Rate this post

Khai phá dữ liệu đề cập đến quá trình trích xuất dữ liệu quan trọng từ dữ liệu thô. Nó phân tích các mẫu dữ liệu trong bộ dữ liệu khổng lồ với sự trợ giúp của một số phần mềm. Kể từ khi khai phá dữ liệu phát triển, nó đang được các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển kết hợp với nhau.

Các bài viết liên quan:

Với data mining, các doanh nghiệp sẽ thu được nhiều lợi nhuận hơn. Nó không chỉ giúp hiểu được nhu cầu của khách hàng mà còn trong việc phát triển các chiến lược hiệu quả để thực thi doanh thu kinh doanh tổng thể. Nó đã giúp xác định các mục tiêu kinh doanh để đưa ra các quyết định rõ ràng.

Thu thập dữ liệu và lưu trữ dữ liệu, và xử lý máy tính là một số trong những trụ cột mạnh nhất của data mining. Data mining sử dụng khái niệm thuật toán toán học để phân đoạn dữ liệu và đánh giá khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai.

Để hiểu hệ thống và đáp ứng các yêu cầu mong muốn, data mining có thể được Classification thành các hệ thống sau:

  • Classification dựa trên Cơ sở dữ liệu đã khai thác
  • Classification dựa trên loại kiến ​​thức được khai thác
  • Classification dựa trên số liệu thống kê
  • Classification dựa trên Học máy
  • Classification dựa trên trực quan
  • Classification dựa trên Khoa học Thông tin
  • Classification dựa trên các kỹ thuật được sử dụng
  • Classification dựa trên các ứng dụng đã điều chỉnh
  • Classification dựa trên Cơ sở dữ liệu đã khai thác

Một hệ thống data mining có thể được Classification dựa trên các loại cơ sở dữ liệu đã được khai thác. Một hệ thống cơ sở dữ liệu có thể được phân đoạn sâu hơn dựa trên các nguyên tắc riêng biệt, chẳng hạn như mô hình dữ liệu, kiểu dữ liệu, v.v., hỗ trợ thêm cho việc Classification hệ thống khai thác dữ liệu.

Ví dụ, nếu chúng ta muốn Classification cơ sở dữ liệu dựa trên mô hình dữ liệu, chúng ta cần chọn hệ thống khai thác quan hệ, giao dịch, quan hệ đối tượng hoặc kho dữ liệu.

Classification dựa trên loại kiến ​​thức được khai thác

Một hệ thống khai thác dữ liệu được Classification dựa trên loại trí tuệ tri thức có thể có các chức năng sau:

  • Đặc tính hóa
  • Phân biệt
  • Phân tích liên kết và tương quan
  • Classification
  • Sự dự đoán
  • Phân tích ngoại lệ
  • Phân tích sự tiến hóa

Classification dựa trên các kỹ thuật được sử dụng

Một hệ thống khai thác dữ liệu cũng có thể được Classification dựa trên loại kỹ thuật đang được kết hợp. Các kỹ thuật này có thể được đánh giá dựa trên mức độ tương tác của người dùng có liên quan hoặc các phương pháp phân tích được sử dụng.

Classification dựa trên các ứng dụng đã điều chỉnh

Các hệ thống khai thác dữ liệu được Classification dựa trên các ứng dụng được điều chỉnh phù hợp như sau:

  • Tài chính
  • Viễn thông
  • DNA
  • Thị trường chứng khoán
  • E-mail

Ví dụ về Nhiệm vụ Classification

Sau đây là một số ví dụ chính về nhiệm vụ Classification:

  • Classification giúp xác định các tế bào khối u là lành tính hay ác tính.
  • Classification các giao dịch thẻ tín dụng là gian lận hoặc hợp pháp.
  • Classification cấu trúc bậc hai của protein như chuỗi xoắn alpha, tấm beta hoặc cuộn dây ngẫu nhiên.
  • Classification tin bài thành các danh mục riêng biệt như tài chính, thời tiết, giải trí, thể thao, v.v.

Các phương án tích hợp của hệ thống Database và Data warehouse

No Coupling

Trong không có lược đồ ghép nối, hệ thống data mining không sử dụng bất kỳ chức năng nào của hệ thống kho dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu.

Loose Coupling

Trong kết hợp lỏng lẻo, data mining sử dụng một số chức năng của hệ thống cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Nó chủ yếu lấy dữ liệu từ kho dữ liệu được quản lý bởi các hệ thống này và sau đó thực hiện data mining. Kết quả được lưu trong tệp hoặc bất kỳ nơi nào được chỉ định trong cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu.

Semi-Tight Coupling

Trong kết hợp nửa chặt chẽ, data mining được liên kết với hệ thống DB hoặc DW và cung cấp triển khai hiệu quả các nguyên thủy data mining trong cơ sở dữ liệu.

Tight Coupling

Một hệ thống data mining có thể được kết hợp dễ dàng với cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống kho dữ liệu trong sự kết hợp chặt chẽ.

Trả lời

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

Contact Me on Zalo
Call now