Isi kandungan:

Apakah perlombongan data dan apa yang bukan perlombongan data?
Apakah perlombongan data dan apa yang bukan perlombongan data?

Video: Apakah perlombongan data dan apa yang bukan perlombongan data?

Video: Apakah perlombongan data dan apa yang bukan perlombongan data?
Video: IMPLEMENTASI SKRIPSI MACHINE LEARNING ATAU DATA MINING ? 2024, Mungkin
Anonim

Perlombongan data dilakukan tanpa sebarang hipotesis prasangka, justeru maklumat yang datang daripada data ialah bukan untuk menjawab soalan khusus organisasi. Bukan Perlombongan Data : Matlamat Perlombongan Data ialah pengekstrakan corak dan pengetahuan daripada sejumlah besar data , bukan pengekstrakan ( perlombongan ) daripada data sendiri.

Jadi, apakah data dalam perlombongan data?

Perlombongan Data . Dengan kata mudah, perlombongan data ditakrifkan sebagai proses yang digunakan untuk mengekstrak boleh digunakan data daripada set yang lebih besar daripada mana-mana mentah data . Ia membayangkan menganalisis data corak dalam kelompok besar data menggunakan satu atau lebih perisian. Perlombongan data mempunyai aplikasi dalam pelbagai bidang, seperti sains dan penyelidikan.

Selain di atas, bagaimana anda menggunakan perlombongan data? Berikut ialah senarai 14 bidang penting lain di mana perlombongan data digunakan secara meluas:

  1. Penjagaan Kesihatan Masa Depan. Perlombongan data mempunyai potensi besar untuk meningkatkan sistem kesihatan.
  2. Analisis Bakul Pasaran.
  3. Kejuruteraan pembuatan.
  4. CRM.
  5. Pengesanan Penipuan.
  6. Pengesanan Pencerobohan.
  7. Segmentasi Pelanggan.
  8. Perbankan Kewangan.

Memandangkan perkara ini dilihat, apakah perlombongan data dan prosesnya?

Perlombongan data adalah proses daripada menemui corak secara besar-besaran data set yang melibatkan kaedah di persimpangan pembelajaran mesin, statistik dan sistem pangkalan data. Ini biasanya melibatkan penggunaan teknik pangkalan data seperti indeks spatial.

Apakah jenis data dalam perlombongan data?

Jenis Data

  • Pangkalan data perhubungan.
  • Gudang data.
  • DB lanjutan dan repositori maklumat.
  • Pangkalan data berorientasikan objek dan hubungan objek.
  • Pangkalan data transaksi dan Spatial.
  • Pangkalan data heterogen dan warisan.
  • Pangkalan data multimedia dan penstriman.
  • Pangkalan data teks.

Disyorkan: