การจัดประเภทเป็นวิธีการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้ในการคาดการณ์สมาชิกทีมสำหรับอินสแตนซ์ข้อมูล เป็นขั้นตอนสองขั้นตอน ในขั้นตอนแรก โมเดลจะถูกสร้างขึ้นเพื่อกำหนดชุดข้อมูลหรือแนวทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โมเดลนี้พัฒนาขึ้นโดยพิจารณาจาก tuples ฐานข้อมูลที่กำหนดโดยแอตทริบิวต์ ทูเพิลแต่ละตัวถือเป็นของคลาสที่กำหนดไว้

การจำแนกประเภท การจัดประเภทเป็นวิธีการขุดข้อมูลที่ใช้ในการทำนายสมาชิกทีมสำหรับอินสแตนซ์ข้อมูล ในการจัดหมวดหมู่ มีตัวแปรตามหมวดหมู่เป้าหมาย รวมถึงวงเล็บรายได้ ตัวอย่างเช่น สามารถแบ่งออกเป็นสามกลุ่มหรือหมวดหมู่ เช่น รายได้สูง รายได้ปานกลาง และรายได้ต่ำ โมเดลการทำเหมืองข้อมูลจะวิเคราะห์ชุดระเบียนขนาด

มีขั้นตอนก่อนการประมวลผลต่อไปนี้ที่สามารถใช้กับข้อมูลเพื่ออำนวยความสะดวกในการเพิ่มความถูกต้อง ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาดของเฟสการจัดหมวดหมู่หรือการคาดการณ์ได้ดังนี้ - การล้างข้อมูล − สิ่งนี้กำหนดการประมวลผลล่วงหน้าของข้อมูลเพื่อกำจัดหรือลดสัญญาณรบกวนโดยใช้วิธีการปรับให้เรียบและการทำงา

มีอัลกอริธึมตามสถิติสองประเภทดังต่อไปนี้ - การถดถอย − ปัญหาการถดถอยเกี่ยวข้องกับการประเมินค่าเอาต์พุตที่อยู่บนค่าอินพุต เมื่อใช้สำหรับการจัดประเภท ค่าอินพุตคือค่าจากฐานข้อมูล และค่าเอาต์พุตจะกำหนดคลาส สามารถใช้การถดถอยเพื่อชี้แจงปัญหาการจำแนกประเภท แต่ใช้สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงการพยากรณ์ รู

ต้นไม้การตัดสินใจเป็นกลไกแผนผังลำดับงาน โดยที่โหนดภายในแต่ละโหนดระบุการทดสอบแอตทริบิวต์ แต่ละแผนกกำหนดผลลัพธ์ของการทดสอบ และโหนดปลายสุดอธิบายคลาสหรือการแจกแจงคลาส โหนดที่สูงที่สุดในทรีคือโหนดรูท อัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้แผนผังการตัดสินใจ อัลกอริทึม − สร้างแผนผังการตัดสินใจจากข้อมูลการฝึกอบรมที่ให

การตัดแต่งกิ่งเป็นขั้นตอนที่ลดขนาดของต้นไม้ตัดสินใจ สามารถลดความเสี่ยงของการจัดวางมากเกินไปโดยการกำหนดขนาดของต้นไม้หรือกำจัดพื้นที่ของต้นไม้ที่รองรับพลังงานน้อย การตัดแต่งกิ่งรองรับโดยการเล็มกิ่งที่ตามหลังความผิดปกติในข้อมูลการฝึกเนื่องจากมีเสียงรบกวนหรือสิ่งผิดปกติ และรองรับต้นไม้ต้นทางด้วยวิธีที่เ

การจัดประเภทเป็นวิธีการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้ในการคาดการณ์สมาชิกทีมสำหรับอินสแตนซ์ข้อมูล เป็นขั้นตอนสองขั้นตอน ในขั้นตอนแรก โมเดลจะถูกสร้างขึ้นเพื่อกำหนดชุดข้อมูลหรือแนวทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โมเดลนี้พัฒนาขึ้นโดยพิจารณาจาก tuples ฐานข้อมูลที่กำหนดโดยแอตทริบิวต์ เป็นงานในการวิเคราะห์คุณสมบัติของอ็อบเจ

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นระบบที่ตั้งอยู่ในบริการของโครงข่ายประสาทเทียมทางชีววิทยา เป็นการจำลองระบบประสาททางชีววิทยา ลักษณะของโครงข่ายประสาทเทียมคือมีหลายสถาปัตยกรรม ซึ่งจำเป็นต้องใช้อัลกอริธึมหลายวิธี แต่ถึงแม้จะเป็นระบบที่ซับซ้อน แต่โครงข่ายประสาทเทียมก็เกือบจะเรียบง่าย เครือข่ายเหล่านี้เป็นหนึ่งในเ

OLAP ย่อมาจาก On-Line Analytical Processing OLAP เป็นการจัดหมวดหมู่ของเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ที่อนุญาตให้นักวิเคราะห์ ผู้จัดการ และผู้บริหารสร้างกำไรเชิงลึกในข้อมูลผ่านการเข้าถึงแบบโต้ตอบที่รวดเร็ว สม่ำเสมอ และโต้ตอบได้ในมุมมองที่หลากหลายของข้อมูลที่เป็นไปได้ ซึ่งแปลงจากข้อมูลดิบเพื่อสะท้อนถึงมิติที่แท้จ

คลังข้อมูลมีข้อมูลปริมาณมหาศาล เซิร์ฟเวอร์ OLAP ต้องการการยอมรับคำค้นหาการสนับสนุนการตัดสินใจในลำดับวินาที ดังนั้น จึงจำเป็นสำหรับระบบคลังข้อมูลในการจัดเตรียมเทคนิคการคำนวณคิวบ์ เทคนิคการเข้าถึง และเทคนิคการประมวลผลคิวรีที่มีประสิทธิภาพสูง การคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพของลูกบาศก์ข้อมูล หัวใจสำคัญของกา

คลังข้อมูลและดาต้ามาร์ทใช้ในการใช้งานที่หลากหลาย ผู้บริหารธุรกิจใช้ข้อมูลในคลังข้อมูลและดาต้ามาร์ทเพื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ในบางบริษัท คลังข้อมูลถูกใช้เป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบตอบรับแผนดำเนินการประเมิน วงปิด สำหรับการบริหารองค์กร คลังข้อมูลมีการใช้กันอย่างแพร่หลายใน

OLAM ย่อมาจาก Online analytical mining เป็นที่รู้จักกันว่าการขุด OLAP มันรวมการประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์กับการขุดข้อมูลและความรู้การขุดในฐานข้อมูลหลายมิติ มีหลายกระบวนทัศน์และโครงสร้างของระบบการทำเหมืองข้อมูล เครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลต่างๆ จะต้องทำงานกับข้อมูลที่ผสานรวม สอดคล้องกัน และสะอาด สิ่

เซิร์ฟเวอร์ OLAP เชิงสัมพันธ์ (ROLAP) เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้เป็นเซิร์ฟเวอร์ระดับกลางที่อยู่ในระหว่างเซิร์ฟเวอร์ส่วนหลังเชิงสัมพันธ์และเครื่องมือส่วนหน้าของไคลเอ็นต์ พวกเขาอำนวยความสะดวก DBMS เชิงสัมพันธ์หรือแบบขยายเชิงสัมพันธ์เพื่อบันทึกและจัดการข้อมูลคลังสินค้า และมิดเดิลแวร์ OLAP เพื่อจัดเตรียมรายกา

เซิร์ฟเวอร์ OLAM ทำการขุดเชิงวิเคราะห์ใน data cube คล้ายกับเซิร์ฟเวอร์ OLAP ที่ทำการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ กลไก OLAM และ OLAP แบบบูรณาการ โดยที่ทั้งเซิร์ฟเวอร์ OLAM และ OLAP ยอมรับการสืบค้นออนไลน์ของผู้ใช้ (หรือคำสั่ง) ผ่าน API ส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ และทำงานกับ data cube ในการวิเคราะห์ข

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มใหม่ที่มีความหมายโดยการเปลี่ยนผ่านข้อมูลจำนวนมากที่จัดเก็บไว้ในที่เก็บข้อมูล โดยใช้เทคโนโลยีการรู้จำรูปแบบ ตลอดจนเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ เป็นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงสังเกตเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่สงสัยและเพื่อสรุปข้อมูลด้ว

ข้อดีของการขุดข้อมูล ข้อดีของการขุดข้อมูลมีดังนี้ - การตลาด/การขายปลีก การขุดข้อมูลสามารถช่วยนักการตลาดโดยตรงโดยสนับสนุนพวกเขาด้วยแนวโน้มที่เป็นประโยชน์และแม่นยำเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ ตามแนวโน้มเหล่านี้ นักการตลาดสามารถมุ่งความสนใจทางการตลาดไปยังลูกค้าของตนได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย

การวัดความคล้ายคลึงกันให้กรอบการทำงานที่ใช้การตัดสินใจเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลบางส่วน งานต่างๆ ซึ่งรวมถึงการจัดประเภทและการจัดกลุ่มมักพิจารณาถึงการมีอยู่ของการวัดความคล้ายคลึงกัน ในขณะที่เขตข้อมูลที่มีเทคนิคไม่ดีในการประเมินความคล้ายคลึงกันมักจะพบว่าการค้นหาข้อมูลเป็นหน้าที่ที่ยุ่งยาก มีการใช้มาต

โครงข่ายประสาทเทียมคือชุดของอัลกอริทึมที่พยายามรับรู้ความสัมพันธ์พื้นฐานในชุดระเบียนผ่านกระบวนการที่เลียนแบบวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ ในวิธีนี้ โครงข่ายประสาทเทียมจะกำหนดระบบของเซลล์ประสาท ไม่ว่าจะเป็นแบบอินทรีย์หรือประดิษฐ์ Neural Networks เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ที่จำลองตามกระบวนการ (สมมุติฐาน) ของ

ข้อมูลหมวดหมู่เป็นข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง แอตทริบิวต์ตามหมวดหมู่มีค่าคงที่จำนวนคงที่ โดยไม่มีการจัดลำดับระหว่างค่าที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ หมวดหมู่งาน และประเภทรายการ มีวิธีการต่างๆ ในการสร้างลำดับชั้นแนวคิดสำหรับข้อมูลที่เป็นหมวดหมู่ดังนี้ − ข้อกำหนดของการเรียงลำดับแอตทริบิวต์บางส่วนอย

การรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนของการผสานข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันหลายแห่ง ขณะทำการรวมข้อมูล จะต้องทำงานบน data redundancy, inconsistency, duplicity ฯลฯ ในการทำ data mining การรวมข้อมูลเป็นวิธีการเตรียมบันทึกที่รวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ต่างกันสองแห่งเป็นข้อมูลที่เชื่อมโยงกันเพื่อเก็บรักษาและจัดเตรียมให้เ