Мазмуну:
Video: Маалыматтарды иштетүүдө кандай типтеги маалымат өндүрүлөт?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Data Mining арасында күтүлбөгөн/мурда белгисиз мамилелерди табуу жөнүндө маалыматтар . Бул машина үйрөнүү, статистика, AI жана маалымат базасы технологиясын колдонгон көп дисциплинардык көндүм. аркылуу алынган түшүнүктөр Data Mining маркетинг, алдамчылыкты аныктоо жана илимий ачылыш ж.б. үчүн колдонулушу мүмкүн.
Мындан тышкары, маалыматтарды иштетүүнү маанилүү бизнес инструменти эмне кылат?
Маалыматтарды казып алуу бири болуп саналат маалыматтар талдоо аспаптар колдонуучуларга жардам берет жасоо жакшыраак бизнес чечимдеринин бири болуп саналат негизги куралдар нын бизнес интеллект. Маалыматтарды казып алуу табат маалымат мисалы: • Бир окуяга байланышкан бирикмелер же окуялар.
Андан кийин, суроо туулат, кээ бир негизги маалыматтарды казып алуу ыкмалары жана алгоритмдер деген эмне? Маалыматтарды казып алуу ыкмалары: Алгоритм, методдор & Top Data Mining
- #1) Frequent Pattern Mining/Association Analysis.
- №2) Корреляциялык анализ.
- №3) Классификация.
- №4) Чечим дарагынын индукциясы.
- №5) Байес классификациясы.
- №6) Кластердик анализ.
- №7) Четтен чыгууну аныктоо.
- №8) Ырааттуу калыптар.
Буга байланыштуу, маалыматтарды иштетүүнүн кандай түрлөрү бар?
Маалыматтарды казуунун ар кандай ыкмалары:
- Ассоциация.
- Классификация.
- Кластердик анализ.
- Болжолдоо.
- Ырааттуу Үлгүлөр же Үлгүлөрдү көзөмөлдөө.
- Чечим дарактары.
- Сырткы анализ же аномалия анализи.
- Нейрондук тармак.
Datamining мыйзамсызбы?
Dataminning эмес мыйзамсыз . Dataminning болуп саналат мыйзамсыз жана TK69 ЭМЕС datamine.
Сунушталууда:
Маалыматтарды иштетүүдө кластерлөөнүн талаптары кандай?
Кластерлөө алгоритми канааттандырууга тийиш болгон негизги талаптар: масштабдуулук; атрибуттардын ар кандай түрлөрү менен иштөө; ыктыярдуу формадагы кластерлерди табуу; киргизүү параметрлерин аныктоо үчүн домен билимине минималдуу талаптар; ызы-чуу жана четтөөлөр менен күрөшүү жөндөмдүүлүгү;
Маалыматтарды иштетүүдө кластердик анализ деген эмне?
Кластерлөө – бул абстракттуу объекттердин тобун окшош объекттердин класстарына түзүү процесси. Эсте турган пункттар. Маалымат объекттеринин кластерин бир топ катары кароого болот. Кластердик талдоо жүргүзүүдө биз адегенде маалыматтар топтомун маалыматтарды окшоштугуна жараша топторго бөлүп, анан топторго энбелгилерди дайындайбыз
Маалыматтарды иштетүүдө классификациялоо ыкмалары кандай?
Маалыматтарды казып алуу милдеттердин алты жалпы класстарын камтыйт. Аномалияларды аныктоо, Ассоциация эрежелерин үйрөнүү, Кластерлөө, Классификация, Регрессия, Жыйынтыктоо. Классификация маалыматтарды казып алуунун негизги ыкмасы жана ар кандай тармактарда кеңири колдонулат
Эмне үчүн тилкеге багытталган маалымат сактагычы сапка багытталган маалыматтарды сактоого караганда дисктердеги маалыматтарды тезирээк камсыздайт?
Мамычага багытталган маалымат базалары (мамычалык маалымат базалары) аналитикалык жүктөм үчүн көбүрөөк ылайыктуу, анткени берилиштердин форматы (мамыча форматы) суроо-талаптарды тезирээк иштетүүгө шарт түзөт - сканерлөө, топтоо ж.б. мамычалар) жанаша
Rде канча типтеги маалымат бар?
R ичинде бардыгы объект болуп саналат. R 6 негизги маалымат түрлөрүнө ээ. (Төмөндө саналып өткөн бештен тышкары, бул семинарда талкууланбай турган чийки заттар да бар.) Бул маалымат түрлөрүнүн элементтери атомдук векторлор сыяктуу маалымат структураларын түзүү үчүн бириктирилиши мүмкүн