DATA MINING LÀ GÌ

     

Data mining là gì?

Data mining là quy trình giúp trích xuất thông tin xuất phát từ 1 tập dữ liệu nhất định để xác định xu hướng, chủng loại và dữ liệu hữu ích. Kim chỉ nam của việc này nhằm mục tiêu đưa ra các quyết định được cung ứng dữ liệu từ các tập tài liệu khổng lồ.

Bạn đang xem: Data mining là gì

*
*
*
*

Các thuật toán được thiết kế phía bên trong ODM tận dụng tối đa các điểm mạnh tiềm năng của Oracle Database. Chức năng data mining của SQL có thể đào tài liệu ra khỏi những bảng, dạng xem và lược đồ cửa hàng dữ liệu.

GUI của cách thức Oracle data mining là phiên bản mở rộng lớn của Oracle SQL Developer. Nó cung cấp một phương tiện đi lại ‘drag và drop’ trực tiếp dữ liệu bên trong database cho những người dùng, vì đó đem lại cái nhìn thâm thúy hơn.

TeraData

Tính khả dụng: Được cấp phép

Teradata thường được điện thoại tư vấn là database Teradata. Nó là 1 trong những kho tài liệu doanh nghiệp chứa các công cụ quản lý dữ liệu thuộc với phần mềm data mining. Nó có thể được sử dụng để so với kinh doanh.

Teradata được sử dụng để cung cấp tin chi huyết về dữ liệu công ty như bán hàng, địa chỉ sản phẩm, sở thích của khách hàng hàng, v.v. Nó cũng hoàn toàn có thể phân biệt giữa dữ liệu “hot” cùng “cold”. Tức là nó đặt tài liệu ít được thực hiện hơn vào phần tàng trữ chậm.

Teredata hoạt động trên kiến trúc ‘share nothing’ bởi vì nó có những node vps có bộ lưu trữ và tài năng xử lý riêng.

Orange

Orange là 1 trong bộ phần mềm hoàn hảo và tuyệt vời nhất cho sản phẩm học cùng data mining. Nó hỗ trợ rất tốt cho việc hiển thị dữ liệu và nó là một phần mềm dựa vào component. Nó được viết bằng Python.

Vì nó là một phần mềm dựa trên component, những thành phần của Orange được gọi là ‘widget’. Những widget này bao gồm từ trực quan lại hóa và cách xử trí trước dữ liệu đến đánh giá các thuật toán và mô hình dự đoán.

Xem thêm: Cách Viết Thể Hiện Một Khối Trong Trang Tính Là Gì Trong Excel

Các widget cung ứng các tác dụng chính như:

Hiển thị data table và được cho phép chọn các tính năng.Đọc dữ liệu.Đào tạo các công cụ dự kiến và nhằm so sánh các thuật toán học tập tập.Trực quan lại hóa các bộ phận dữ liệu, v.v.

Ngoài ra, Orange có lại cảm giác tương tác và thú vị hơn cho các công cụ phân tích khác.

Quy trình khai thác dữ liệu (Data mining)

Trước lúc data mining xảy ra, có một số trong những quy trình liên quan đến việc data mining. Đây là phương pháp thực hiện:

Bước 1: nghiên cứu kinh doanh – trước lúc bắt đầu, bạn phải hiểu không thiếu về các mục tiêu của doanh nghiệp, các nguồn lực sẵn tất cả và các tình huống hiện tại cân xứng với các yêu mong của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp đỡ tạo ra một kế hoạch data mining cụ thể để đạt được kim chỉ nam của tổ chức triển khai một bí quyết hiệu quả.

Bước 2: Kiểm tra unique dữ liệu – Vì dữ liệu được thu thập từ những nguồn khác nhau nên dữ liệu cần được kiểm tra và đối sánh để bảo đảm an toàn không có ùn tắc trong quá trình tích hòa hợp dữ liệu. Việc bảo đảm an toàn chất lượng giúp phát hiện ngẫu nhiên điểm bất thường cơ bạn dạng nào vào dữ liệu. Chẳng hạn như nội suy tài liệu bị thiếu, duy trì cho tài liệu ở trạng thái tốt nhất có thể trước khi trải qua quá trình data mining.

Bước 3: vệ sinh dữ liệu – Người ta hay được dùng 90% thời gian giành cho việc lựa chọn, dọn dẹp, định dạng và ẩn danh dữ liệu trước lúc khai thác.

Bước 4: đổi khác dữ liệu – Bao gồm năm giai đoạn con, ở đây, những quy trình tương quan giúp dữ liệu sẵn sàng thành những file tài liệu cuối cùng. Nó bao gồm:

Làm mịn dữ liệu: Tại đây những dữ liệu bị nhiễu sẽ bị loại bỏ bỏ. Cầm tắt dữ liệu: việc tổng hợp các file dữ liệu được áp dụng trong quá trình này. Tổng quan hóa dữ liệu: trên đây, dữ liệu được tổng quát hóa bằng cách thay thế bất kỳ dữ liệu thấp cấp nào bằng các khái niệm hóa cao cấp hơn.Chuẩn hóa dữ liệu: Ở đây, tài liệu được xác định trong những phạm vi vẫn đặt.Xây dựng thuộc tính dữ liệu: những file tài liệu bắt buộc phải nằm trong file hợp các thuộc tính trước khi data mining.

Bước 5: mô hình hóa dữ liệu: Để xác định giỏi hơn những mẫu dữ liệu, một số mô hình toán học được tiến hành trong tệp tin dữ liệu, dựa trên một số điều kiện.

Xem thêm: Ipad Giá Rẻ Dưới 5 Triệu : Dùng Được 3, Top 8 Máy Tính Bảng Dưới 5 Triệu Tốt Nhất 2021

Lời kết

Data mining tập hòa hợp các cách thức khác nhau từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao hàm trực quan liêu hóa dữ liệu, học tập máy, cai quản cơ sở dữ liệu, thống kê với các phương thức khác. Những kỹ thuật này có thể được thực hiện để làm việc cùng cả nhà để giải quyết và xử lý các vấn đề phức tạp. Nói chung, phần mềm hoặc hệ thống data mining áp dụng một hoặc nhiều cách thức này để giải quyết các yêu thương cầu dữ liệu khác nhau, nhiều loại dữ liệu, khoanh vùng ứng dụng và trọng trách khai thác.