Data mining là gì?

Bạn đang xem: Data mining là gì? Tại Website WP
Nếu muốn tìm hiểu thêm về doanh nghiệp, người tiêu dùng và thị trường của tôi, những doanh nghiệp sở hữu thể suy nghĩ sử dụng data mining. Để tìm hiểu Data mining là gì? Quý người tiêu dùng đọc với xem thêm nội dung bài viết tại đây của Taimienphi.vn.

Data mining (hay khai phá data) là quy trình tìm hiểu những mẫu trong mỗi bộ data lớn liên quan tới những phương pháp machine learning, mục đích là để chuyển đổi bộ data thành những cấu trúc dễ dàng hiểu.

Bài viết tại đây Taimienphi.vn sẽ trình làng cho gamer Data mining là gì? Các kỹ thuật trong data mining.

data mining la gi

 

một. Data mining là gì?

Thuật ngữ Data mining (khai phá data) nhắc tới nhữngh kiểm tra data để tìm hiểu những mẫu và bất thường trong mỗi bộ data lớn. Data mining sở hữu nghĩa là chúng ta sở hữu thể dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai phối hợp quá khứ và dự đoán doanh nghiệp của tôi sẽ thay đổi thế nào, đảm bảo đã sẵn sàng kỹ cho mọi trường hợp sở hữu thể xảy ra.

Có nhiều phương pháp để triển khai điều này và những tổ chức sở hữu nhiều kho data sở hữu thể sử dụng data mining để cải nhữngh và phát triển doanh nghiệp, cván thiện giá trị thành, tăng cường những mối quan hệ với người tiêu dùng và tránh những nguy hại rủi ro.

Ông trùm phân tích data SAS tin rằng khai phá data (hay data mining) là trọng yếu bởi quy trình này ko chỉ cho phép một nhóm chức tìm hiểu data tốt nhất cho ngẫu nhiên tiềm năng nào mà người ta tìm mọi nhữngh đạt được mà còn chuyển đổi những data thích hợp nhất thành những thông tin sở hữu ý nghĩa hơn.

Data mining cho phép những doanh nghiệp sàng lọc tổng thể những tạp âm lặp đi trùng lặp trong data của tôi và những data nào sở hữu liên quan, sau đó sử dụng thông tin đó để trình làng những kết quả sở hữu thể xảy ra.

Quá trình xác định những mẫu và thông tin ko được phát hiện ở những vị trí khác, và bằng nhữngh sử dụng những quy trình tự động để tìm những thông tin rõ ràng giúp cván thiện đáng kể thời hạn tìm data và tăng độ tin cậy của data.

Sau lúc được tích lũy, những data này sở hữu thể được phân tích và mô phư hóa để chuyển đổi thành những thông tin ý nghĩa mà những doanh nghiệp sở hữu thể sử dụng.

Big Data mining là gì?

Big data mining là biến thể của data mining, liên quan tới việc trích xuất thông tin từ nhiều luồng data to ra hơn, hay thường được biết tới là “big data”.

Các kỹ thuật này phần lớn được sử dụng trong phân tích big data và business intelligence để hỗ trợ thông tin được nhắm tiềm năng cho tổ chức và sở hữu thể gồm có data về những quy trình, khối khối server hoặc những thông tin khác được tích lũy nhất quán trong một tầm thời hạn dài.

Big data thường đưihc tích lũy thường xuyên trong một tầm thời hạn dài và thường được tích lũy, lưu trữ ở định dạng ko sở hữu cấu trúc, tức là nó phván được xử lý và định dạng trước lúc sở hữu thể khai phá.

Quá trình khai phá data big data (big data mining) gồm có tìm tìm data trong cơ sở data, tinh chỉnh data, trích xuất data, sau đó sử dụng thuật toán so sánh để biến data thành những bộ data sở hữu ý nghĩa hoặc thông tin tương tự.

Vì big data mining trả việc khai quật data tiêu chuẩn chỉnh tăng cấp độ trọn vẹn mới, điện toán là quan trọng để tư vấn big data mining, và trong một vài trường hợp chỉ sở hữu những thiết bị chuyên được dùng như PC phân tích mới sở hữu thể xử lý nó.

Các nguyên tắc của data mining là như nhau, dù là trên những bộ data nhỏ hay lớn.

data mining la gi 2

 

2. Các kỹ thuật data mining

Các kỹ thuật, tham số và tác vụ trong data mining gồm có:

– Xác định bất thường (Anomaly detection): xác định những version ghi data bất thường, nếu sở hữu những lỗi cần phân tích thêm.

– Depkết thúcency modelling: tìm tìm mối quan hệ trong số những biến. Cho ví dụ, những siêu thị sẽ tích lũy thông tin về thói quen sắm sửa của người tiêu dùng của tôi.

– Clustering: phân tích những cấu trúc và những nhóm trong mỗi data tương tự nhau mà ko sử dụng những cấu trúc data đã biết.

– Phân loại (Classificátion): tìm tìm những mẫu trong data mới bằng nhữngh sử dụng những cấu trúc đã biết, cho ví dụ chẳng hạn như ứng dụng gmail phân loại thư là spam hoặc thư hợp lệ.

– Hồi quy (Regression): tìm tìm những hàm sở hữu mô phư data ít lỗi nhất.

– Summarisation: tạo một thay mặt bộ data, gồm có tạo report và trực quan hóa.

– Dự đoán (prediction): phân tích dự đoán tìm tìm cho những mẫu trong data sở hữu thể được sử dụng để tạo những dự báo hợp lý và phải chăng về tương lai.

– Liên kết (association): nhữngh tiếp cận giậtn thuần để khai phá data, kỹ thuật này cho phép tạo những mối đối sánh giậtn thuần giữa 2 hoặc nhiều bộ data.

– Cây quyết định (decision tree): liên quan tới hầu như những kỹ thuật ở trên, mô phư decision tree (cây quyết định) sở hữu thể được sử dụng để sắm data để phân tích hoặc tư vấn sử dụng data tiếp theo trong cấu trúc khai phá data. Về cơ version decision tree đầu tiên bằng thắc mắc sở hữu 2 hoặc nhiều kết quả lần lượt connect với những thắc mắc khác, cuối với dẫn tới hành vi, gửi thông tin hoặc kích hoạt thông tin nếu data được phân tích dẫn tới đáp án rõ ràng.

3. Ưu điểm của data mining

– Dự đoán Xu thế: bằng nhữngh sử dụng data mining để tự động tìm tìm thông tin dự đoán trong mỗi bộ data lớn. Các thắc mắc được sử dụng để yêu cầu nhiều phân tích sở hữu thể vấn đáp ngay trong data hiệu suất tốt hơn.

– Đưa ra quyết định: vì những tổ chức tùy vào nhiều vào data, việc ra quyết định trở thành phức tạp hơn nhiều. Bằng nhữngh sử dụng data mining, những tổ chức sở hữu thể phân tích khách quan data sở hữu sẵn để đưa ra quyết định.

– Dự đoán bán thành phầm: những doanh nghiệp sở hữu nhiều người tiêu dùng quen sở hữu thể theo dõi thói quen sắm sửa của họ bằng nhữngh sử dụng data mining để tham gia đoán những món đồ trong tương lai và hỗ trợ cho người tiêu dùng.

– Phát hiện thiết bị lỗi: áp dụng những kỹ thuật data mining cho những quy trình sở hữu thể giúp những nhà sản xuất phát hiện nkhô hanh những thiết bị lỗi và update update những thông số kỹ thuật kỹ thuật điều chỉnh tối ưu. Data mining sở hữu thể được sử dụng để điều chỉnh những tham số này để tránh những lỗi trong quy trình sản xuất.

– Giữ chân người tiêu dùng tốt hơn: với giá trị thành thấp và dịch vụ người tiêu dùng tốt, những doanh nghiệp sở hữu thể giữ chân người tiêu dùng của tôi tốt hơn.

– Khám phá những thông tin mới: data mining cho phép người tiêu dùng sở hữu thể tìm hiểu những mô phư và chiến lược sale, cũng như những thông tin về người tiêu dùng, doanh nghiệp và những sinh hoạt. Điều này để tạo tiền ảo đề cải nhữngh và phát triển những phương án và nhữngh tiếp cận mới, tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp.

4. Hạn chế, ưu điểm của data mining

– Các vấn đề về quyền riêng tư: những doanh nghiệp tích lũy thông tin về người tiêu dùng của tôi theo nhiều nhữngh không giống nhau để tìm hiểu Xu thế hành vi sắm sửa của họ. Tuy nhiên những doanh nghiệp sở hữu thể bị phá sản hoặc bị doanh nghiệp khác mua sắm lại bất kể lúc nào, điều này dẫn tới những thông tin người tiêu dùng bị rò rỉ hoặc bị xuất xuất kho cho những phía khác.

– Các vấn đề về bảo mật: bảo mật là mối quyên tâm mặt hàng đầu với cả doanh nghiệp và người tiêu dùng của họ, tính năng hot là con số những vụ tiến công tài liệu khách từng ngày càng ngày càng tăng, vì vậy tất toàn bộ khung hình sử dụng đều phván nhận thức được vấn đề này.

– Lạm dụng thông tin: những thông tin được tích lũy trải qua data mining sở hữu thể bị lạm dụng.

– Thông tin ko phván lúc nào thì cũng chuẩn chỉnh xác một00%: thông tin được tích lũy ko phván lúc nào thì cũng chuẩn chỉnh xác một00%, nếu những thông tin sai lệch được sử dụng để đưa ra quyết định sở hữu thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng.

https://thuthuat.taimienphi.vn/data-mining-la-gi-45654n.aspx
Bài viết trên đây Taimienphi.vn vừa trình làng cho gamer về data mining là gì, big data mining là gì cũng như những kỹ thuật trong data mining. Nếu sở hữu ngẫu nhiên thắc mắc hoặc thắc mắc nào cần giván đáp, gamer đọc sở hữu thể để lại ý kiến của tôi trong phần comment dưới nội dung bài viết nhé.

Xem thêm bài viết thuộc chuyên mục: Wiki