CÁC ỨNG DỤNG THỰC TIỄN CỦA 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]

Hình 10: Cây quyết định tuyển dụng Nhân sự .............................................................23Hình 11: File dữ liệu Excel ...........................................................................................27Hình 12: CSDL Nhân sự trong SQL Server ...........................[r]

trong các giao dịch ở Việt Nam hiện nay nhƣ: cafe, cacao, đƣờng, sắt thép.... Giao dịchhàng hóa tƣơng lai đƣợc thực hiện trên các sàn giao dịch trên thế giới bằng hợp đồnggiao dịch. Các hợp đồng giao dịch này đƣợc chuẩn hóa về loại tài sản, số lƣợng đơn vịtài sản, thể thức thanh toán, kỳ hạn giao dị[r]

các thay đổi về chính sách, dịch vụ hay phản hồi nhằm đảm bảo doanh thu cũng nhưđường lối của công ty .Các thông tin này rất quan trọng nhưng thường không có sẵn trongcác thông tin dạng thô, rất khó để sử dụng các phương pháp như liệt kê, tìm kiếm thôngthường. Ứng dụng khai phá dữ l[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 khai thá[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

Khai phá luật kết hợp trong khai phá dữ liệu

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]

chiến lược tiếp thị hoặc xây dựng các vùng cước phù hợp.dụng dữ liệu chi tiết cuộc gọi, một khi xuất hiện một cuộc gọi nghi ngờ gianMột vấn đề khá phổ biến ở các công ty viễn thông hiện là sự thay đổi nhàlận, lập tức hệ thống sẽ có hành động ứng xử phù hợp, ví dụ như một cảnh báocung cấp dịch[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]

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]

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]

[3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data MiningTechniques”, Springer-Verlag, 2008.[4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory,Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.[5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S. Yu, Rajeev Motwani, andVipin Kumar, “N[r]

1.2.1. Khai phá dữ liệuTri thức đạt được từ quá trình khai pháTri thức đạt được có thể có tính mô tả hay dự đoán tùythuộc vào quá trình khai phá cụ thể.Mô tả (Descriptive): có khả năng đặc trưng hóa các thuộc tínhchung của dữ liệu được khai phá (Tình huố[r]

hình đang tồn tại trong các CSDL nhưng vẫn còn bị che khuất bởi hàng núi dữ liệu.Qui trình này bao gồm ba giai đoạn cơ bản: thăm dò, xây dựng mô hình hoặcđịnh nghĩa mẫu, họp thức/kiểm chứng [7].1.2.2.Định nghĩa khai phá dữ liệuKhai phá dữ liệu được dùng để mô tả quá trình phát h[r]

vụ cần phải hoàn thành.(2) Chuẩn bị dữ liệu và thu thập dữ liệu phù hợp với mục đích đề ra.(3) Tiền xử lý dữ liệu là thu thập và xử lý thô(đơn giản) dữ liệu. Gồm các bước sau:Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ DL nhiễu, DL dư thừa không phù hợp.Làm giàu dữ liệu: Các[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]

a. Document GrowthThao tác update có thể làm tăng kích thước document nếu thêm phần tử vàomảng hoặc thêm field mới vào document. Nếu kích thước document vượt mức chophép, MongoDB phân bổ lại document trên bộ nhớ. Điều này dẫn đến phân mãnh dữliệu, làm tăng thời gian tác vụ đọc, cần phải tránh. Do đó[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]