PHẦN 3: CÁC PHệễNG PHÁP KHAI PHÁ Dệế LIỆU
DATA MINING: KHAI PHÁ Dệế LIỆU
PHẦN 4: CÁC ệÙNG DUẽNG TIỀM NAấNG
DATA MINING: KHAI PHÁ Dệế LIỆU PHẦN 4: CÁC ệÙNG DUẽNG TIỀM NAấNG Phõn tớch và quản lý thị trường Quản lý và phõn tớch rủi ro Quản lý và phõn tớch cỏc sai hỏng Khai thỏc Web
Khai thỏc văn bản (text mining) Etc.
DATA MINING: KHAI PHÁ Dệế LIỆU
-Cỏc cơ sở dữ liệu lớn - Số chiều lớn
- Thay đổi dữ liệu và tri thức cú thể làm cho cỏc mẫu đĩ phỏt hiện khụng cũn phự hợp.
- Dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu
- Quan hệ giữa cỏc trường phức tạp
- Giao tiếp với người sử dụng và kết hợp với cỏc tri thức đĩ cú. - Tớch hợp với cỏc hệ thống khỏc...
PHẦN 4: CÁC ệÙNG DUẽNG TIỀM NAấNG
Bẽn cánh nhửừng uựng dúng tiềm naờng quan tróng ủoự,khai phaự dửừ lieọu coứn ủửựng trửụực nhửừng thaựch thửực nhử:
.
DATA MINING: KHAI PHÁ Dệế LIỆU
Tĩm lược
Khai phaự dửừ lieọu : Việc khám phá thú vị tạo mẫu từ những số lư ợng lớn (của) Dữ liệu
Một sự tiến hĩa tự nhiên (của) cơng nghệ cơ sở dữ liệu, trong lớn yêu cầu, với những ứng dụng rộng.
Một quá trình KDD bao gồm sự dọn dẹp dữ liệu,sự hợp nhất dữ liệu,sự chọn lọc dữ liệu, sự biến đổi, khai mỏ dữ liệu, sự đánh giá mẫu, và sự biểu diễn kiến thức
Khai phaự thể được thực hiện trong một sự đa dạng (của) những kho chứa thơng tin.
Những tính hoạt động khai phaự Dữ liệu : Sự đặc trưng, sự phân biệt, hiệp hội, sự phân loại, sự xếp nhĩm, sự phân tích ngồi và khuynh hướng v.v..…
DATA MINING: KHAI PHÁ Dệế LIỆU
ẹỀ TAỉI CỦA NHÓM 2 ẹẾN ẹÂY XIN KẾT THÚC !
MỘT LẦN NệếA THAY MAậT NHÓM TÔI XIN CHÂN THAỉNH
CẢM ễN THẦY CÔ VAỉ CÁC BAẽN ẹAế NHIỆT TèNH ỦNG HỘ