Data Science và Data Mining là hai trong số các lĩnh vực quan trọng nhất trong công nghệ. Cả hai lĩnh vực này đều xoay quanh dữ liệu.
Tuy nhiên, chúng sử dụng dữ liệu theo 2 cách khác nhau. Hơn nữa, kiến thức và kỹ năng thiết yếu để thao tác trong cả 2 nghành nghề dịch vụ này cũng khác nhau. Bài viết dưới đây phân phối kỹ năng và kiến thức tổng quan về Data Mining .
Mục lục bài viết
Data Mining là gì?
Data mining – khai phá dữ liệu là quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu lớn để xác định các mẫu và thiết lập các mối liên hệ nhằm giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu. Các MCU khai phá dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có thể dự đoán được xu hướng tương lai.
Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Hơn nữa, Data Mining không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.
Có nhiều tham số quan trọng khác nhau trong Data Mining, ví dụ điển hình như quy tắc phối hợp, phân loại, phân cụm và dự báo. Một số tính năng chính của Data Mining :
- Dự đoán các mẫu dựa trên xu thế trong dữ liệu .
- Tính toán Dự kiến tác dụng
- Tạo thông tin phản hồi để nghiên cứu và phân tích
- Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn .
- Phân cụm dữ liệu trực quan
Xem thêm : Data Science là gì ? Vai trò của một Data Scientist
Các bước trong Data Mining
Các bước quan trọng khi Data Mining gồm có :
Bước 1 : Làm sạch dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được làm sạch sao cho không có tạp âm hay không bình thường trong dữ liệu .
Bước 2 : Tích hợp dữ liệu – Trong quy trình tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu sẽ phối hợp lại thành một .
Bước 3 : Lựa chọn dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu .
Bước 4 : Chuyển đổi dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được quy đổi để thực thi nghiên cứu và phân tích tóm tắt cũng như các hoạt động giải trí tổng hợp .
Bước 5: Khai phá dữ liệu – Trong bước này, chúng tôi trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có.
Bước 6 : Đánh giá mẫu – Chúng tôi nghiên cứu và phân tích một số ít mẫu có trong dữ liệu .
Bước 7 : Trình bày thông tin – Trong bước ở đầu cuối, thông tin sẽ được biểu lộ dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận .
Ứng dụng của Data Mining
Có nhiều ứng dụng của Data Mining thường thấy như :
- Phân tích thị trường và chứng khoán
- Phát hiện gian lận
- Quản lý rủi ro và phân tích doanh nghiệp
- Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng
- Khám phá thêm 10 ứng dụng khai phá dữ liệu
Các công cụ khai phá dữ liệu
- RapidMiner
Là một trong những công cụ phổ cập nhất để khai phá dữ liệu, RapidMiner được viết trên nền tảng Java nhưng không nhu yếu mã hóa để quản lý và vận hành. Hơn nữa, nó cung ứng các tính năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền giải quyết và xử lý dữ liệu, trình diễn dữ liệu, lọc, phân cụm, v.v.
- Weka
Weka là một ứng dụng khai thác dữ liệu mã nguồn mở được tăng trưởng tại Đại học Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không có mã hóa và sử dụng GUI đơn thuần .
Sử dụng Weka, bạn hoàn toàn có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó phân phối một loạt các công cụ như trực quan hóa, tiền giải quyết và xử lý, phân loại, phân cụm, v.v.
- KNime
KNime là một bộ khai phá dữ liệu can đảm và mạnh mẽ, đa phần được sử dụng cho tiền giải quyết và xử lý dữ liệu, đó là, ETL : Trích xuất, Chuyển đổi và Tải. Hơn nữa, nó tích hợp nhiều thành phần khác nhau của khoa học máy và khai phá dữ liệu để cung ứng một nền tảng gồm có cho toàn bộ các hoạt động giải trí tương thích .
- Apache Mahout
Apache Mahout là một phần lan rộng ra của Nền tảng Big Data Hadoop. Các nhà tăng trưởng tại Apache đã tăng trưởng Mahout để xử lý nhu yếu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động giải trí nghiên cứu và phân tích trong Hadoop .
Kết quả là, nó chứa các công dụng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.
- Oracle DataMining
Oracle DataMining là một công cụ tuyệt vời để phân loại, nghiên cứu và phân tích và Dự kiến dữ liệu. Nó được cho phép người dùng triển khai khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung hình và biểu đồ .
- TeraData
Đối với dữ liệu, nhập kho là một nhu yếu thiết yếu. TeraData, còn được gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData phân phối dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu .
Nó hoàn toàn có thể tàng trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng của chúng, nghĩa là, nó tàng trữ dữ liệu ít được sử dụng trong phần ‘ slow ’ và được cho phép truy vấn nhanh vào dữ liệu được sử dụng liên tục .
- Orange
Phần mềm Orange được biết đến bởi việc tích hợp các công cụ khai phá dữ liệu và học máy. Nó được viết bằng Python và cung cấp trực quan tương tác và thẩm mỹ cho người dùng.
Xem thêm : Top 6 ngôn từ lập trình khoa học dữ liệu thường gặp
Nguồn : data-flair.training
Cập nhật kiến thức mới
Nhập email để update nhanh nhất thông tin, kỹ năng và kiến thức từ Viện ISB
Source: https://bem2.vn
Category: Ứng dụng hay
