Có thể bạn quan tâm
Khoa học dữ liệu và Khai thác dữ liệu là hai trong số các lĩnh vực công nghệ quan trọng nhất. Cả hai lĩnh vực đều xoay quanh dữ liệu.
Bạn Đang Xem: Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay
Tuy nhiên, họ sử dụng dữ liệu theo hai cách khác nhau. Ngoài ra, kiến thức cần thiết để làm việc trong hai lĩnh vực là khác nhau. Các bài viết sau đây cung cấp một cái nhìn tổng quan về khai thác dữ liệu.
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu – Khai thác 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 nhằm giải quyết vấn đề thông qua phân tích dữ liệu. Mcus khai thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp dự đoán xu hướng trong tương lai.
Khai thác dữ liệu là một quy trình phức tạp bao gồm các kỹ thuật tính toán và lưu trữ dữ liệu chuyên sâu. Hơn nữa, khai thác dữ liệu không chỉ giới hạn trong 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 nhiều tham số quan trọng khác nhau trong khai thác dữ liệu như quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm và dự đoán. Một số đặc điểm chính của khai phá dữ liệu:
- Dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng dữ liệu.
- Tính toán kết quả dự đoán
- Tạo phản hồi phân tích
- Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn.
- Phân cụm dữ liệu trực quan
- Phân tích thị trường và chứng khoán
- Phát hiện gian lận
- Quản lý rủi ro và phân tích kinh doanh
- Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng
- Đã khám phá hơn 10 ứng dụng khai thác dữ liệu
- Công cụ khai thác nhanh
- Vika
- dao
- apache mahout
- khai thác dữ liệu tiên tri
- siêu dữ liệu
- Cam
Xem thêm: Khoa học dữ liệu là gì? Vai trò của nhà khoa học dữ liệu
Các bước khai thác dữ liệu
Xem Thêm: Bảng động từ bất quy tắc tiếng Anh [FULL PDF]
Các bước quan trọng của 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.
Xem Thêm : C2H4 H2O → C2H5OH
Bước 2: Tích hợp dữ liệu – Trong quá trình tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu được kết hợp thành một.
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 được chuyển đổi để thực hiện các thao tác phân tích và tổng hợp tóm tắt.
Bước 5: Khai thác 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 – Ở bước cuối cùng, thông tin được trình bày dưới dạng cây, bảng, đồ thị và ma trận.
Ứng dụng khai phá dữ liệu
Khai thác dữ liệu có nhiều ứng dụng phổ biến, chẳng hạn như:
Công cụ khai thác dữ liệu
Rapidminer là một trong những công cụ khai thác dữ liệu phổ biến nhất được viết trên nền tảng java và có thể chạy mà không cần viết mã. Ngoài ra, nó còn cung cấp nhiều chức năng khai thác dữ liệu như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc và phân cụm.
weka là phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở do Đại học Wichita phát triển. Giống như rapidminer, weka không có mã hóa và sử dụng GUI đơn giản.
Xem Thêm : Bài thơ Nhàn Trích trong Bạch Vân quốc ngữ thi, Nguyễn Bỉnh Khiêm
Sử dụng weka, bạn có thể gọi trực tiếp thuật toán máy học hoặc nhập thuật toán đó bằng mã java. Nó cung cấp một loạt các công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm, v.v.
knime là một bộ khai thác dữ liệu mạnh mẽ, chủ yếu được sử dụng để tiền xử lý dữ liệu, cụ thể là etl:extract, transform & load. Hơn nữa, nó tích hợp các thành phần khác nhau của khoa học máy móc và khai thác dữ liệu, cung cấp một nền tảng toàn diện cho tất cả các hoạt động phù hợp.
Apache Mahout là phần mở rộng của nền tảng hadoop dữ liệu lớn. Các nhà phát triển của Apache đã phát triển Mahout để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về khai thác và phân tích dữ liệu trong Hadoop.
Xem Thêm: Luyện từ và câu lớp 4: Từ ghép và từ láy
Do đó, nó chứa nhiều chức năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.
khai thác dữ liệu của Oracle là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Nó cho phép người dùng khai thác dữ liệu cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung và biểu đồ.
Đối với dữ liệu, lưu trữ là một yêu cầu tất yếu. teradata, còn được gọi là cơ sở dữ liệu teradata, cung cấp kho lưu trữ cho các công cụ khai thác dữ liệu.
Nó có thể lưu trữ dữ liệu vào bộ nhớ cache dựa trên mức sử dụng, tức là lưu trữ dữ liệu không thường xuyên sử dụng trong phần “chậm” và cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu thường dùng.
phần mềm màu cam được biết đến với các công cụ máy học và khai thác dữ liệu tích hợp. Nó được viết bằng python và cung cấp cho người dùng những hình ảnh trực quan tương tác và đẹp mắt.
Xem thêm: 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu phổ biến hàng đầu
Nguồn: data-flair.training
Nguồn: https://anhvufood.vn
Danh mục: Giáo Dục
