Mục lục:

Khai phá dữ liệu là gì và khai thác dữ liệu không phải là gì?
Khai phá dữ liệu là gì và khai thác dữ liệu không phải là gì?

Video: Khai phá dữ liệu là gì và khai thác dữ liệu không phải là gì?

Video: Khai phá dữ liệu là gì và khai thác dữ liệu không phải là gì?
Video: Ôn tập "Khai phá dữ liệu" P1 2024, Tháng mười một
Anonim

Khai thác dữ liệu được thực hiện mà không có bất kỳ giả thuyết định trước nào, do đó thông tin đến từ dữ liệu Là không phải để trả lời các câu hỏi cụ thể của tổ chức. Không khai thác dữ liệu : Mục đích của Khai thác dữ liệu là việc chiết xuất các mẫu và kiến thức từ một lượng lớn dữ liệu , không phải sự khai thác ( khai thác mỏ ) của dữ liệu chinh no.

Như vậy, dữ liệu trong khai thác dữ liệu là gì?

Khai thác dữ liệu . Nói một cách đơn giản, khai thác dữ liệu được định nghĩa là một quá trình được sử dụng để trích xuất có thể sử dụng dữ liệu từ một tập hợp lớn hơn của bất kỳ tài liệu thô nào dữ liệu . Nó ngụ ý phân tích dữ liệu các mẫu trong lô lớn dữ liệu sử dụng một hoặc nhiều phần mềm. Khai thác dữ liệu có các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, như khoa học và nghiên cứu.

Ngoài phần trên, bạn sử dụng khai thác dữ liệu như thế nào? Dưới đây là danh sách 14 lĩnh vực quan trọng khác nơi khai thác dữ liệu được sử dụng rộng rãi:

  1. Chăm sóc sức khỏe tương lai. Khai thác dữ liệu có tiềm năng lớn để cải thiện hệ thống y tế.
  2. Phân tích giỏ thị trường.
  3. Cơ khí chế tạo.
  4. CRM.
  5. Phát hiện gian lận.
  6. Phát hiện xâm nhập.
  7. Phân khúc khách hàng.
  8. Ngân hàng tài chính.

Theo dõi điều này, khai thác dữ liệu là gì và quy trình của nó là gì?

Khai thác dữ liệu là tiến trình khám phá các mô hình lớn dữ liệu các tập hợp liên quan đến các phương pháp ở giao điểm của hệ thống học máy, thống kê và cơ sở dữ liệu. Điều này thường liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật cơ sở dữ liệu như chỉ số không gian.

Các loại dữ liệu trong khai thác dữ liệu là gì?

Các loại dữ liệu

  • Cơ sở dữ liệu quan hệ.
  • Kho dữ liệu.
  • Cơ sở dữ liệu nâng cao và kho thông tin.
  • Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng và quan hệ đối tượng.
  • Cơ sở dữ liệu Giao dịch và Không gian.
  • Cơ sở dữ liệu không đồng nhất và kế thừa.
  • Cơ sở dữ liệu đa phương tiện và luồng.
  • Cơ sở dữ liệu văn bản.

Đề xuất: