ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH

Trong chương 1, tác giả trình bày tổng quan về phân đoạn khách hàng nóichung và phân đoạn khách hàng ngân hàng nói riêng. Trong chương này, tác giảcũng trình bày về thực trạng và các vấn đề gặp phải trong hoạt động phân đoạnkhách hàng tại các NHTM Việt Nam hiện nay. Cuối cùng, t[r]

minh được áp dụng để trích xuất mẫu dữ liệu).• Đánh giá mẫu (xác định các mô hình thực sự quan tâm đại diện chokiến thức dựa trên một vài đo lường lưu tâm).• Biểu diễn tri thức (nơi kỹ thuật biểu diễn tri thức và sự hình dung đượcsử dụng để trình bày các tri thức được khai thác đến người dùng[r]

còn lại họ không biết sẽ phải làm gì hoặc có thể làm gì với chúng nhưng họ vẫntiếp tục thu thập rất tốn kém với ý nghĩ lo sợ rằng sẽ có cái gì đó quan trọng đã7Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong hệ thống IDSbị bỏ qua sau này có lúc cần đến nó. Các phương pháp quản trị và k[r]

Trong thời buổi hiện đại ngày nay, công nghệ thông tin cũng như những ứng dụng của nó không ngừng phát triển, lượng thông tin và cơ sở dữ liệu được thu thập và lưu trữ cũng tích lũy ngày một nhiều lên. Con người cũng vì thế mà cần có thông tin với tốc độ nhanh nhất để đưa ra quyết định dựa trên lượn[r]

MỞ ĐẦU

Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin
đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên Internet một cách đáng kể. Phương
thức sử dụng giấy tờ trong giao dịch đã dần được số hóa chuyển sang các dạng
văn bản lưu trữ trên máy tính hoặc truyền tải trên mạng.[r]

Sự phát triển của công nghệ thông tin và việc ứng dụng công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống, kinh tế xã hội trong nhiều năm qua cũng đồng nghĩa với lượng dữ liệu đã được các cơ quan thu thập và lưu trữ ngày một tích luỹ nhiều lên. Họ lưu trữ các dữ liệu này vì cho rằng trong nó ẩn c[r]

MỤC LỤC

1. Giới thiệu
2. Tại Sao Phải Khai Phá Dữ Liệu
3. Khái Niệm Kho Dữ Liệu
4. Cấu Trúc Kho Dữ Liệu
5. Mối Liên Quan Giữa Kho Dữ Liệu Và Khai Phá Dữ Liệu
6. OLAP là gì
7. Mô Hình Dữ Liệu Đa Chiều
8. Công cụ hỗ trợ OLAP









1. Giới thiệu.
Công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng và[r]

Giới thiệu về khai phá dữ liệu và các giai đoạn của quy trình khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức và các ứng dụng chính của khai phá dữ liệu
1) Nghiên cứu lĩnh vực
- Nghiên cứu lĩnh vực cần sử dụng DM để xác định được những tri thức ta cần chắt lọc  tránh tốn thời gian cho những tri thức không[r]

ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP ĐỂ PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ CÁC BẢNG BIỂU VỀ ĐIỀU TRA DÂN SỐ
Khái phá luật kết hợp trong lĩnh vực khai phá dữ liệu
Ứng dụng luật kết hợp vào việc phân tích, đánh giá
kết quả của các bảng biểu điều tra dân số về trình độ
học vấn, chuyên môn kỹ thuật giữa các vùng miền
Việt Nam

MỞ ĐẦU
Bài toán dự báo tài chính ngày càng được nhiều người quan tâm trong bối cảnh phát triển kinh tế xã hội. Đầu tư vào thị trường chứng khoán đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và hiểu biết của các nhà đầu tư. Các kĩ thuật khai phá dữ liệu được áp dụng nhằm dự báo sự lên xuống của thị trường là một gợi[r]

ỨNG DỤNG PHÂN CỤM DỮ LIỆU TRONG PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỂM CỦA HỌC SINH
Bố cục luận văn gồm 3 chương:
Chương 1: Tìm hiểu tổng quan về khai phá dữ liệu và kỹ thuật
phân cụm dữ liệu trong KPDL.

Chương 2: Tìm hiểu một số thuật toán điển hình trong phân cụm
dữ liệu.

Chương 3: Ứng dụng thuật to[r]

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài
Trong hoạt động nghiên cứu khoa học, các bài báo khoa học đóng một vai trò rất quan trọng. Nó không chỉ là một bản báo cáo về một công trình nghiên cứu, mà còn là một đóng góp cho kho tàng tri thức của thế giới. Khoa học tiến bộ cũng nhờ một phần lớn vào thông tin từ n[r]

nghiệp, ta thường phải đối mặt với rất nhiều thuộc tính, trong đó có những thuộcphương pháp và quy trình giải quyết vấn đề lựa chọn thuộc tính. Một số ứngtính dư thừa. Việc phải đo đạc cả những thuộc tính như vậy sẽ rất tốn kém.dụng quan trọng của lựa chọn thuộc tính cũng đã được bàn tới ở cu[r]

Luận văn nghiên cứu tổng quan về đặc tính công nghệ khai phá dữ liệu, các kỹ thuật khai phá dữ liệu (phân cụm, phân lớp..), các phần mềm thông dụng khai phá dữ liệu và giải pháp phân lớp dựa trên cây quyết định. Luận văn tập trung vào thuật toán tiêu biểu ứng dụng cho phạm vi phân tích dữ liệu là “M[r]

MỤC LỤC
MỤC LỤC 1
BẢNG CÁC KÝ HIỆU 3
LỜI NÓI ĐẦU 4
Chương 1: TỔNG QUAN 6
1.1 Khai phá dữ liệu 6
1.2 Luật kết hợp 10
1.2.1 Một số khái niệm liên quan. 10
1.2.2 Giải thuật Apriori khai phá tập hạng mục phổ biến 12
a. Bản chất 13
b. Ví dụ: 13
c. Giả mã 14
d. Nhận xét th[r]

Mục lục
Chương 1: Giới thiệu đề tài 3
1. Đặt vấn đề 3
2. Mục đích 3
3. Nội dung tiểu luận 4
Chương 2: Association Rule 5
I. Một số khái niệm về data mining 5
1. Khai phá dữ liệu (data mining) 5
2. Các tác vụ khai phá dữ liệu (data mining tasksfunctions) 5
II. Association Rule 7
1. Association Rule 7[r]

Mô hình hóa dữ liệu , đề tìa nghiên cứu về phát hiện ứng dụng của luật khai phá dữ liệu trong phân tích thị trường . Sử dụng luật kết hợp trong khai phá dữ liệu với các thuật toán Apriori , fpgrowth để tìm ra luật kết hợp trong thông tin hàng hóa

MỤC LỤC
I. LỜI MỞ ĐẦU 2
II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT TẬP THÔ LIÊN QUAN 3
1. Khai phá trí thức trong csdl (Knowdlege Discovery in Databases – KDD) 3
2. Tập thô trong khai phá trí thức 3
3. Mô tả các bước khai phá dữ liệu sử dụng lý thuyết tập thô 4
3.1. Hiệu chỉnh dữ liệu: 4
3.2. Rút gọn tập thuộc tính: 4
3.3[r]

Nội dung
Chương I. Tổng quan về khám phá tri thức (KDD) và khai phá dữ liệu (DM)
Chương II. Tiền xử lý dữ liệu
Chương III. Một số phương pháp khai phá dữ liệu
Chương IV. Lượng giá và sử dụng tri thức được khám phá
Chương V. Ứng dụng
I.1. Khám phá tri thức và khai phá dữ liệu là gì?

Giáo sư Tom[r]

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG PHÂN LỚP DỊCH VỤ WEB
Tìm hiểu các thuật toán về phân lớp dữ liệu trong khai phá dữ liệu.
Nghiên cứu, xây dựng tập dữ liệu mẫu về các dịch vụ web để thử nghiệm các thuật toán phân lớp.
Thử nghiệm các thuật toán phân lớp trên phần mềm khai phá dữ liệu để[r]