Data Science với Data Mining là nhì trong những những nghành nghề đặc biệt quan trọng nhất trong công nghệ. Cả nhị lĩnh vực này gần như chuyển phiên quanh tài liệu.Quý khách hàng đã xem: Weka là gì

Tuy nhiên, chúng sử dụng dữ liệu theo 2 phương pháp không giống nhau. ngoài ra, kỹ năng và kiến thức cần thiết để triển khai vấn đề vào cả hai lĩnh vực này cũng khác nhau. Bài viết tiếp sau đây hỗ trợ con kiến thức tổng quan lại về Data Mining.

Bạn đang xem: Weka là gì

Data Mining là gì?

Data mining – khai phá dữ liệu là quy trình phân loại, thu xếp các tập đúng theo tài liệu Khủng để khẳng định các chủng loại cùng thiết lập cấu hình những mọt liên hệ nhằm mục tiêu xử lý các sự việc dựa vào so sánh dữ liệu. Các MCU khai phá tài liệu được cho phép các doanh nghiệp lớn rất có thể dự đân oán được Xu thế sau này.

Quá trình khai thác tài liệu là một quá trình tinh vi bao hàm kho tài liệu sâu xa tương tự như các technology tính toán. Nhiều hơn, Data Mining không những số lượng giới hạn vào câu hỏi trích xuất tài liệu mà còn được sử dụng nhằm biến đổi, có tác dụng sạch sẽ, tích hợp tài liệu cùng so với chủng loại.

Có những ttê mê số đặc biệt quan trọng không giống nhau trong Data Mining, chẳng hạn như phép tắc phối hợp, phân một số loại, phân nhiều với dự báo. Một số kỹ năng bao gồm của Data Mining:

Dự đoán các mẫu mã dựa trên Xu thế vào tài liệu.Tính toán thù dự đân oán kết quảTạo thông tin ý kiến nhằm phân tíchTập trung vào các đại lý tài liệu to hơn.Phân nhiều tài liệu trực quan

Các bước vào Data Mining

Các bước đặc biệt quan trọng lúc Data Mining bao gồm:

Cách 1: Làm sạch tài liệu – Trong đoạn này, dữ liệu được thiết kế sạch sao cho không tồn tại tạp âm xuất xắc bất thường trong dữ liệu.

Cách 2: Tích vừa lòng tài liệu – Trong quá trình tích phù hợp dữ liệu, những nguồn tài liệu vẫn phối kết hợp lại thành một.

Bước 3: Lựa lựa chọn dữ liệu – Trong đoạn này, dữ liệu được trích xuất từ cửa hàng dữ liệu.

Cách 4: Chuyển thay đổi tài liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ tiến hành biến đổi để thực hiện so sánh tóm tắt tương tự như các vận động tổng hợp.

Bước 5: Knhì phá tài liệu – Trong bước này, chúng tôi trích xuất dữ liệu có ích từ đội tài liệu hiện nay gồm.

Cách 7: Trình bày báo cáo – Trong bước sau cuối, công bố sẽ được biểu thị bên dưới dạng cây, bảng, biểu đồ gia dụng cùng ma trận. 


*

Các bước vào Data Mining

Ứng dụng của Data Mining

Có nhiều ứng dụng của Data Mining thường bắt gặp như:

Phân tích Thị trường với bệnh khoánPhát hiện nay gian lậnQuản lý khủng hoảng rủi ro với phân tích doanh nghiệpPhân tích quý giá trọn đời của khách hàngKhám phá thêm 10 ứng dụng khai phá dữ liệu

Các vẻ ngoài khai phá dữ liệu


*

Các phương pháp khai thác dữ liệu

RapidMiner

Là một giữa những giải pháp thịnh hành độc nhất để khai thác tài liệu, RapidMiner được viết bên trên nền tảng gốc rễ Java tuy nhiên không thưởng thức mã hóa để quản lý. Hơn nữa, nó cung cấp các chức năng khai quật tài liệu khác biệt nhỏng tiền xử trí tài liệu, biểu diễn dữ liệu, thanh lọc, phân các, v.v.

Xem thêm: Mua (Bán) Phân Trùn Quế Mua Ở Đâu, Trùn Quế Bao Nhiêu Tiền 1Kg

Weka

Weka là 1 phần mềm khai quật dữ liệu mã nguồn msinh sống được cải tiến và phát triển tại Đại học tập Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không có mã hóa cùng sử dụng GUI dễ dàng.

Sử dụng Weka, chúng ta có thể Điện thoại tư vấn thẳng những thuật tân oán học sản phẩm công nghệ hoặc nhập chúng bởi mã Java. Nó cung cấp một loạt những giải pháp như trực quan lại hóa, tiền giải pháp xử lý, phân một số loại, phân các, v.v.

KNime

KNime là 1 trong cỗ khai phá dữ liệu trẻ khỏe, đa số được thực hiện đến tiền xử trí dữ liệu, chính là, ETL: Trích xuất, Chuyển thay đổi và Tải. Nhiều hơn, nó tích đúng theo nhiều nhân tố khác biệt của kỹ thuật máy cùng khai phá tài liệu để hỗ trợ một căn cơ bao hàm mang đến toàn bộ các hoạt động phù hợp.

Apabít Mahout

Apađậy Mahout là một trong những phần mở rộng của Nền tảng Big Data Hadoop. Các đơn vị cách tân và phát triển trên Apabịt vẫn cải tiến và phát triển Mahout nhằm giải quyết yêu cầu tăng thêm về khai phá tài liệu và hoạt động đối chiếu vào Hadoop.

Kết trái là, nó chứa những chức năng học tập trang bị khác nhau nhỏng phân các loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là 1 trong những nguyên tắc hoàn hảo và tuyệt vời nhất để phân nhiều loại, so với cùng dự đân oán tài liệu. Nó chất nhận được người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cửa hàng dữ liệu SQL nhằm trích xuất những khung hình và biểu đồ.

TeraData

Đối cùng với tài liệu, nhập kho là 1 trong thử dùng quan trọng. TeraData, nói một cách khác là Cửa hàng dữ liệu TeraData hỗ trợ các dịch vụ kho đựng những hình thức khai thác dữ liệu.

Orange

Phần mượt Orange được biết đến bởi bài toán tích hòa hợp các cách thức khai phá dữ liệu với học tập máy. Nó được viết bởi Pydong dỏng và cung ứng trực quan lại can dự với thẩm mỹ cho tất cả những người dùng.

Cập nhật kỹ năng và kiến thức mới

Nhập email để cập nhật nkhô hanh độc nhất báo cáo, kỹ năng và kiến thức từ Viện londonrocknroll.com

Bài viết liên quan

Trả lời

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