Category Archives: Data science

Data Science(Khoa học dữ liệu) bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu để phân tích, bao gồm làm sạch, tổng hợp và xử lý dữ liệu để thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao. Sau đó, các ứng dụng phân tích và các nhà khoa học dữ liệu có thể xem xét kết quả để phát hiện ra các mẫu và cho phép các nhà lãnh đạo doanh nghiệp rút ra những hiểu biết sâu sắc.

Predictive Analytics là gì

Phân tích dữ liệu—việc thực hành kiểm tra dữ liệu để trả lời câu hỏi, xác định xu hướng và trích xuất thông tin chi tiết—có thể cung cấp cho bạn thông tin cần thiết để lập chiến lược và đưa ra các quyết định kinh doanh có tác động. Predictive Analytics là quá trình […]

Reporting and dashboards trong BI là gì

Reporting and dashboards trong Business Intelligence (BI) là các công cụ để trình bày và giải thích dữ liệu của công ty. Báo cáo thường sẽ cung cấp thông tin chi tiết về các kết quả kinh doanh, doanh thu, chi phí và các chỉ số khác. Bảng điều khiển, trong khi đó, thường sử […]

Phân tích dữ liệu đa chiều trong không gian cube

Gần đây, các nhà nghiên cứu đã hướng sự chú ý của họ sang việc thu nhỏ dữ liệu đa chiều để khám phá kiến thức về các kết hợp chiều và độ chi tiết khác nhau. Khai thác như vậy còn được gọi là khai thác dữ liệu đa chiều thăm dò và khai […]

Processing dữ liệu bằng công nghệ Exploring Cube

Các data cube không bị giới hạn trong cấu trúc đa chiều đơn giản được cho các ứng dụng Data Warehouse kinh doanh điển hình. Các phương pháp được mô tả trong phần này phát triển thêm công nghệ data cube để xử lý hiệu quả các loại truy vấn nâng cao.  Phần này khám […]

Phương pháp tính toán Cube data

Các data cube tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý phân tích trực tuyến dữ liệu đa chiều. “Nhưng làm thế nào chúng ta có thể tính toán trước các data cube để chúng tiện dụng và sẵn sàng cho việc xử lý truy vấn?” Phần này trái ngược việc vật chất hóa […]

Data Generalization sử dụng Attribute-Oriented Induction

Về mặt khái niệm, khối dữ liệu có thể được xem như một loại tổng hợp dữ liệu đa chiều. Nói chung, Data Generalization tóm tắt dữ liệu bằng cách thay thế các giá trị cấp tương đối thấp (ví dụ: giá trị số cho độ tuổi thuộc tính) bằng các khái niệm cấp cao […]

Sự khác biệt giữa Data base và Data warehouse

Bởi vì hầu hết mọi người đều quen thuộc với các hệ thống data base quan hệ thương mại, có thể dễ dàng hiểu warehouse là gì bằng cách so sánh hai loại hệ thống này. Các bài viết liên quan: Nhiệm vụ chính của hệ thống data base hoạt động trực tuyến là thực […]

Chuyển đổi dữ liệu và tiết lộ dữ liệu.

Phần này trình bày các phương pháp biến đổi dữ liệu. Trong bước tiền xử lý này, dữ liệu được chuyển đổi hoặc hợp nhất để quá trình khai thác kết quả có thể hiệu quả hơn và các mẫu được tìm thấy có thể dễ hiểu hơn. Sự tùy biến dữ liệu, một hình […]

Giảm kích thước dữ liệu trong Data mining

Hãy tưởng tượng rằng bạn đã chọn dữ liệu từ kho dữ liệu AllElectronics để phân tích. Bộ dữ liệu có thể sẽ rất lớn! Việc phân tích và khai thác dữ liệu phức tạp trên một lượng lớn dữ liệu có thể mất nhiều thời gian, khiến việc phân tích như vậy trở nên […]

Làm sạch dữ liệu

Dữ liệu trong thế giới thực có xu hướng không đầy đủ, nhiễu và không nhất quán. Các quy trình làm sạch dữ liệu (hoặc làm sạch dữ liệu) cố gắng điền vào các giá trị còn thiếu, loại bỏ nhiễu trong khi xác định các ngoại lệ và sửa chữa các điểm không nhất […]

Contact Me on Zalo
Call now