Là gì

Data Mining là gì? Công cụ khai phá dữ liệu phổ biến

Khai thác dữ liệu là gì?? Được biết, đây là một thuật ngữ dùng để chỉ lĩnh vực liên ngành của khoa học máy tính. Cùng đọc bài viết sau để hiểu rõ hơn về thuật ngữ này và các thông tin liên quan khác nhé!

Khai thác dữ liệu là gì?

Ý tưởng

Khai thác dữ liệu thời hạn công việc xử lý một kho dữ liệu khổng lồ. Công việc chính trong Khai phá dữ liệu là quá trình tính toán, phân tích và sắp xếp các mẫu trong tập dữ liệu lớn để thiết lập các mối quan hệ và dễ dàng khắc phục nhiều vấn đề khác trong tương lai.

Khai thác dữ liệu là gì?

Công việc này giúp các doanh nghiệp lớn xác định được xu thế và xu thế trong tương lai. Đây là một quá trình phức tạp và khó khăn vì phải làm việc với kho dữ liệu lớn và nhiều dụng cụ hỗ trợ khác.

Ngoài ra, điều này ko chỉ tập trung vào việc trích xuất dữ liệu nhưng nó còn yêu cầu sự chuyển đổi, suy luận và suy luận mẫu hình, xuất ra các cấu trúc đã phân tích và phân tích nhiều vấn đề khác.

Phương pháp khai thác dữ liệu

Phương pháp khai thác dữ liệu

Ngày nay có sẵn 6 phương pháp Khai thác dữ liệu chính là:

  • Phân loại (Phân loại): Phương pháp này chủ yếu tập trung vào dự đoán và phân loại nhân vật.
  • Hồi quy (Regression): Mục tiêu của phương pháp này là giúp khám phá, lập bản đồ dữ liệu.
  • Phân cụm: Phương pháp phân cụm giúp mô tả mức độ phổ thông. Nó giúp mọi người mô tả dữ liệu bằng cách quyết tâm xác định một các cụm hữu hạn.
  • Tóm tắt: Phương pháp này cho phép người vận hành tìm kiếm một mô tả nhỏ gọn.
  • Mẫu hình ràng buộc (Mẫu hình phụ thuộc): Nhà tăng trưởng sẽ tìm một mẫu hình cục bộ mô tả các phụ thuộc dựa trên cách tiếp cận mẫu hình ràng buộc.
  • Phát hiện thay đổi và độ lệch: Mục tiêu của phương pháp này là tìm ra những thay đổi đáng kể.

Các tính năng chính Khai thác dữ liệu

Các tính năng chính Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu có 5 tính năng chính:

  • Dự đoán mẫu
  • Dự đoán kết quả
  • Xây dựng thông tin phản bác để hỗ trợ phân tích
  • Phân tích và suy luận cho dữ liệu lớn hơn
  • Phân nhóm cho dữ liệu trực quan

Thứ tự triển khai Khai thác dữ liệu

Thứ tự triển khai Khai thác dữ liệu

Quá trình thực hiện Khai thác dữ liệu Có 7 bước:

  • Làm sạch dữ liệu: Đây là bước trước nhất trong khai thác dữ liệu. Điều quan trọng là vì dữ liệu bẩn nếu được sử dụng trực tiếp trong khai thác có thể làm rối loạn quá trình và tạo ra kết quả ko xác thực.
  • Tích hợp dữ liệu: Bước này có thể giúp cải thiện độ xác thực và vận tốc của quá trình khai thác dữ liệu.
  • Giảm dữ liệu: Mục tiêu này làm cho kích thước của dữ liệu nhỏ hơn nhiều nhưng vẫn duy trì tính trọn vẹn.
  • Trao đổi dữ liệu: Trong quá trình này, dữ liệu được chuyển thành một dạng thích hợp để khai thác dữ liệu. Dữ liệu được thống nhất để khai thác hiệu quả hơn và các mẫu dễ hiểu hơn.
  • Khai thác dữ liệu: Khai phá dữ liệu là một quá trình để xác định các mẫu và suy luận từ một lượng lớn dữ liệu.
  • Giám định mẫu: Bước này liên quan tới việc xác định các mẫu kiến ​​thức đại diện dựa trên các thước đo cho biết kiến ​​thức nào là cần thiết và kiến ​​thức nào thừa cần loại trừ. Các phương pháp trực quan hóa và tóm tắt dữ liệu được sử dụng để người dùng có thể hiểu được dữ liệu.
  • Trình diễn thông tin: Dữ liệu được trực quan hóa dưới dạng báo cáo, bảng biểu, v.v. và được gửi tới các bộ phận xử lý thông tin này.

Ứng dụng Khai thác dữ liệu trong cuộc sống

Ứng dụng Khai thác dữ liệu trong cuộc sống

Khai thác dữ liệu Nó được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày, tiêu biểu là trong các lĩnh vực:

  • Nhà hỗ trợ dịch vụ di động
  • Khu vực bán lẻ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Thương nghiệp điện tử
  • Khoa học và Công nghệ
  • Phòng chống tội phạm

Ngoài ra, Khai phá dữ liệu còn được ứng dụng trong các lĩnh vực kinh tế, marketing, chăm sóc sức khỏe, chăm sóc người dùng, v.v.

Một số dụng cụ khai thác dữ liệu khác

RapidMiner

RapidMiner mang trí tuệ nhân tạo tới doanh nghiệp thông qua một nền tảng khoa học dữ liệu mở và có thể mở rộng. Được xây dựng cho các nhóm phân tích, RapidMiner thống nhất toàn thể vòng đời của khoa học dữ liệu từ sẵn sàng dữ liệu tới học máy tới triển khai mẫu hình dự đoán. Hơn 700.000 nhà phân tích sử dụng các thành phầm RapidMiner để xúc tiến doanh thu, giảm chi phí và tránh rủi ro.

RapidMiner được sử dụng cho các ứng dụng kinh doanh và thương nghiệp cũng như nghiên cứu, giáo dục, huấn luyện, tạo mẫu nhanh và tăng trưởng ứng dụng. RapidMiner được sử dụng trên Java độc lập với nền tảng và chạy trên bất kỳ nền tảng nào có sẵn Môi trường thời kì chạy Java (JRE) thích hợp.

RapidMiner

RapidMiner rất dễ sử dụng, đọc tất cả các loại cơ sở dữ liệu rất nhanh chóng, có đầy đủ các tính năng, tiết kiệm thời kì bằng cách sao chép các chuyển đổi để sử dụng lại trên các phân tích mới. Tuy nhiên, phân tích của RapidMiner Studio rất khó san sớt và nó chỉ miễn phí cho 10.000 dòng trước nhất – nếu vượt quá ngưỡng này, bạn sẽ phải trả một khoản phí rất lớn.

Weka

Môi trường Waikato để Phân tích Tri thức (Weka)được tăng trưởng tại Đại học Waikato, New Zealand, là ứng dụng miễn phí được cấp phép theo Giấy phép Công cộng GNU và là ứng dụng đồng hành với cuốn sách “Khai phá dữ liệu: Dụng cụ và kỹ thuật học máy thực tiễn”.

Weka chứa một bộ sưu tập các dụng cụ và thuật toán trực quan để Phân tích dữ liệu và mẫu hình dự đoáncùng với giao diện người dùng đồ họa để dễ dàng truy cập vào các tính năng này.

Weka hỗ trợ một số tác vụ khai thác dữ liệu tiêu chuẩn, cụ thể hơn là tiền xử lý dữ liệu, phân cụm, phân loại, hồi quy, trực quan hóa và lựa chọn tính năng. Weka yêu cầu máy tính phải có ít nhất nền tảng Java 1.7.

Weka

Weka có thể được sử dụng trên bất kỳ nền tảng nào hỗ trợ Java và nó là ứng dụng mã nguồn mở. Ngoài ra, Weka còn có các khóa học trực tuyến miễn phí hướng dẫn cách sử dụng nó. Điểm yếu của Weka là bởi vì nó chạy trên Java, nó tốn nhiều bộ nhớ nhưng có thể tránh được bằng cách sử dụng Giao diện dòng lệnh (CLI) để tải và xử lý các tập dữ liệu lớn.

 

Mặc dù nó là mã nguồn mở, nó có thể yêu cầu người dùng sắm giấy phép từ một hoặc nhiều tổ chức doanh nghiệp. Ngoài thực tiễn là máy chủ dữ liệu WEKA WIKI (wikispaces) ko hoạt động, thông tin về nơi dữ liệu này sẽ trú ngụ vĩnh viễn vẫn chưa có sẵn.

KNime

KNime (Konstanz Information Miner) là một nền tảng tích hợp, báo cáo và phân tích dữ liệu nguồn mở và miễn phí. KNime tích hợp các thành phần không giống nhau để học máy và khai thác dữ liệu thông qua khái niệm “Lego of Analytics” theo mô-đun dữ liệu. Giao diện người dùng đồ họa và việc sử dụng JDBC cho phép các nút liên kết các nguồn dữ liệu không giống nhau, bao gồm tiền xử lý (ETL: Extraction, Transformation, Loading), mẫu hình hóa, phân tích và trực quan hóa. mã hóa dữ liệu nhưng ko cần hoặc ko cần lập trình tối thiểu.

KNime được sử dụng trong nghiên cứu dược phẩm. Ngoài ra, nó cũng được sử dụng trong các lĩnh vực khác như phân tích dữ liệu người dùng CRM, thông minh kinh doanh, khai thác văn bản và phân tích dữ liệu tài chính. KNIME chạy trên máy tính Linux, Windows (XP trở lên) hoặc MacOS.

KNime

KNime cho phép thao tác và xử lý các tập dữ liệu lớn. Thêm vào đó, nó giúp quản lý nhiều người dùng và thứ tự làm việc. Tuy nhiên, việc quản lý dữ liệu ko chặt chẽ và các tác vụ đơn giản có thể mất nhiều thời kì. KNime cũng thường gặp vấn đề với việc nhập dữ liệu và thống nhất nhiều tệp.

Apache Mahout

Apache Mahout là một dự án của Apache Software Foundation nhằm mục tiêu tạo ra các triển khai miễn phí các thuật toán học máy có thể mở rộng hoặc phân tán với trọng tâm chính là đại số tuyến tính. Mahout cũng hỗ trợ các thư viện Java / Scala cho các phép toán thông thường (tập trung vào đại số tuyến tính và thống kê) và các bộ sưu tập Java nguyên thủy.

Apache Mahout là một dự án của Apache Software Foundation nhằm tạo ra một triển khai miễn phí, có thể mở rộng các thuật toán học máy phân tán với trọng tâm chủ yếu là đại số tuyến tính. Trước đây, ứng dụng này yêu cầu máy sử dụng nền tảng Apache Hadoop, nhưng ngày nay nó chủ yếu tập trung vào Apache Spark.

Apache Mahout

Apache Mahout được nhận định là dễ sử dụng và vận tốc khai thác nhanh cùng với các tính năng khai thác dữ liệu phức tạp. Tuy nhiên, điểm trừ của nó là thuật toán ko nhiều chủng loại, ko có sẵn thứ tự khai thác tự động và hệ thống quản lý dữ liệu ko được nhận định cao.

Khai thác dữ liệu Oracle

Khai thác dữ liệu Oracle (ODM) là một thành phần của Tùy chọn cơ sở dữ liệu phân tích tăng lên của Oracle, hỗ trợ các thuật toán khai thác dữ liệu mạnh mẽ cho phép các nhà phân tích dữ liệu khám phá thông tin cụ thể. Nó cũng đưa ra dự đoán và tận dụng dữ liệu Oracle và các khoản đầu tư của họ. Với ODM, bạn có thể xây dựng và vận dụng các mẫu hình dự đoán bên trong Cơ sở dữ liệu Oracle. Nó giúp bạn dự đoán hành vi của người dùng, nhắm mục tiêu tới những người dùng tốt nhất, tăng trưởng hồ sơ người dùng, xác định các thời cơ bán chéo và phát hiện những điểm thất thường và gian lận tiềm tàng.

Khai thác dữ liệu Oracle hỗ trợ các phương tiện để tạo, quản lý và triển khai các mẫu hình khai thác dữ liệu trong môi trường cơ sở dữ liệu.

Khai thác dữ liệu Oracle

Khai thác dữ liệu Oracle có bằng cấp Bảo mật dữ liệu cao và hệ thống quản lý dữ liệu tuyệt vời. Ngoài ra, ứng dụng còn có viên chức hỗ trợ sẵn sàng hướng dẫn bạn cách sử dụng và giúp bạn khắc phục lúc có sự cố. Tuy nhiên nó có nhược điểm là hệ thống dữ liệu backup ko được xử lý tốt.

TeraData

Teradata là một doanh nghiệp ứng dụng doanh nghiệp tăng trưởng và bán đăng ký ứng dụng phân tích cơ sở dữ liệu. Doanh nghiệp hỗ trợ ba dịch vụ chính: phân tích kinh doanh, thành phầm đám mây và tư vấn. Nó hoạt động ở Bắc và Mỹ Latinh, Châu Âu, Trung Đông, Châu Phi và Châu Á.

TeraData là một doanh nghiệp ứng dụng doanh nghiệp tăng trưởng và bán ứng dụng phân tích cơ sở dữ liệu. Doanh nghiệp hỗ trợ ba dịch vụ chính: phân tích kinh doanh, thành phầm đám mây và tư vấn.

Nền tảng phân tích Teradata hỗ trợ tính năng tốt nhất và các dụng cụ hàng đầu để cho phép người dùng tận dụng lựa chọn dụng cụ và tiếng nói của họ trên quy mô lớn và khai thác nó trên các loại dữ liệu không giống nhau.

TeraData

TeraData giúp người dùng nhúng các phân tích gần với dữ liệu, loại trừ nhu cầu vận chuyển dữ liệu và cho phép người dùng chạy các phân tích của họ dựa trên các tập dữ liệu lớn hơn với vận tốc và độ xác thực cao hơn. Tuy nhiên, ứng dụng cần tăng cấp hệ thống phân tích dữ liệu chuyên sâu và bộ nhớ cho hệ thống quản lý dữ liệu.

Quả cam

Quả cam là một bộ dụng cụ trực quan hóa dữ liệu, học máy và khai thác dữ liệu nguồn mở. Nó có giao diện người dùng lập trình trực quan để phân tích dữ liệu định tính, khám phá nhanh chóng và trực quan hóa dữ liệu tương tác. Orange là một gói ứng dụng lập trình trực quan dựa trên thành phần để trực quan hóa dữ liệu, học máy, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Orange giúp người dùng lập trình trực quan để phân tích dữ liệu khám phá và trực quan hóa dữ liệu tương tác. Orange là gói ứng dụng lập trình trực quan dựa trên thành phần để trực quan hóa dữ liệu, tích lũy dữ liệu máy, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Quả cam

Orange có các widget giúp trực quan hóa dữ liệu đơn giản, lựa chọn con và xử lý trước, để nhận định các thuật toán học tập và các mẫu hình dự đoán. Tuy nhiên, điểm trừ lớn của ứng dụng này là khả năng xử lý tập dữ liệu khổng lồ.

Đây là bài viết giảng giải câu hỏi Khai thác dữ liệu là gì? và những ứng dụng của nó trong cuộc sống. Ngoài ra, bạn cũng có thể khám phá thêm các dụng cụ khai thác dữ liệu phổ thông hiện nay. Hi vọng bạn sẽ có thêm nhiều kiến ​​thức hữu dụng sau lúc đọc bài viết này!

Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông

Hình Ảnh về: Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông

Video về: Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông

Wiki về Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông

https://vi.wikipedia.org/w/index.php?search=Data%20Mining%20l%C3%A0%20g%C3%AC?%20C%C3%B4ng%20c%E1%BB%A5%20khai%20ph%C3%A1%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20ph%E1%BB%95%20bi%E1%BA%BFn%20&title=Data%20Mining%20l%C3%A0%20g%C3%AC?%20C%C3%B4ng%20c%E1%BB%A5%20khai%20ph%C3%A1%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20ph%E1%BB%95%20bi%E1%BA%BFn%20&ns0=1

Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông -

Khai thác dữ liệu là gì?? Được biết, đây là một thuật ngữ dùng để chỉ lĩnh vực liên ngành của khoa học máy tính. Cùng đọc bài viết sau để hiểu rõ hơn về thuật ngữ này và các thông tin liên quan khác nhé!

Khai thác dữ liệu là gì?

Ý tưởng

Khai thác dữ liệu thời hạn công việc xử lý một kho dữ liệu khổng lồ. Công việc chính trong Khai phá dữ liệu là quá trình tính toán, phân tích và sắp xếp các mẫu trong tập dữ liệu lớn để thiết lập các mối quan hệ và dễ dàng khắc phục nhiều vấn đề khác trong tương lai.

Khai thác dữ liệu là gì?

Công việc này giúp các doanh nghiệp lớn xác định được xu thế và xu thế trong tương lai. Đây là một quá trình phức tạp và khó khăn vì phải làm việc với kho dữ liệu lớn và nhiều dụng cụ hỗ trợ khác.

Ngoài ra, điều này ko chỉ tập trung vào việc trích xuất dữ liệu nhưng nó còn yêu cầu sự chuyển đổi, suy luận và suy luận mẫu hình, xuất ra các cấu trúc đã phân tích và phân tích nhiều vấn đề khác.

Phương pháp khai thác dữ liệu

Phương pháp khai thác dữ liệu

Ngày nay có sẵn 6 phương pháp Khai thác dữ liệu chính là:

  • Phân loại (Phân loại): Phương pháp này chủ yếu tập trung vào dự đoán và phân loại nhân vật.
  • Hồi quy (Regression): Mục tiêu của phương pháp này là giúp khám phá, lập bản đồ dữ liệu.
  • Phân cụm: Phương pháp phân cụm giúp mô tả mức độ phổ thông. Nó giúp mọi người mô tả dữ liệu bằng cách quyết tâm xác định một các cụm hữu hạn.
  • Tóm tắt: Phương pháp này cho phép người vận hành tìm kiếm một mô tả nhỏ gọn.
  • Mẫu hình ràng buộc (Mẫu hình phụ thuộc): Nhà tăng trưởng sẽ tìm một mẫu hình cục bộ mô tả các phụ thuộc dựa trên cách tiếp cận mẫu hình ràng buộc.
  • Phát hiện thay đổi và độ lệch: Mục tiêu của phương pháp này là tìm ra những thay đổi đáng kể.

Các tính năng chính Khai thác dữ liệu

Các tính năng chính Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu có 5 tính năng chính:

  • Dự đoán mẫu
  • Dự đoán kết quả
  • Xây dựng thông tin phản bác để hỗ trợ phân tích
  • Phân tích và suy luận cho dữ liệu lớn hơn
  • Phân nhóm cho dữ liệu trực quan

Thứ tự triển khai Khai thác dữ liệu

Thứ tự triển khai Khai thác dữ liệu

Quá trình thực hiện Khai thác dữ liệu Có 7 bước:

  • Làm sạch dữ liệu: Đây là bước trước nhất trong khai thác dữ liệu. Điều quan trọng là vì dữ liệu bẩn nếu được sử dụng trực tiếp trong khai thác có thể làm rối loạn quá trình và tạo ra kết quả ko xác thực.
  • Tích hợp dữ liệu: Bước này có thể giúp cải thiện độ xác thực và vận tốc của quá trình khai thác dữ liệu.
  • Giảm dữ liệu: Mục tiêu này làm cho kích thước của dữ liệu nhỏ hơn nhiều nhưng vẫn duy trì tính trọn vẹn.
  • Trao đổi dữ liệu: Trong quá trình này, dữ liệu được chuyển thành một dạng thích hợp để khai thác dữ liệu. Dữ liệu được thống nhất để khai thác hiệu quả hơn và các mẫu dễ hiểu hơn.
  • Khai thác dữ liệu: Khai phá dữ liệu là một quá trình để xác định các mẫu và suy luận từ một lượng lớn dữ liệu.
  • Giám định mẫu: Bước này liên quan tới việc xác định các mẫu kiến ​​thức đại diện dựa trên các thước đo cho biết kiến ​​thức nào là cần thiết và kiến ​​thức nào thừa cần loại trừ. Các phương pháp trực quan hóa và tóm tắt dữ liệu được sử dụng để người dùng có thể hiểu được dữ liệu.
  • Trình diễn thông tin: Dữ liệu được trực quan hóa dưới dạng báo cáo, bảng biểu, v.v. và được gửi tới các bộ phận xử lý thông tin này.

Ứng dụng Khai thác dữ liệu trong cuộc sống

Ứng dụng Khai thác dữ liệu trong cuộc sống

Khai thác dữ liệu Nó được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày, tiêu biểu là trong các lĩnh vực:

  • Nhà hỗ trợ dịch vụ di động
  • Khu vực bán lẻ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Thương nghiệp điện tử
  • Khoa học và Công nghệ
  • Phòng chống tội phạm

Ngoài ra, Khai phá dữ liệu còn được ứng dụng trong các lĩnh vực kinh tế, marketing, chăm sóc sức khỏe, chăm sóc người dùng, v.v.

Một số dụng cụ khai thác dữ liệu khác

RapidMiner

RapidMiner mang trí tuệ nhân tạo tới doanh nghiệp thông qua một nền tảng khoa học dữ liệu mở và có thể mở rộng. Được xây dựng cho các nhóm phân tích, RapidMiner thống nhất toàn thể vòng đời của khoa học dữ liệu từ sẵn sàng dữ liệu tới học máy tới triển khai mẫu hình dự đoán. Hơn 700.000 nhà phân tích sử dụng các thành phầm RapidMiner để xúc tiến doanh thu, giảm chi phí và tránh rủi ro.

RapidMiner được sử dụng cho các ứng dụng kinh doanh và thương nghiệp cũng như nghiên cứu, giáo dục, huấn luyện, tạo mẫu nhanh và tăng trưởng ứng dụng. RapidMiner được sử dụng trên Java độc lập với nền tảng và chạy trên bất kỳ nền tảng nào có sẵn Môi trường thời kì chạy Java (JRE) thích hợp.

RapidMiner

RapidMiner rất dễ sử dụng, đọc tất cả các loại cơ sở dữ liệu rất nhanh chóng, có đầy đủ các tính năng, tiết kiệm thời kì bằng cách sao chép các chuyển đổi để sử dụng lại trên các phân tích mới. Tuy nhiên, phân tích của RapidMiner Studio rất khó san sớt và nó chỉ miễn phí cho 10.000 dòng trước nhất – nếu vượt quá ngưỡng này, bạn sẽ phải trả một khoản phí rất lớn.

Weka

Môi trường Waikato để Phân tích Tri thức (Weka)được tăng trưởng tại Đại học Waikato, New Zealand, là ứng dụng miễn phí được cấp phép theo Giấy phép Công cộng GNU và là ứng dụng đồng hành với cuốn sách “Khai phá dữ liệu: Dụng cụ và kỹ thuật học máy thực tiễn”.

Weka chứa một bộ sưu tập các dụng cụ và thuật toán trực quan để Phân tích dữ liệu và mẫu hình dự đoáncùng với giao diện người dùng đồ họa để dễ dàng truy cập vào các tính năng này.

Weka hỗ trợ một số tác vụ khai thác dữ liệu tiêu chuẩn, cụ thể hơn là tiền xử lý dữ liệu, phân cụm, phân loại, hồi quy, trực quan hóa và lựa chọn tính năng. Weka yêu cầu máy tính phải có ít nhất nền tảng Java 1.7.

Weka

Weka có thể được sử dụng trên bất kỳ nền tảng nào hỗ trợ Java và nó là ứng dụng mã nguồn mở. Ngoài ra, Weka còn có các khóa học trực tuyến miễn phí hướng dẫn cách sử dụng nó. Điểm yếu của Weka là bởi vì nó chạy trên Java, nó tốn nhiều bộ nhớ nhưng có thể tránh được bằng cách sử dụng Giao diện dòng lệnh (CLI) để tải và xử lý các tập dữ liệu lớn.

Mặc dù nó là mã nguồn mở, nó có thể yêu cầu người dùng sắm giấy phép từ một hoặc nhiều tổ chức doanh nghiệp. Ngoài thực tiễn là máy chủ dữ liệu WEKA WIKI (wikispaces) ko hoạt động, thông tin về nơi dữ liệu này sẽ trú ngụ vĩnh viễn vẫn chưa có sẵn.

KNime

KNime (Konstanz Information Miner) là một nền tảng tích hợp, báo cáo và phân tích dữ liệu nguồn mở và miễn phí. KNime tích hợp các thành phần không giống nhau để học máy và khai thác dữ liệu thông qua khái niệm “Lego of Analytics” theo mô-đun dữ liệu. Giao diện người dùng đồ họa và việc sử dụng JDBC cho phép các nút liên kết các nguồn dữ liệu không giống nhau, bao gồm tiền xử lý (ETL: Extraction, Transformation, Loading), mẫu hình hóa, phân tích và trực quan hóa. mã hóa dữ liệu nhưng ko cần hoặc ko cần lập trình tối thiểu.

KNime được sử dụng trong nghiên cứu dược phẩm. Ngoài ra, nó cũng được sử dụng trong các lĩnh vực khác như phân tích dữ liệu người dùng CRM, thông minh kinh doanh, khai thác văn bản và phân tích dữ liệu tài chính. KNIME chạy trên máy tính Linux, Windows (XP trở lên) hoặc MacOS.

KNime

KNime cho phép thao tác và xử lý các tập dữ liệu lớn. Thêm vào đó, nó giúp quản lý nhiều người dùng và thứ tự làm việc. Tuy nhiên, việc quản lý dữ liệu ko chặt chẽ và các tác vụ đơn giản có thể mất nhiều thời kì. KNime cũng thường gặp vấn đề với việc nhập dữ liệu và thống nhất nhiều tệp.

Apache Mahout

Apache Mahout là một dự án của Apache Software Foundation nhằm mục tiêu tạo ra các triển khai miễn phí các thuật toán học máy có thể mở rộng hoặc phân tán với trọng tâm chính là đại số tuyến tính. Mahout cũng hỗ trợ các thư viện Java / Scala cho các phép toán thông thường (tập trung vào đại số tuyến tính và thống kê) và các bộ sưu tập Java nguyên thủy.

Apache Mahout là một dự án của Apache Software Foundation nhằm tạo ra một triển khai miễn phí, có thể mở rộng các thuật toán học máy phân tán với trọng tâm chủ yếu là đại số tuyến tính. Trước đây, ứng dụng này yêu cầu máy sử dụng nền tảng Apache Hadoop, nhưng ngày nay nó chủ yếu tập trung vào Apache Spark.

Apache Mahout

Apache Mahout được nhận định là dễ sử dụng và vận tốc khai thác nhanh cùng với các tính năng khai thác dữ liệu phức tạp. Tuy nhiên, điểm trừ của nó là thuật toán ko nhiều chủng loại, ko có sẵn thứ tự khai thác tự động và hệ thống quản lý dữ liệu ko được nhận định cao.

Khai thác dữ liệu Oracle

Khai thác dữ liệu Oracle (ODM) là một thành phần của Tùy chọn cơ sở dữ liệu phân tích tăng lên của Oracle, hỗ trợ các thuật toán khai thác dữ liệu mạnh mẽ cho phép các nhà phân tích dữ liệu khám phá thông tin cụ thể. Nó cũng đưa ra dự đoán và tận dụng dữ liệu Oracle và các khoản đầu tư của họ. Với ODM, bạn có thể xây dựng và vận dụng các mẫu hình dự đoán bên trong Cơ sở dữ liệu Oracle. Nó giúp bạn dự đoán hành vi của người dùng, nhắm mục tiêu tới những người dùng tốt nhất, tăng trưởng hồ sơ người dùng, xác định các thời cơ bán chéo và phát hiện những điểm thất thường và gian lận tiềm tàng.

Khai thác dữ liệu Oracle hỗ trợ các phương tiện để tạo, quản lý và triển khai các mẫu hình khai thác dữ liệu trong môi trường cơ sở dữ liệu.

Khai thác dữ liệu Oracle

Khai thác dữ liệu Oracle có bằng cấp Bảo mật dữ liệu cao và hệ thống quản lý dữ liệu tuyệt vời. Ngoài ra, ứng dụng còn có viên chức hỗ trợ sẵn sàng hướng dẫn bạn cách sử dụng và giúp bạn khắc phục lúc có sự cố. Tuy nhiên nó có nhược điểm là hệ thống dữ liệu backup ko được xử lý tốt.

TeraData

Teradata là một doanh nghiệp ứng dụng doanh nghiệp tăng trưởng và bán đăng ký ứng dụng phân tích cơ sở dữ liệu. Doanh nghiệp hỗ trợ ba dịch vụ chính: phân tích kinh doanh, thành phầm đám mây và tư vấn. Nó hoạt động ở Bắc và Mỹ Latinh, Châu Âu, Trung Đông, Châu Phi và Châu Á.

TeraData là một doanh nghiệp ứng dụng doanh nghiệp tăng trưởng và bán ứng dụng phân tích cơ sở dữ liệu. Doanh nghiệp hỗ trợ ba dịch vụ chính: phân tích kinh doanh, thành phầm đám mây và tư vấn.

Nền tảng phân tích Teradata hỗ trợ tính năng tốt nhất và các dụng cụ hàng đầu để cho phép người dùng tận dụng lựa chọn dụng cụ và tiếng nói của họ trên quy mô lớn và khai thác nó trên các loại dữ liệu không giống nhau.

TeraData

TeraData giúp người dùng nhúng các phân tích gần với dữ liệu, loại trừ nhu cầu vận chuyển dữ liệu và cho phép người dùng chạy các phân tích của họ dựa trên các tập dữ liệu lớn hơn với vận tốc và độ xác thực cao hơn. Tuy nhiên, ứng dụng cần tăng cấp hệ thống phân tích dữ liệu chuyên sâu và bộ nhớ cho hệ thống quản lý dữ liệu.

Quả cam

Quả cam là một bộ dụng cụ trực quan hóa dữ liệu, học máy và khai thác dữ liệu nguồn mở. Nó có giao diện người dùng lập trình trực quan để phân tích dữ liệu định tính, khám phá nhanh chóng và trực quan hóa dữ liệu tương tác. Orange là một gói ứng dụng lập trình trực quan dựa trên thành phần để trực quan hóa dữ liệu, học máy, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Orange giúp người dùng lập trình trực quan để phân tích dữ liệu khám phá và trực quan hóa dữ liệu tương tác. Orange là gói ứng dụng lập trình trực quan dựa trên thành phần để trực quan hóa dữ liệu, tích lũy dữ liệu máy, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Quả cam

Orange có các widget giúp trực quan hóa dữ liệu đơn giản, lựa chọn con và xử lý trước, để nhận định các thuật toán học tập và các mẫu hình dự đoán. Tuy nhiên, điểm trừ lớn của ứng dụng này là khả năng xử lý tập dữ liệu khổng lồ.

Đây là bài viết giảng giải câu hỏi Khai thác dữ liệu là gì? và những ứng dụng của nó trong cuộc sống. Ngoài ra, bạn cũng có thể khám phá thêm các dụng cụ khai thác dữ liệu phổ thông hiện nay. Hi vọng bạn sẽ có thêm nhiều kiến ​​thức hữu dụng sau lúc đọc bài viết này!

[rule_{ruleNumber}]

#Data #Mining #là #gì #Công #cụ #khai #phá #dữ #liệu #phổ #biến

Nguồn: Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông

Bạn thấy bài viết Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông có khắc phục đươc vấn đề bạn tìm hiểu ko?, nếu  ko hãy comment góp ý thêm về Data Mining là gì? Dụng cụ khai phá dữ liệu phổ thông bên dưới để yt2byt.edu.vn có thể thay đổi & cải thiện nội dung tốt hơn cho độc giả nhé! Cám ơn bạn đã ghé thăm Website Trường Cao đẳng Kỹ thuật Y tế II

Phân mục: Hỏi đáp

Nguồn: yt2byt.edu.vn

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button