KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG Y TẾ

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]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN***LÊ THỊ HỒNG NHUNGNGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHÂNCỤM TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG BÁN LẺ TẠICÁC NHTM VIỆT NAMChuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lýTÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨHà Nội, Năm 2014TÓM TẮT LUẬN VĂN1.Tính cấp thiết của đề tàiTrong[r]

lượng hàng hóa, khách hàng …của doanh nghiệp theo hướng đa chiều.3Kho dữ liệu và khai phá dữ liệuII.Yêu cầu nghiệp vụCác đặc tả ứng dụng của kho dữ liệu cho người sử dụng:1. Tìm tất cả các cửa hàng cùng với thành phố, bang, số điện thoại, mô tả, kích cỡ,trọng lượng và đơn giá củ[r]

14Cuối cùng, một ứng dụng cũng rất phổ biến đó là phân lớp khách hàng(classifying). Dựa vào kỹ thuật data mining học trên cây quyết định (decisiontree) trên dữ liệu khách hàng và chi tiết cuộc gọi có thể tìm ra các luật để phânloại khách hàng. Ví dụ ta có thể phân biệt được khách hàng nào thu[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]

ví dụ thuật toán ID3, C4.5, đôi khi gặp khó khăn trong các trường hợp dữ liệu bị nhiễuhoặc thiếu dữ liệu, không đủ để tạo ra các luật phù hợp hoặc tạo ra các nút có số mẫurất nhỏ. Trong trường hợp này, nếu thuật toán vẫn cứ tiếp tục phát triển cây sẽ dẫn đếntình trạng "Ov[r]

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]

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]

Khai phá luật kết hợp trong khai phá dữ liệu

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]

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 thốn[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

Các tập tin truyền thống (flat files)Các cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases) hay quan hệđối tượng (object relational databases)Các cơ sở dữ liệu giao tác (transactional databases) hay kho dữliệu (data warehouses)Các cơ sở dữ liệu hướng ứng dụng: cơ sở dữ liệu[r]

1.2.5. Lợi ích của khai phá dữ liệu so với các phương pháp khác- So với phương pháp học máy: khai phá dữ liệu có lợi thế hơn ở chỗ nó có thểsử dụng các CSDL chứa nhiễu, dữ liệu không đầy đủ hoặc biến đổi liên tục.- Phương pháp hệ chuyên gia: các ví dụ của chuyên gi[r]

khớp với kết quả thực nghiệm đã nghiên cứu ở chương 2.3.4. KẾT LUẬN CHƢƠNG23KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂNKẾT LUẬNViệc khai phá luật kết hợp mờ đa cấp đã được thể hiện trongluận văn một cách cụ thể từ những khái niệm, định nghĩa cho đếnnhững ví dụ minh họa và thuật giải khám phá. Luận văn hướng[r]

DANH MỤC CÁC BẢNG4DANH MỤC CÁC HÌNH5LỜI MỞ ĐẦU6CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU71.1.Tổng quan về khai phá dữ liệu 171.2.Quy trình tổng quát thực hiện khai phá dữ liệu71.3.Tiến trình khám phá tri thức khi đi vào một bài toán cụ thể81.4.Một số kỹ thuật dùng trong Data Mining91.4.1.Cây quyết địn[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]

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]

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]

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]