Video: Արդյո՞ք բոլոր օրինաչափությունները հետաքրքիր են տվյալների արդյունահանման մեջ:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ի տարբերություն մոդելավորման ավանդական առաջադրանքի տվյալները - որտեղ նպատակը նկարագրելն է բոլորը որ տվյալները մեկ մոդելով - նախշեր նկարագրել միայն մի մասը տվյալները [27]։ Իհարկե, շատ մասեր տվյալները , և, հետևաբար, շատերը նախշեր , չեն հետաքրքիր ժամը բոլորը . -ի նպատակը օրինակ հանքարդյունաբերություն այն է բացահայտել միայն նրանք, որոնք կան:
Այստեղ, արդյոք տվյալների արդյունահանման համակարգը կարող է առաջացնել բոլոր հետաքրքիր օրինաչափությունները:
Ա տվյալների արդյունահանման համակարգ ներուժ ունի առաջացնել հազարավոր կամ նույնիսկ միլիոնավոր նախշեր , կամ կանոններ։ ապա «են բոլորը որ հետաքրքիր նախշեր ?” Սովորաբար ոչ միայն մի փոքր մասն է նախշեր պոտենցիալ առաջացած իրականում կհետաքրքրի ցանկացած օգտվողին:
Նմանապես, արդյո՞ք տվյալների մեջ օրինաչափությունների հայտնաբերման գործընթացը: Կաղապար ճանաչումը ավտոմատ ճանաչում է նախշեր և օրինաչափությունները տվյալները . Կաղապար ճանաչումը սերտորեն կապված է արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման հետ, ինչպես օրինակ տվյալները հանքարդյունաբերություն և գիտելիքների հայտնաբերում տվյալների բազաներում (KDD), և հաճախ օգտագործվում է այս տերմինների հետ փոխադարձաբար:
Այս առումով, որո՞նք են տվյալների հանքարդյունաբերության օրինաչափությունները:
Փաստացի տվյալների հանքարդյունաբերություն առաջադրանքը մեծ քանակությամբ կիսաավտոմատ կամ ավտոմատ վերլուծություն է տվյալները հանել նախկինում անհայտ, հետաքրքիր նախշեր ինչպիսիք են խմբերը տվյալները գրառումներ (կլաստերի վերլուծություն), անսովոր գրառումներ (անոմալիաների հայտնաբերում) և կախվածություններ (ասոցիացիայի կանոն հանքարդյունաբերություն , հաջորդական օրինակ հանքարդյունաբերություն ).
Ի՞նչ է օրինաչափությունների հաճախականությունը տվյալների վերլուծության մեջ:
Ա օրինաչափությունների հաճախականության վերլուծություն համեմատում է կանոնավոր արտահայտությունը նախշեր գտնում է նշված դաշտի արժեքներում և կատարում a հաճախականության վերլուծություն հիման վրա նախշեր հայտնաբերվել է. Այն ստեղծում է հաշվետվություն յուրաքանչյուր դաշտի համար, որտեղ նշված է յուրաքանչյուրը օրինակը յուրաքանչյուրի անգամների քանակի հետ միասին օրինակը տեղի է ունենում.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է տվյալների կլանումը մեծ տվյալների մեջ:
Տվյալների ընդունումը տվյալների բազայում անհապաղ օգտագործման կամ պահպանման համար տվյալների ստացման և ներմուծման գործընթացն է: Ինչ-որ բան կուլ տալը նշանակում է «ինչ-որ բան վերցնել կամ կլանել»։ Տվյալները կարող են հեռարձակվել իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով ներթափանցվել
Ինչպե՞ս եք նկարագրում միտումներն ու օրինաչափությունները:
Նախշերն ընդդեմ միտումների. ակնարկ Թրենդը որոշակի ժամանակահատվածում գնի ընդհանուր ուղղությունն է: Կաղապարը տվյալների մի շարք է, որը հետևում է ճանաչելի ձևին, որն այնուհետև վերլուծաբանները փորձում են գտնել ընթացիկ տվյալների մեջ: Թրեյդերների մեծ մասը առևտուր է անում միտումի ուղղությամբ
Որո՞նք են տվյալների արդյունահանման ալգորիթմները:
Ստորև բերված է տվյալների արդյունահանման լավագույն ալգորիթմների ցանկը՝ C4: C4. k-միջոցներ՝ Աջակցող վեկտորային մեքենաներ՝ Apriori՝ EM (Axpectation-Maximization): PageRank (PR): AdaBoost՝ kNN:
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ
Ի՞նչ է մոտիկությունը տվյալների արդյունահանման մեջ:
Հարևանության միջոցները վերաբերում են նմանության և անհամապատասխանության միջոցառումներին: Նմանությունը և տարբերությունը կարևոր են, քանի որ դրանք օգտագործվում են տվյալների արդյունահանման մի շարք մեթոդներով, ինչպիսիք են կլաստերավորումը, մոտակա հարևանի դասակարգումը և անոմալիաների հայտնաբերումը: