ỨNG DỤNG DATA MINING

KHAI THÁC DỮ LIỆU & ỨNG DỤNG (DATA MINING) GV : ThS.Lê Ngọc Thành 2 BÀI 1 TỔNG QUAN 3 NỘI DUNG 1. Tại sao cần khai thác dữ liệu ? 2. Khai thác dữ liệu (KTDL) là gì ? 3. Qui trình Khám phá tri thức (KDD) 4. Các nhiệm vụ chính của KTDL 5. Các kỹ thuật KTDL 6. Các thách thứ[r]

Hình 1.1. Quá trình phát hiện tri thức 7 1.2. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu 1.2.1. Cây quyết định 1.2.2. Mạng nơron 1.2.3. Phân cụm 1.2.4. Luật kết hợp 1.2.5. Factor analysis (Phân tích nhân tố) 1.2.6. Chuỗi thời gian 1.3. Ứng dụng của khai phá dữ liệu 1.3.1. Dạng dữ liệu có thể khai phá [r]

quả câu lệnh, mắc lỗi và tìm cách sửa lỗi. Cách học "trial and error" này theo tôi là cách tốt nhất để học lập trình. Thời gian và công sức bạn bỏ ra bao nhiêu sẽ mang lại cho bạn nhiều kiến thức bấy nhiêu.Nếu bạn đã có nền tảng là một ngôn ngữ lập trình như C, C++ hay Pascal, việc làm quen với MATL[r]

Time SeriesSequence Sequence ClusteringClusteringAssociationAssociationNaïve Naïve BayesBayesNeural NetNeural NetĐã được giới thiệu trong SQL Server 2000Đã được giới thiệu trong SQL Server 2000LogisticLogisticRegressionRegressionLinear RegressionLinear Regression Text MiningText MiningKhái n[r]

Để thêm các node vào dòng dữ liệu , kích đúp vào biểu tượng từ các Palette Nodes hoặc kéo và thả chúng vào stream. Sau đó kết nối chúng để tạo ra một dòng, đại diện cho dòng chảy của dữ liệu. Mỗi palette nodes chứa một bộ sưu tập của các nút liên quan, sử dụng cho các giai đoạn khác nhau của các hoạ[r]

Contents I. Giới Thiệu Đề Tài 3 II. OLap 5 2.1. OLap là gì ? 5 2.2. Mô hình dữ liệu đa chiều 5 2.3. Giới thiệu dịch vụ OLAP (OLAP Services) của Microsoft SQL Server 7 2.4. So sánh OLAP với OLTP: 8 2.5. Các mô hình lưu trữ hỗ trợ OLAP 9 2.5.1. Mô hình Multidimensional OLAP (MOLAP) 9 2.5.2. Mô hình Re[r]

Contents
I. Giới Thiệu Đề Tài 3
II. OLap 5
2.1. OLap là gì ? 5
2.2. Mô hình dữ liệu đa chiều 5
2.3. Giới thiệu dịch vụ OLAP (OLAP Services) của Microsoft SQL Server 7
2.4. So sánh OLAP với OLTP: 8
2.5. Các mô hình lưu trữ hỗ trợ OLAP 9
2.5.1. Mô hình Multidimensional OLAP (MOLAP) 9
2.5.2. Mô hình Re[r]

Khai thác dữ liệu (Data mining)–Giới thiệu–Qui trình khám phá tri thức–Luật kết hợp–Cách tiếp cận các vấn đề KTDL.– Ứng dụng –Các công cụ KTDL hiện đai sử dụng trong thương mại.25/12/2009Giới thiệu DW35/12/2009Kho dữ liệu là tuyển tập các cơ sở dữ liệu tích hợp, hướng chủ đề, đư[r]

trích chọn thuộc tính trong Khai phá dữ liệu (Feature Selection in Data Mining)

Model combination is not always possible. However, when restricted to binary-classificatorymodels it is possible to utilize Receiver Operating Characteristic (Provost and Fawcett, 2001)curves to assist both model comparison, and model combination. ROC analysis plots differ-ent binary-classification mo[r]

Data Mining and Knowledge Discovery HandbookSecond EditionOded Maimon · Lior RokachEditorsData Mining and KnowledgeDiscovery HandbookSecond Edition123EditorsProf. Oded MaimonTel Aviv UniversityDept. Industrial Engineering69978 Ramat AvivIsraelmaimon@eng.tau.ac.ilBen-Gurion Unive[r]

Encyclopedia of Data Warehousing and Mining PASSWORD: www.Chipollo.Info Encyclopedia of Data Warehousing and Mining PASSWORD: www.Chipollo.Info Encyclopedia_of_Modern_US_Military_Weapons.pdf.html Encyclopedia_Of_The_Boer_War.chm.html Encyclopedia_of_Biological_Chemistry_-[r]

ing scientific and industrial data. Wherever three-dimensional datasets need to be processed,65 Commercial Data Mining Software 1255Avizo offers a comprehensive feature set within an intuitive workflow and easy-to-use graph-ical user interface (VSG, 2009).Fig. 65.14. Four views of[r]

Number of analysts From: R. Grossman, C. Kamath, V. Kumar, “Data Mining for Scientific and Engineering Applications”© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data Mining 5 What is Data Mining?Many Definitions–Non-trivial extraction of implicit, previously unkno[r]

FIGURE 9-34 Data mining functions and techniques.338 CHAPTER 9 MODELING FOR DECISION-SUPPORT SYSTEMSMarket Basket Analysis. This is a very useful application for retail. Link analysis algori-thms uncover affinities between products that are bought together. Other businesses suchas upsca[r]

for negative life event classification. The asso-ciation language patterns can capture word rela-tionships in sentences, thus yielding higher per-formance than the baseline system using single words alone. Future work will focus on devising a semi-supervised or unsupervised method for language patte[r]

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa trước, BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa trước

again to achieve the goal that effects of old examples are eliminated at a certain rate.In terms of an incremental decision tree classifier, this means we have to discard,re-grow sub trees, or build alternative subtrees under a node (Hulten et al., 2001).The resulting algorithm is often complicated,[r]

Khai thác đồ thị dựa trên tài liệu data mining concepts and techniques, jiawei han

CUSTOMER SATISFACTION USING DATA MININGTECHNIQUESNikolaos F. Matsatsinis, E. Ioannidou, E. GrigoroudisTechnical University of CreteDecision Support Systems LaboratoryUniversity Campus, Kounoupidiana, 73100 Chania, GreecePhone: +30.821.37254, Fax: +30.821.64824E-mail: nikos@dias.ergasya.tuc.gr[r]