Home » Tài Liệu kỹ thuật » System và networking » Data mining là gì? các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến

Data mining là gì?

Data mining là quy trình giúp trích xuất thông tin từ 1 tập tài liệu nhất định để xác minh xu hướng, mẫu và tài liệu hữu ích. Phương châm của vấn đề này nhằm mục tiêu đưa ra những quyết định được cung cấp dữ liệu từ những tập tài liệu khổng lồ.

Bạn đang xem: Data mining là gì

*
*
*

Các thuật toán được thiết kế phía bên trong ODM tận dụng tối đa các điểm mạnh tiềm năng của Oracle Database. Công dụng data mining của SQL có thể đào dữ liệu ra khỏi những bảng, dạng xem cùng lược đồ cửa hàng dữ liệu.

GUI của quy định Oracle data mining là phiên bản mở rộng của Oracle SQL Developer. Nó hỗ trợ một phương tiện ‘drag & drop’ trực tiếp dữ liệu bên phía trong database cho những người dùng, vì đó đem đến cái nhìn sâu sắc hơn.

TeraData

Tính khả dụng: Được cung cấp phép

Teradata hay được hotline là database Teradata. Nó là 1 kho tài liệu doanh nghiệp chứa các công cụ thống trị dữ liệu cùng với ứng dụng data mining. Nó có thể được áp dụng để đối chiếu kinh doanh.

Teradata được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu doanh nghiệp như bán hàng, địa chỉ sản phẩm, sở thích của khách hàng, v.v. Nó cũng hoàn toàn có thể phân biệt giữa dữ liệu “hot” cùng “cold”. Có nghĩa là nó đặt tài liệu ít được sử dụng hơn vào phần tàng trữ chậm.

Teredata vận động trên phong cách thiết kế ‘share nothing’ vì chưng nó có những node hệ thống có bộ nhớ và kỹ năng xử lý riêng.

Orange

Orange là 1 trong những bộ phần mềm hoàn hảo và tuyệt vời nhất cho sản phẩm công nghệ học và data mining. Nó hỗ trợ rất tốt cho vấn đề hiển thị dữ liệu và nó là một phần mềm dựa trên component. Nó được viết bởi Python.

Vì nó là một phần mềm dựa vào component, những thành phần của Orange được call là ‘widget’. Các widget này bao hàm từ trực quan hóa và xử trí trước tài liệu đến reviews các thuật toán và quy mô dự đoán.

Các widget hỗ trợ các tác dụng chính như:

Hiển thị data table và cho phép chọn những tính năng.Đọc dữ liệu.Đào tạo các công cụ dự đoán và nhằm so sánh các thuật toán học tập tập.Trực quan tiền hóa các thành phần dữ liệu, v.v.

Ngoài ra, Orange sở hữu lại cảm hứng tương tác với thú vị hơn cho các công cầm phân tích khác.

Quy trình khai thác dữ liệu (Data mining)

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

Bước 1: nghiên cứu và phân tích kinh doanh – trước khi bắt đầu, bạn cần hiểu tương đối đầy đủ về các kim chỉ nam của doanh nghiệp, các nguồn lực sẵn gồm và các trường hợp hiện tại tương xứng với những yêu mong của doanh nghiệp. Điều này để giúp tạo ra một chiến lược data mining chi tiết để đạt được kim chỉ nam của tổ chức một giải pháp hiệu quả.

Bước 2: Kiểm tra quality dữ liệu – Vì tài liệu được tích lũy từ các nguồn không giống nhau nên dữ liệu cần phải kiểm tra và đối sánh để bảo đảm an toàn không có ùn tắc trong quy trình tích thích hợp dữ liệu. Việc bảo đảm chất lượng giúp phát hiện bất kỳ điểm phi lý cơ bản nào vào dữ liệu. Chẳng hạn như nội suy dữ liệu bị thiếu, duy trì cho dữ liệu ở trạng thái tốt nhất có thể trước lúc trải qua quy trình data mining.

Bước 3: dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu – Người ta hay được dùng 90% thời gian giành cho việc lựa chọn, dọn dẹp, định dạng với ẩn danh dữ liệu trước lúc khai thác.

Bước 4: chuyển đổi dữ liệu – Bao có năm quy trình con, sống đây, những quy trình tương quan giúp dữ liệu sẵn sàng chuẩn bị thành các file tài liệu cuối cùng. Nó bao gồm:

Làm mịn dữ liệu: Tại phía trên những dữ liệu bị nhiễu sẽ bị loại bỏ bỏ. Bắt tắt dữ liệu: câu hỏi tổng hợp những file tài liệu được vận dụng trong quá trình này. Tổng quan tiền hóa dữ liệu: trên đây, dữ liệu được tổng thể hóa bằng cách thay thế ngẫu nhiên dữ liệu thấp cấp nào bằng các khái niệm hóa cao cấp hơn.Chuẩn hóa dữ liệu: Ở đây, tài liệu được khẳng định trong các phạm vi đã đặt.Xây dựng ở trong tính dữ liệu: các file tài liệu bắt đề xuất nằm trong file hợp các thuộc tính trước lúc 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 triển khai trong tệp tin dữ liệu, dựa trên một trong những điều kiện.

Xem thêm: Vocational Là Gì, Nghĩa Của Từ Vocational, Giải Mã Vocation Là Gì

Lời kết

Data mining tập hòa hợp các phương thức khác nhau trường đoản cú nhiều nghành nghề dịch vụ khác nhau, bao gồm trực quan liêu hóa dữ liệu, học tập máy, cai quản cơ sở dữ liệu, thống kê cùng các cách thức khác. Những kỹ thuật này có thể được thực hiện để triển khai việc bên nhau để giải quyết các vụ việc phức tạp. Nói chung, phần mềm hoặc khối hệ thống data mining áp dụng một hoặc nhiều phương thức này để giải quyết các yêu thương cầu dữ liệu khác nhau, một số loại dữ liệu, khu vực ứng dụng và nhiệm vụ khai thác.