Video: Ի՞նչ է տվյալների հանքարդյունաբերության հոդվածը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Բաժանորդագրվեք՝ սա կարդալը շարունակելու համար հոդված
Տվյալների հանքարդյունաբերություն հսկայական տեսակավորման ավտոմատացված գործընթացն է տվյալները սահմանում է միտումները և օրինաչափությունները բացահայտելու և հարաբերություններ հաստատելու, բիզնեսի խնդիրները լուծելու կամ նոր հնարավորություններ ստեղծելու համար վերլուծության միջոցով տվյալները
Մարդիկ նաև հարցնում են՝ ի՞նչ է բացատրում տվյալների մայնինգը:
-ի սահմանում Տվյալների արդյունահանում Սահմանում. Պարզ բառերով. տվյալների հանքարդյունաբերություն սահմանվում է որպես գործածելի արդյունահանման գործընթաց տվյալները ցանկացած հումքի ավելի մեծ հավաքածուից տվյալները . Դա ենթադրում է վերլուծել տվյալները նախշերը մեծ խմբաքանակներով տվյալները օգտագործելով մեկ կամ մի քանի ծրագրեր: Տվյալների հանքարդյունաբերություն հայտնի է նաև որպես Գիտելիքի բացահայտում Տվյալներ (KDD):
Նաև իմացեք, թե ինչ է տվյալների արդյունահանումը և ինչու է այն կարևոր: Բիզնեսի համար, տվյալների հանքարդյունաբերություն օգտագործվում է օրինաչափություններ և հարաբերություններ հայտնաբերելու համար տվյալները օգնելու ավելի լավ բիզնես որոշումներ կայացնել: Տվյալների հանքարդյունաբերություն կարող է օգնել պարզել վաճառքի միտումները, զարգացնել ավելի խելացի մարքեթինգային արշավներ և ճշգրիտ կանխատեսել հաճախորդների հավատարմությունը:
Նաև իմանալու համար, թե որն է տվյալների արդյունահանման խնդիրը:
Խեղճ տվյալները որակ, ինչպիսին է աղմկոտ տվյալները , կեղտոտ տվյալները , բացակայող արժեքներ, ոչ ճշգրիտ կամ սխալ արժեքներ, անբավարար տվյալները չափը և վատ ներկայացվածությունը տվյալները նմուշառում. Արդյունավետություն և մասշտաբայնություն տվյալների հանքարդյունաբերություն ալգորիթմներ, որոնք արդյունավետ կերպով արդյունահանում են տեղեկատվությունը հսկայական քանակությամբ տվյալները տվյալների բազաներում։
Ի՞նչ է տվյալների արդյունահանումը և տեսակները:
Տվյալների հանքարդյունաբերություն փնտրում է թաքնված, վավեր և պոտենցիալ օգտակար նախշեր հսկայական տվյալները հավաքածուներ. Տվյալների հանքարդյունաբերություն կոչվում է նաև գիտելիքի հայտնաբերում, գիտելիքի արդյունահանում, տվյալները /օրինաչափությունների վերլուծություն, տեղեկատվության հավաքագրում և այլն:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է կլաստերային վերլուծությունը տվյալների հանքարդյունաբերության մեջ:
Կլաստերավորումը վերացական օբյեկտների խումբը համանման օբյեկտների դասերի վերածելու գործընթաց է: Հիշելու կետեր. Տվյալների օբյեկտների կլաստերը կարող է դիտվել որպես մեկ խումբ: Կլաստերային վերլուծություն կատարելիս մենք նախ բաժանում ենք տվյալների հավաքածուն խմբերի` հիմնվելով տվյալների նմանության վրա, այնուհետև պիտակները վերագրում ենք խմբերին:
Որո՞նք են տվյալների հանքարդյունաբերության դասակարգման մեթոդները:
Տվյալների արդյունահանումը ներառում է առաջադրանքների վեց ընդհանուր դաս: Անոմալիաների հայտնաբերում, Ասոցիացիայի կանոնների ուսուցում, Կլաստերավորում, Դասակարգում, Ռեգրեսիա, Ամփոփում: Դասակարգումը տվյալների արդյունահանման հիմնական տեխնիկան է և լայնորեն կիրառվում է տարբեր ոլորտներում
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 բազմաշերտ պերցեպտրոնը տվյալների հանքարդյունաբերության մեջ:
Բազմաշերտ պերցեպտրոնը (MLP) առաջընթաց արհեստական նեյրոնային ցանցի (ANN) դաս է: Բացի մուտքային հանգույցներից, յուրաքանչյուր հանգույց նեյրոն է, որն օգտագործում է ոչ գծային ակտիվացման ֆունկցիա։ MLP-ն օգտագործում է վերահսկվող ուսուցման տեխնիկա, որը կոչվում է ետ տարածում վերապատրաստման համար
Ի՞նչ է տվյալների հոդվածը:
Տվյալների հոդվածները հետազոտության տվյալների վերաբերյալ համառոտ, գրախոսվող հրապարակումներ են: Տվյալների տվյալների մանրամասն նկարագրության շնորհիվ տվյալների հոդվածներում հրապարակված տվյալները կարող են կրկին օգտագործվել, վերավերլուծվել և վերարտադրվել ուրիշների կողմից: Տվյալների հոդվածները մի հայացքով. Տվյալների հոդվածները վերանայվում են, համադրված և ձևաչափված