Data mining là gì?

Data mining là quy trình giúp trích xuất thông tin xuất phát từ một tập dữ liệu nhất định để xác định xu hướng, mẫu và tài liệu hữu ích. Phương châm của việc này nhằm mục đích đưa ra những quyết định được cung ứng dữ liệu từ các tập tài liệu khổng lồ.

Bạn đang xem: Khai phá dữ liệu là gì

*
*
*

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

GUI của cơ chế Oracle data mining là phiên bạn dạng mở rộng của Oracle SQL Developer. Nó cung ứng một phương tiện ‘drag và drop’ trực tiếp dữ liệu bên trong database cho những người dùng, bởi vì đó đem đến cái nhìn thâm thúy hơn.

TeraData

Tính khả dụng: Được cung cấp phép

Teradata hay được gọi là database Teradata. Nó là một kho tài liệu doanh nghiệp chứa những công cụ thống trị dữ liệu cùng với phần mềm data mining. Nó hoàn toàn có thể được thực hiện để so sánh kinh doanh.

Teradata được sử dụng để tin báo chi máu về dữ liệu công ty như buôn bán hàng, vị trí sản phẩm, sở thích của khách hàng, v.v. Nó cũng 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 vận động trên kiến trúc ‘share nothing’ vị nó có các node server có bộ nhớ lưu trữ và năng lực xử lý riêng.

Orange

Orange là một trong những bộ phần mềm hoàn hảo cho thứ học cùng data mining. Nó hỗ trợ tốt nhất cho vấn đề hiển thị dữ liệu và nó là một trong những phần mềm dựa trên component. Nó được viết bởi Python.

Vì nó là 1 phần mềm dựa trên component, những thành phần của Orange được gọi là ‘widget’. Những widget này bao hàm từ trực quan tiền hóa và cách xử lý trước tài liệu đến review các thuật toán và quy mô dự đoán.

Các widget cung cấp các chức năng chính như:

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

Ngoài ra, Orange sở hữu lại cảm xúc tương tác và thú vị hơn cho những công nỗ lực phân tích khác.

Quy trình khai phá dữ liệu (Data mining)

Trước lúc data mining xảy ra, có một số quy trình liên quan đến bài toán data mining. Đây là cách thực hiện:

Bước 1: nghiên cứu kinh doanh – trước lúc bắt đầu, bạn phải hiểu tương đối đầy đủ về các mục tiêu của doanh nghiệp, các nguồn lực sẵn bao gồm và các tình huống hiện tại cân xứng với những yêu ước của doanh nghiệp. Điều này để giúp tạo ra một chiến lược data mining chi tiết để đạt được phương châm của tổ chức triển khai một phương pháp hiệu quả.

Bước 2: Kiểm tra chất lượng dữ liệu – Vì dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác biệt nên dữ liệu cần phải kiểm tra và đối sánh tương quan để bảo đảm an toàn không có tắc nghẽn trong quy trình tích vừa lòng dữ liệu. Việc bảo vệ chất lượng giúp phát hiện ngẫu nhiên điểm phi lý cơ bạn dạng nào vào dữ liệu. Ví dụ như nội suy tài liệu bị thiếu, giữ cho dữ liệu ở trạng thái cực tốt trước khi trải qua quy trình data mining.

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

Bước 4: thay đổi dữ liệu – Bao gồm năm tiến độ con, làm việc đây, những quy trình liên quan giúp dữ liệu chuẩn bị thành những file dữ liệu cuối cùng. Nó bao gồm:

Làm mịn dữ liệu: Tại phía trên những tài liệu bị nhiễu sẽ bị loại bỏ bỏ. Tóm tắt dữ liệu: vấn đề tổng hợp những file dữ liệu được vận dụng trong quy trình này. Tổng quan lại hóa dữ liệu: tại đây, tài liệu được bao quát hóa bằng phương pháp thay thế bất kỳ dữ liệu cấp thấp nào bằng các khái niệm hóa v.i.p hơn.Chuẩn hóa dữ liệu: Ở đây, tài liệu được xác minh trong các phạm vi sẽ đặt.Xây dựng ở trong tính dữ liệu: những file tài liệu bắt yêu cầu nằm trong file hợp các thuộc tính trước khi data mining.

Bước 5: quy mô hóa dữ liệu: Để xác định xuất sắc hơn những mẫu dữ liệu, một số mô hình toán học tập được triển khai trong tệp tin dữ liệu, dựa trên một vài điều kiện.

Xem thêm: Nhân Viên Chăm Sóc Khách Hàng Tiếng Anh Là Gì, Bộ Phận Chăm Sóc Khách Hàng Tiếng Anh Là Gì

Lời kết

Data mining tập đúng theo các phương pháp khác nhau từ nhiều nghành nghề dịch vụ khác nhau, bao hàm trực quan hóa dữ liệu, học máy, làm chủ cơ sở dữ liệu, thống kê và các phương pháp khác. đông đảo kỹ thuật này có thể được thực hiện để triển khai việc cùng cả nhà để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nói chung, phần mềm hoặc khối hệ thống data mining thực hiện một hoặc nhiều phương pháp này để giải quyết các yêu thương cầu tài liệu khác nhau, một số loại dữ liệu, khu vực ứng dụng và nhiệm vụ khai thác.