Video: Маалыматтарды казып алууда бардык үлгүлөр кызыктуубу?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
моделдөө салттуу милдеттен айырмаланып маалыматтар - бул жерде максат сүрөттөө баары ныкы маалыматтар бир модели менен - үлгүлөрү бир бөлүгүн гана сүрөттөйт маалыматтар [27]. Албетте, көптөгөн бөлүктөрү маалыматтар , демек, көп үлгүлөрү , эмес кызыктуу саат баары . Максаты үлгү казып алуу болгондорду гана ачуу болуп саналат.
Бул жерде, маалыматтарды казып алуу системасы бардык кызыктуу схемаларды түзө алабы?
А маалыматтарды казып алуу системасы мүмкүнчүлүгү бар түзүү миңдеген, ал тургай миллиондогон үлгүлөрү , же эрежелер. анда «болот баары ныкы кызыктуу үлгүлөрү ?” Эреже катары, аз гана бөлүгү эмес үлгүлөрү потенциалдуу түзүлгөн чындыгында кандайдыр бир колдонуучу үчүн кызыктуу болот.
Ошо сыяктуу эле, маалыматтарда үлгүлөрдү аныктоо процесси барбы? Үлгү таануу – автоматташтырылган таануу үлгүлөрү жана мыйзам ченемдүүлүктөрү маалыматтар . Үлгү таануу сыяктуу тиркемелер менен бирге жасалма интеллект жана машина үйрөнүү менен тыгыз байланышта маалыматтар маалымат базаларында тоо-кен казып алуу жана билим ачуу (KDD) жана көп учурда бул терминдер менен синоним катары колдонулат.
Буга байланыштуу, маалыматтарды казып алууда кандай үлгүлөр бар?
актуалдуу маалыматтарды казып алуу милдети жарым автоматтык же автоматтык түрдө көп сандагы талдоо болуп саналат маалыматтар мурда белгисиз, кызыктуу чыгарып алуу үлгүлөрү топтору сыяктуу маалыматтар жазуулар (кластердик анализ), адаттан тыш жазуулар (аномалияны аныктоо) жана көз карандылыктар (ассоциация эрежеси) тоо-кен казып алуу , ырааттуу үлгү казып алуу ).
Маалыматтарды талдоодо үлгү жыштыгы деген эмне?
А үлгү жыштыгын талдоо туруктуу сөз айкашын салыштырат үлгүлөрү көрсөтүлгөн талаа үчүн маанилерден таап, а аткарат жыштык талдоо негизделген үлгүлөрү табылган. Ал ар бири тизмеленген ар бир талаа үчүн отчет түзөт үлгү ар бир жолу саны менен бирге үлгү пайда болот.
Сунушталууда:
Болжолдуу талдоо маалыматтарды казып алуу деген эмне?
Аныктама. Маалыматтарды казып алуу - бул чоң маалымат топтомдорундагы пайдалуу моделдерди жана тенденцияларды табуу процесси. Болжолдуу аналитика келечектеги натыйжалар жөнүндө болжолдоолорду жана баалоолорду жасоо үчүн чоң маалымат топтомдорунан маалыматты алуу процесси. Маанилүүлүк. Чогулган маалыматтарды жакшыраак түшүнүүгө жардам бериңиз
Саясатты тандоо үчүн кайсы маалыматтарды казып алуу ыкмасы колдонулушу мүмкүн?
Маалыматтарды казуунун 7 эң маанилүү ыкмаларын көзөмөлдөө. Маалыматтарды казып алуунун эң негизги ыкмаларынын бири - бул сиздин маалымат топтомдоруңуздагы үлгүлөрдү таанууну үйрөнүү. Классификация. Ассоциация. Чектөөлөрдү аныктоо. Кластерлөө. Регрессия. Болжолдоо
Деректерди казып алуу деген эмне, ал эми маалымат казып алуу деген эмне?
Маалыматтарды казып алуу эч кандай алдын ала гипотезасыз жүргүзүлөт, демек, маалыматтардан алынган маалымат уюмдун конкреттүү суроолоруна жооп берүү үчүн эмес. Маалыматтарды казып алуу эмес: Маалыматтарды казып алуунун максаты маалыматтардын өзү эмес, чоң көлөмдөгү маалыматтардан үлгүлөрдү жана билимдерди алуу болуп саналат
Маалыматтарды казып алууда маалыматтардын кандай түрлөрү бар?
Келгиле, маалыматтардын кандай түрүн казып алса болорун талкуулайлы: Flat Files. Реляциялык маалымат базалары. DataWarehouse. Transactional Databases. Мультимедиа маалымат базалары. Мейкиндик маалымат базалары. Убакыт серияларынын маалымат базалары. World Wide Web (WWW)
Текст казып алууда энтропия деген эмне?
Энтропия төмөнкүчө аныкталат: Энтропия – бул ар бир белгинин ыктымалдыгынын ошол эле белгинин лог ыктымалдыгынын суммасы. Текст казуу жагынан энтропияны жана максималдуу энтропияны кантип колдонсом болот?