Data mining là gì?

Data mining là quá trình giúp trích xuất thông tin xuất phát điểm từ một tập dữ liệu nhất định để xác định xu hướng, chủng loại và dữ liệu hữu ích. Kim chỉ nam của bài toán này nhằm mục đích đưa ra các quyết định được cung ứng dữ liệu từ những tập dữ liệu khổng lồ.

Bạn đang xem: Data mining là gì? tìm hiểu về các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến

*
*
*

Các thuật toán được thiết kế bên phía trong ODM tận dụng các ưu điểm tiềm năng của Oracle Database. Kỹ năng data mining của SQL rất có thể đào dữ liệu ra khỏi các bảng, dạng xem cùng lược đồ các đại lý dữ liệu.

GUI của nguyên tắc Oracle data mining là phiên bản mở rộng của Oracle SQL Developer. Nó hỗ trợ một phương tiện đi lại ‘drag & drop’ trực tiếp dữ liệu phía bên trong database cho người dùng, vì chưng đó đem đến cái nhìn thâm thúy hơn.

TeraData

Tính khả dụng: Được cung cấp phép

Teradata thường xuyên được call là database Teradata. Nó là 1 trong kho dữ liệu doanh nghiệp chứa những công cụ quản lý dữ liệu thuộc với phần mềm data mining. Nó có thể được thực hiện để so với kinh doanh.

Teradata được thực hiện để báo tin chi ngày tiết về dữ liệu công ty như chào bán hàng, vị trí sản phẩm, sở trường của khách hàng, v.v. Nó cũng có thể phân biệt giữa dữ liệu “hot” với “cold”. Tức là nó đặt tài liệu ít được thực hiện hơn vào phần tàng trữ chậm.

Teredata vận động trên phong cách thiết kế ‘share nothing’ do nó có các node hệ thống có bộ nhớ lưu trữ và khả năng xử lý riêng.

Orange

Orange là một bộ phần mềm hoàn hảo nhất cho lắp thêm học và data mining. Nó hỗ trợ cực tốt cho bài toán hiển thị tài liệu và nó là 1 phần mềm dựa vào component. Nó được viết bởi Python.

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

Các widget cung cấp các tính năng chính như:

Hiển thị data table và có thể chấp nhận được chọn những tính năng.Đọc dữ liệu.Đào tạo những công cụ dự kiến và nhằm so sánh các thuật toán học tập.Trực quan hóa các thành phần dữ liệu, v.v.

Ngoài ra, Orange với lại cảm giác tương tác với thú vị hơn cho các công vắt phân tích khác.

Quy trình khai thác dữ liệu (Data mining)

Trước lúc data mining xảy ra, có một số trong những quy trình tương quan đến việc data mining. Đây là cách thực hiện:

Bước 1: phân tích kinh doanh – trước lúc bắt đầu, bạn cần hiểu rất đầy đủ về các kim chỉ nam của doanh nghiệp, các nguồn lực sẵn có và các tình huống hiện tại cân xứng với các yêu cầu của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp tạo ra một kế hoạch data mining chi tiết để đạt được kim chỉ nam của tổ chức triển khai một biện pháp hiệu quả.

Bước 2: Kiểm tra quality dữ liệu – Vì dữ liệu được thu thập từ những nguồn khác biệt nên dữ liệu cần được kiểm tra và tương quan để đảm bảo an toàn không có tắc nghẽn trong quá trình tích hòa hợp 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 rất tốt trước lúc trải qua quá trình data mining.

Bước 3: dọn dẹp vệ sinh dữ liệu – Người ta hay được sử dụng 90% thời gian dành cho việc lựa chọn, dọn dẹp, định dạng với ẩn danh dữ liệu trước khi khai thác.

Bước 4: biến hóa dữ liệu – Bao bao gồm năm tiến trình con, làm việc đây, những quy trình tương quan giúp dữ liệu chuẩn bị sẵn sàng thành những file dữ liệu cuối cùng. Nó bao gồm:

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

Bước 5: quy mô hóa dữ liệu: Để xác định giỏi hơn các mẫu dữ liệu, một số quy mô toán học tập được tiến hành trong file dữ liệu, dựa trên một trong những điều kiện.

Xem thêm: Giải Bài Tập Vật Lý 9 Bài 23, Giải Bài Tập Sbt Vật Lý Lớp 9 Bài 23: Từ Phổ

Lời kết

Data mining tập hợp các cách thức khác nhau từ nhiều nghành khác nhau, bao gồm trực quan liêu hóa dữ liệu, học tập máy, làm chủ cơ sở dữ liệu, thống kê với các phương pháp khác. Phần đa kỹ thuật này có thể được thực hiện để làm việc bên nhau để giải quyết các vụ việc phức tạp. Nói chung, ứng dụng hoặc khối hệ thống data mining áp dụng một hoặc nhiều phương thức này để giải quyết các yêu cầu tài liệu khác nhau, loại dữ liệu, khu vực ứng dụng và trách nhiệm khai thác.