QUY TRÌNH KHAI PHÁ DỮ LIỆU

Data Science với Data Mining là hai trong các các lĩnh vực quan trọng nhất trong công nghệ. Cả hai nghành nghề này mọi xoay xung quanh dữ liệu.

Bạn đang xem: Quy trình khai phá dữ liệu

Tuy nhiên, chúng sử dụng tài liệu theo 2 bí quyết khác nhau. Rộng nữa, loài kiến thức quan trọng để làm việc trong cả 2 nghành nghề dịch vụ này cũng không giống nhau. Bài viết dưới đây hỗ trợ kiến thức tổng quan tiền về Data Mining.


Data Mining là gì?

Data mining – khai thác dữ liệu là quy trình phân loại, sắp tới xếp những tập hợp tài liệu lớn để xác định các mẫu mã và tùy chỉnh các mối tương tác nhằm xử lý các sự việc nhờ so với dữ liệu. Những MCU khai thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp rất có thể dự đoán được xu thế tương lai.

Quá trình khai thác dữ liệu là một quá trình phức tạp bao hàm kho tài liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Hơn nữa, Data Mining không chỉ có giới hạn trong bài toán trích xuất dữ liệu mà còn được thực hiện để gửi đổi, có tác dụng sạch, tích hợp tài liệu và so với mẫu.

Có các tham số đặc biệt khác nhau vào Data Mining, ví dụ như quy tắc kết hợp, phân loại, phân các và dự báo. Một số trong những tính năng chủ yếu của Data Mining:

Dự đoán những 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 tài liệu lớn hơn.Phân cụm dữ liệu trực quan

Các cách trong Data Mining

Các bước quan trọng khi Data Mining bao gồm:

Bước 1: làm sạch tài liệu – Trong cách này, dữ liệu được làm sạch sao cho không tồn tại tạp âm hay phi lý trong dữ liệu.

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

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

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

Bước 5: khai phá dữ liệu – Trong cách này, cửa hàng chúng tôi trích xuất tài liệu hữu ích trường đoản cú nhóm tài liệu hiện có.

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

Xem thêm: Ván Bài Lật Ngửa - Tập 7 Cao Áp Và Nước Lũ

Bước 7: trình diễn thông tin – Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ tiến hành thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ cùng 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 rủi ro khủng hoảng và so sánh doanh nghiệpPhân tích quý giá trọn đời của khách hàng hàngKhám phá thêm 10 ứng dụng khai thác dữ liệu

Các công cụ khai thác dữ liệu


*

Các công cụ khai phá dữ liệu


RapidMiner

Là trong những công cụ phổ cập nhất để khai phá dữ liệu, RapidMiner được viết trên nền tảng gốc rễ Java mà lại không yêu ước mã hóa để vận hành. Rộng nữa, nó cung cấp các công dụng khai thác dữ liệu khác biệt như tiền xử lý dữ liệu, trình diễn dữ liệu, lọc, phân cụm, v.v.

Weka

Weka là 1 phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở được phát triển tại Đại học tập Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không tồn tại mã hóa và áp dụng GUI solo giản.

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

KNime

KNime là một bộ khai thác dữ liệu dạn dĩ mẽ, đa phần được sử dụng cho tiền xử trí dữ liệu, kia là, ETL: Trích xuất, biến hóa & Tải. Hơn nữa, nó tích hợp các thành phần không giống nhau của kỹ thuật máy và khai thác dữ liệu để hỗ trợ một nền tảng bao hàm cho tất cả các hoạt động phù hợp.

Apache Mahout

Apache Mahout là 1 phần mở rộng lớn của căn nguyên Big Data Hadoop. Những nhà cải cách và phát triển tại Apache đã cải cách và phát triển Mahout để xử lý nhu cầu ngày càng tăng về khai thác dữ liệu và hoạt động phân tích vào Hadoop.

Kết quả là, nó đựng các tác dụng học máy không giống nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là 1 trong công cụ tuyệt đối hoàn hảo để phân loại, so sánh và dự kiến dữ liệu. Nó được cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung người và biểu đồ.

TeraData

Đối cùng với dữ liệu, nhập kho là 1 yêu cầu đề nghị thiết. TeraData, nói một cách khác là Cơ sở tài liệu TeraData hỗ trợ dịch vụ kho chứa những công cụ khai thác dữ liệu.

Nó hoàn toàn có thể lưu trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng của chúng, nghĩa là, nó lưu trữ dữ liệu ít được áp dụng trong phần ‘slow’ và chất nhận được truy cập cấp tốc vào dữ liệu được áp dụng thường xuyên.

Orange

Phần mượt Orange được nghe biết bởi việc tích hợp những công cụ khai thác dữ liệu với học máy. Nó được viết bởi Python và cung ứng trực quan can hệ và thẩm mỹ cho người dùng.


Cập nhật kỹ năng và kiến thức mới

Nhập e-mail để update nhanh tốt nhất thông tin, kỹ năng từ Viện zagranmama.com