đối chiếu và dự kiến dữ liệu. Nó có thể chấp nhận được người dùng thực hiện 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 1 yêu cầu yêu cầu thiết. TeraData, còn gọi là Cơ sở tài liệu TeraData hỗ trợ dịch vụ kho chứa các công cụ khai thác dữ liệu.

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

Orange

Phần mượt Orange được nghe biết bởi vấn đề tích hợp các công cụ khai thác dữ liệu với học máy. Nó được viết bởi Python và cung ứng trực quan tương tác và thẩm mỹ cho tất cả những người dùng.


Cập nhật kiến thức mới

Nhập thư điện tử để cập nhật nhanh tốt nhất thông tin, kiến thức và kỹ năng từ Viện dacnhiem.vn