Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay

Bạn đang quan tâm đến Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay phải không? Nào hãy cùng Truongxaydunghcm.edu.vn đón xem bài viết này ngay sau đây nhé, vì nó vô cùng thú vị và hay đấy!

khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu là hai trong số các lĩnh vực quan trọng nhất trong công nghệ. cả hai lĩnh vực đều xoay quanh dữ liệu.

tuy nhiên, họ sử dụng dữ liệu theo hai cách khác nhau. Ngoài ra, kiến ​​thức cần thiết để làm việc trong cả hai lĩnh vực cũng khác nhau. bài viết sau cung cấp tổng quan về khai thác dữ liệu.

Bạn đang xem: Data mining là gì

khai thác dữ liệu là gì?

Khai phá dữ liệu : Khai phá dữ liệu là quá trình phân loại và tổ chức các tập dữ liệu lớn để xác định các mẫu và thiết lập mối quan hệ để giải quyết vấn đề thông qua phân tích dữ liệu. khai thác dữ liệu mcus cho phép các công ty dự đoán xu hướng trong tương lai.

Khai thác dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm lưu trữ dữ liệu sâu cũng như các công nghệ tính toán. Ngoài ra, khai thác dữ liệu không chỉ giới hạn ở việc trích xuất dữ liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.

Có một số tham số quan trọng trong khai thác dữ liệu, chẳng hạn như quy tắc kết hợp, phân loại, nhóm và dự đoán. một số tính năng chính của khai thác dữ liệu:

  • dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng dữ liệu.
  • tính toán kết quả dự đoán
  • tạo nhận xét để phân tích
  • tập trung vào các cơ sở của dữ liệu lớn hơn.
  • phân cụm trực quan

xem thêm: khoa học dữ liệu là gì? vai trò của một nhà khoa học dữ liệu

các bước trong khai thác dữ liệu

Các bước quan trọng trong khai thác dữ liệu bao gồm:

Bước 1: Làm sạch dữ liệu: Trong bước này, dữ liệu được làm sạch để không có nhiễu hoặc bất thường trong dữ liệu.

Bước 2: Tích hợp dữ liệu: Trong quá trình tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu được kết hợp thành một.

Xem thêm: Hình ảnh 8/3 – Tổng hợp hình ảnh 8/3 đẹp nhất

bước 3: lựa chọn dữ liệu: trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ ​​cơ sở dữ liệu.

Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện các hoạt động phân tích tóm tắt và tổng hợp.

bước 5: trích xuất dữ liệu: trong bước này, chúng tôi trích xuất dữ liệu hữu ích từ tập dữ liệu hiện có.

bước 6: đánh giá mẫu: chúng tôi phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.

Bước 7: Trình bày thông tin: Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ được biểu diễn dưới dạng cây, bảng, đồ thị và ma trận.

ứng dụng khai thác dữ liệu

Có nhiều ứng dụng khai thác dữ liệu phổ biến, chẳng hạn như:

  • phân tích thị trường và chứng khoán
  • phát hiện gian lận
  • quản lý rủi ro và phân tích giao dịch
  • phân tích giá trị lâu dài của khách hàng
  • khám phá thêm 10 ứng dụng khai thác dữ liệu

công cụ khai thác dữ liệu

  • trình khai thác nhanh

một trong những công cụ phổ biến nhất để khai thác dữ liệu, quickminer được viết trên nền tảng java nhưng không yêu cầu mã hóa để hoạt động. hơn nữa, nó cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, kết xuất dữ liệu, lọc, phân cụm, v.v.

  • weka

weka là phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở được phát triển tại trường đại học wichita. giống như quickminer, weka không có mã hóa và sử dụng giao diện người dùng đồ họa đơn giản.

Sử dụng weka, bạn có thể gọi các thuật toán máy học trực tiếp hoặc nhập chúng bằng mã java. cung cấp một loạt các công cụ như trực quan hóa, xử lý trước, phân loại, nhóm, v.v.

  • dao

Xem thêm: TOP 20 bài văn Tả con vật lớp 5 hay nhất

knime là một bộ khai thác dữ liệu mạnh mẽ, chủ yếu được sử dụng để xử lý trước dữ liệu, tức là etl: trích xuất, chuyển đổi & amp; gánh nặng. hơn nữa, nó tích hợp các thành phần khoa học máy và khai thác dữ liệu khác nhau để cung cấp một nền tảng toàn diện cho tất cả các hoạt động phù hợp.

  • apache mahout

apache mahout là một phần mở rộng của nền tảng hadoop dữ liệu lớn. Các nhà phát triển Apache đã phát triển Mahout để giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khai thác và phân tích dữ liệu trong Hadoop.

Do đó, nó chứa các tính năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

  • Trích xuất dữ liệu tiên tri

Khai thác dữ liệu oracle là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. cho phép người dùng thực hiện khai thác dữ liệu trên cơ sở dữ liệu sql để trích xuất các khung và biểu đồ.

  • teradata

đối với dữ liệu, lưu trữ là một yêu cầu cần thiết. teradata, còn được gọi là cơ sở dữ liệu teradata, cung cấp một kho lưu trữ cho các công cụ khai thác dữ liệu.

có thể lưu dữ liệu vào bộ nhớ cache dựa trên mức sử dụng, tức là nó lưu trữ dữ liệu ít được sử dụng hơn trong phần ‘chậm’ và cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.

  • màu cam

phần mềm màu cam được biết đến với việc tích hợp các công cụ học máy và khai thác dữ liệu. nó được viết bằng python và cung cấp hình ảnh tương tác và thẩm mỹ cho người dùng.

xem thêm: 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu phổ biến nhất

nguồn: data-flair.training

Xem thêm: Hướng Dẫn Root Và Cài Recovery Cho Sky A870 Không Cần Root, Hướng Dẫn Recovery Cho Sky A870 Android 4

                       

Vậy là đến đây bài viết về Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay đã dừng lại rồi. Hy vọng bạn luôn theo dõi và đọc những bài viết hay của chúng tôi trên website Truongxaydunghcm.edu.vn

Chúc các bạn luôn gặt hái nhiều thành công trong cuộc sống!

Related Articles

Back to top button