4 Chuyển đổi dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như các hoạt động tổng hợp.. + Y tế và Y sinh học: Trong lĩnh vực y tế, data mining
Tổng Quan Về Khai Phá Dữ Liệu
Data Mining là gì? B Các bước trong Data Mining C Ứng Dụng Của Data Minging Chương II Tổng Quát Về CPU
Khai phá dữ liệu là quá trình phân loại và sắp xếp các tập hợp dữ liệu lớn nhằm xác định mẫu và thiết lập mối liên hệ để giải quyết vấn đề thông qua phân tích Các doanh nghiệp sử dụng công nghệ khai phá dữ liệu để dự đoán xu hướng tương lai, từ đó đưa ra quyết định chiến lược hiệu quả.
Quá trình khai phá dữ liệu là một hoạt động phức tạp, bao gồm việc sử dụng kho dữ liệu chuyên sâu và các công nghệ tính toán hiện đại Data Mining không chỉ dừng lại ở việc trích xuất dữ liệu mà còn bao gồm các bước chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu để tối ưu hóa thông tin.
Data Mining bao gồm nhiều tham số quan trọng như quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm và dự báo Những tính năng chính của Data Mining giúp phân tích và khai thác dữ liệu hiệu quả.
Dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng trong dữ liệu
Tính toán dự đoán kết quả
Tạo thông tin phản hồi để phân tích
Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn
Phân cụm dữ liệu trực quan
B Các bước trong Data Mining
Các bước quan trọng khi Data Mining bao gồm:
1)Làm sạch dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được làm sạch sao cho không có tạp âm hay bất thường trong dữ liệu
2)Tích hợp dữ liệu – Trong quá trình tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu sẽ kết hợp lại thành một
3)Lựa chọn dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu
GVHD: Đào Việt Anh Trang 6 Nhóm TH: Nhóm 1
4)Chuyển đổi dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như các hoạt động tổng hợp
5)Khai phá dữ liệu – Trong bước này, chúng tôi trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có
6)Đánh giá mẫu – Chúng tôi phân tích một số mẫu có trong dữ liệu
7)Trình bày thông tin – Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ được thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận
Hình 1: Các bước trong Data Mining
GVHD: Đào Việt Anh Trang 7 Nhóm TH: Nhóm 1
C Ứng Dụng Của Data Mining
Data mining (khai phá dữ liệu) có rất nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của data mining:
Data mining đóng vai trò quan trọng trong quản lý khách hàng và tiếp thị, giúp doanh nghiệp phân tích hành vi khách hàng để nắm bắt nhu cầu, dự đoán xu hướng mua sắm, tùy chỉnh chiến lược tiếp thị và phát triển mối quan hệ khách hàng hiệu quả hơn.
Data mining là công cụ quan trọng trong việc dự báo và dự đoán xu hướng tương lai, giúp xác định các sự kiện như doanh số bán hàng, giá cổ phiếu và rủi ro tín dụng Việc áp dụng data mining không chỉ tăng cường khả năng phân tích mà còn hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn trong các lĩnh vực kinh doanh và tài chính.
Trong lĩnh vực ngân hàng và bảo hiểm, quản lý rủi ro và an toàn được cải thiện thông qua việc sử dụng data mining, giúp xác định rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận và nhận diện các mẫu giao dịch không bình thường.
Trong lĩnh vực y tế và y sinh học, khai thác dữ liệu (data mining) đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán bệnh tật, phân loại bệnh nhân, tối ưu hóa quy trình chẩn đoán và điều trị Ngoài ra, nó còn hỗ trợ nghiên cứu dữ liệu gen nhằm hiểu rõ hơn về các mối liên hệ di truyền.
+ Phân tích dữ liệu Địa lý: Data mining trong lĩnh vực GIS (Hệ thống
Thông tin địa lý đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện những xu hướng mới từ dữ liệu địa lý, bao gồm phân tích mô hình không gian, phân cụm vùng và dự đoán các xu hướng địa lý.
Học máy và trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác dữ liệu, giúp xây dựng và huấn luyện các mô hình dự đoán và phân loại hiệu quả từ thông tin có sẵn.
Quản lý chuỗi cung ứng có thể được cải thiện đáng kể nhờ vào việc áp dụng data mining, giúp dự đoán nhu cầu chính xác, quản lý hàng tồn kho hiệu quả và tối ưu hóa kế hoạch sản xuất.
GVHD: Đào Việt Anh Trang 8 Nhóm TH: Nhóm 1
Khai thác dữ liệu web là quá trình phân tích thông tin từ các trang web, bao gồm việc khai thác cấu trúc trang, dự đoán xu hướng tìm kiếm và phân loại nội dung.
Ứng dụng của data mining không chỉ dừng lại ở các lĩnh vực hiện tại mà còn tạo ra nhiều cơ hội mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Chương II: Tổng Quát Về CPU
CPU, hay còn gọi là bộ xử lý trung tâm, là thành phần quan trọng trong máy tính, chịu trách nhiệm thực hiện các câu lệnh của chương trình Theo Wikipedia, CPU bao gồm các mạch điện tử, thực hiện các phép tính số học, logic, so sánh và các hoạt động nhập/xuất dữ liệu (I/O) cơ bản theo mã lệnh đã được chỉ định.
Thuật ngữ CPU đã xuất hiện trong ngành công nghiệp máy tính từ những năm 1960, thường chỉ bộ xử lý và bộ phận điều khiển của nó Điều này phân biệt CPU với các thành phần quan trọng khác của máy tính, bao gồm bộ nhớ và mạch điều khiển xuất/nhập dữ liệu.
CPU được xem như bộ não của máy tính, có nhiệm vụ xử lý và phân tích tất cả dữ liệu đầu vào cũng như các yêu cầu tính toán từ người dùng, sau đó truyền lệnh cho các thành phần khác thực hiện công việc.
II Hình Dạng Và Cấu Tạo Của CPU