ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU

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]

Qua hai năm học tập, tìm tòi, nghiên cứu, đặc biệt là trong khoảng thời gianlàm luận văn, tác giả đã hoàn thiện luận văn với các mục tiêu đặt ra ban đầu. Cụthể luận văn đã đạt được những kết quả sau:- Trình bày các kiến thức cơ bản về khai phá tri thức và khai phá dữ liệu.- Giới[r]

I. LỜI NÓI ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay xuất hiện nhiều loại thiết bị ghi điện tử số như máy quét, microphone, máy ảnh và máy quay cũng như sư phát triển mạnh mẽ của của các bộ nhớ lưu trữ của máy tính và sự phát triển mạnh mẽ của Internet làm cho hệ thống cơ sở dữ liệu đa phương tiện vô cùng l[r]

Định nghĩa của Parsaye: “Khai phá dữ liệu là quá trình trợ giúp quyết định,trong đó chúng ta tìm kiếm các mẫu thông tin chưa biết và bất ngờ trongCSDL lớn”Với một cách tiếp cận ứng dụng hơn, tiến sĩ Fayyad đã phátbiểu:”Khai phá dữ liệu thường được xem là việc khám[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]

giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt
giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt
giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt
giáo trình khai phá dữ liệu tiếng việt giáo trình khai phá[r]

Khai phá dữ liệu trong mô hKhai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hì[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]

Các thuật toán khai phá dữ liệu và ứng dụng
Nội dung
Quá trình phát hiện tri thức
Khái niệm,phương pháp khai phá dữ liệu
Khái niệm về luật kết hợp
Quá trình khai phá luật kết hợp
Thuật toán Apriori
Hình thành, xác định và định nghĩa bài toán.
2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu.
3. Khai phá dữ li[r]

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU MỜ VÀ ỨNG DỤNG
Tìm hiểu các vấn đề trong khai phá luật kết hợp đối với thuộc tính số, ĐSGT
Tìm hiểu thuật toán khai phá luật kết hợp mờ tổng quát
Nghiên cứu thuật toán khai phá luật kết hợp mờ tổng quát theo hướng tiếp cận ĐSGT

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]

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]

người ra quyết định trong các tổ chức tài chính, thương mại, khoa học, ... . Đúngnhư John Naisbett đã cảnh báo “Chúng ta đang chìm ngập trong dữ liệu mà vẫnđói tri thức”.Với một khối lượng dữ liệu tăng nhanh và khổng lồ như vậy, rõ ràng cácphương pháp thủ công truyền thống áp dụng để p[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
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]

đối diện với thách thức về mặt hiệu quả và quy mô.-Phân lớp và dự đoán: Xếp một đối tượng vào trong những lớp đã biết. Ví dụ: Phânlớp vùng địa lý theo dữ liệu thời tiết. Đối với hướng tiếp cận này thường áp dụng mộtsố kỹ thuật như học máy, cây quyết định, mạng noron nhân tạo.-Phân cụm và phân[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

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]

Vấn đề phân lớp và dự đoán là khâu rất quan trọng trong học máy và khai phá dữ liệu, phát triển tri thức. Kỹ thuật Support Vector Machines (SVM) được đánh giá là công cụ mạnh và tinh vi nhất hiện nay cho những bài toán phân lớp phi tuyến. Nhiều ứng dụng đã và đang được xây dựng dựa trên kỹ thuật SVM[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]