Ի՞նչ է տվյալների արդյունահանումը նաև հայտնի որպես:
Ի՞նչ է տվյալների արդյունահանումը նաև հայտնի որպես:

Video: Ի՞նչ է տվյալների արդյունահանումը նաև հայտնի որպես:

Video: Ի՞նչ է տվյալների արդյունահանումը նաև հայտնի որպես:
Video: Ի՞նչ հնարավորություններ է ստեղծել կորոնավիրուսը բիզնեսի համար I Վահրամ Միրաքյան 2024, Մայիս
Anonim

Տվյալների հանքարդյունաբերություն փնտրում է թաքնված, վավեր և պոտենցիալ օգտակար նախշեր հսկայական տվյալները հավաքածուներ. Տվյալների հանքարդյունաբերություն է Կոչվում է նաեւ որպես գիտելիքի հայտնաբերում, գիտելիքի արդյունահանում, տվյալները /օրինաչափությունների վերլուծություն, տեղեկատվության հավաքագրում և այլն:

Հետո ի՞նչ է նշանակում տվյալների հանքարդյունաբերություն:

-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 գիտեք, թե ինչու է մեզ անհրաժեշտ տվյալների հանքարդյունաբերությունը: Բիզնեսում, տվյալների մայնինգն է օգտակար է օրինաչափությունների և հարաբերությունների բացահայտման համար տվյալները օգնել ավելի լավ որոշումներ կայացնել: ? Տվյալների հանքարդյունաբերություն օգնում է զարգացնել ավելի խելացի մարքեթինգային արշավներ և կանխատեսել հաճախորդների հավատարմությունը: Տվյալների հանքարդյունաբերություն նաև օգնում է բանկերին բացահայտել վարկային քարտով խարդախ գործարքները:

Ինչ վերաբերում է դրան, ստորև նշվածներից ո՞րն է տվյալների մայնինգի մյուս անվանումը:

-ի ճիշտ օգտագործումը ժամկետային տվյալների հանքարդյունաբերություն է տվյալները հայտնագործություն։ Բայց ժամկետը սովորաբար օգտագործվում է հավաքագրման, արդյունահանման, պահեստավորման, վերլուծության, վիճակագրության, արհեստական բանականության, մեքենայական ուսուցման և բիզնես ինտելեկտի համար:

Արդյո՞ք տվյալների հավաքագրումն անօրինական է:

Տվյալների մշակում չէ անօրինական . Տվյալների մշակում է անօրինական իսկ TK69-ը ՉԻ տվյալների հանք.

Խորհուրդ ենք տալիս: