KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN

trường chứng khoán đã thu hút được các nhà nghiên cứu khám phá vấn đề này bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau. Đối với Việt Nam, thị trường chứng khoán còn khá mới mẻ, song ai cũng biết được tiềm năng và lợi ích đáng kể của nó. Việc khai thác được thị trường này sẽ đem lại lợi ích kinh tế ca[r]

định là có chiều dài bằng nhau. Bài toán so trùng chuỗi con là tìm các chuỗi con trong một chuỗi thời gian tương tự với chuỗi truy vấn. Đây là bài toán cơ bản và là một thành phần quan trọng của nhiều bài toán khác trong khai phá dữ liệu chuỗi[r]

MỞ ĐẦUNgày nay với sự phát triển như vũ bão của ngành công nghệ thông tin, cùng với đó là các công cụ hỗ trợ cho công việc tích lũy thông tin cũng trở lên cực kỳ tiện lợi, dẫn đến khối lượng thông tin của các kho cơ sở dữ liệu (CSD) tăng lên rất nhanh. Cùng với đó các yêu cầu đối với quá trín[r]

độ xử lý của máy vi tính với khả năng phân tích của con người hình thành một hệ thống hữu hiệu để nhận dạng các giao dịch rửa tiền. Do mức độ tinh vi của các hoạt động rửa tiền và lượng dữ liệu giao dịch khổng lồ đang gia tăng hằng ngày của ngân hàng, thì giải pháp cho bài toán nhận dạng giao[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]

 CSDL đa chiều CSDL dạng giao dịch CSDL quan hệ-hướng đối tượng Dữ liệu không gian và thời gian Dữ liệu chuỗi thời gian CSDL đa phương tiện Dữ liệu Text và Web…12Ứng dụng của khai phá dữ liệu Kinh doanh Ngân hàng Bảo hiểm sức khoẻ Y[r]

-12- 2.3.2. Data Mining eXtensions DMX - Data Mining eXtensions là một ngôn ngữ truy vấn khai phá dữ liệu ñược ñịnh nghĩa trong OLE DB dành cho khai phá dữ liệu, ñược kế thừa hầu hết các khái niệm quan hệ và cấu trúc của nó dựa trên ngôn ngữ truy vấn SQL. 2.3.3. Giới thiệ[r]

loại có thể xác định dựa trên kết hợp các thông số. Ví dụ, một khách hàng trong siêu thị có thể thuộc loại khách hàng theo đuổi hàng giảm, khách hàng mua giá đắt, khách hàng thường xuyên, khách hàng quen. Đó sẽ là những lớp được dử dụng phân tích sự khác nhau các giao tác mua hàng như là giao tác ch[r]

công cụ GIS này có thể áp dụng dễ dàng trong thực tiễn nghiên cứu không gian và thời gian để hoànthiện những lỗ hổng chức năng khai phá dữ liệu và khám phá tri thức GIS.Kết quả đáng ghi nhận ở đây là sự tích hợp của các công nghệ thông minh nhân tạo với nhau trongphần mềm GIS để[r]

Kỹ thuật khai phá dữ liệu mơ tả_ Mục tiêu chính của phương pháp phân cụm dữ liệu là nhĩm các đối tượng tương tự nhau trong tập dữ liệu vào các cụm sao cho các đối tượng thuộc cùng một lớ[r]

Vai trò bản chất của CNTT trong kinh tếHệ thống tác nghiệp, điều hànhHệ thống phát hiện tri thứcBài toán phát hiẹn tri thức 45Nghịch lý hiệu quả“Nghịch lý hiệu quả“: Một xung đột của kỳ vọng với thống kêMối quan hệ giữa IT và hiệu quả: nhiều tranh luận song hiểu biết vẫn còn rất hạn chế.Năng l[r]

1.7.2. Ứng dụng của khai phá dữ liệu 1.8. Các thách thức và hướng phát triển của phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu. Chương 2: Khai phá dữ liệu bằng cây quyết định 2.1. Cây quyết định 2.1.1. Định nghĩa cây quyết định 2.1.2. Ưu điểm của cây quyết định 2.1[r]

Gọi D là cơ sở dữ liệu bao gồm n giao dịch T∈ D hỗ trợ (support) cho một tập X ⊆ I nếu nó chứa tất cả các khoản mục của X, nghĩa là X ⊆ T Ký hiệu T(X) để chỉ tập các giao dịch hỗ trợ cho X.Khai phá dữ liệu Hoàng Linh - Lê Mai 11Ví dụ về luật kết hợpVí dụ về luật kết hợpCho CSD[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]

thức hơn so với theo đuổi lợi thế cạnh tranh ?Tri thức và kinh tế tri thứcTri thức Khái niệm Từ điển Compact Oxford English Dictionarysự hiểu biết tinh thông cùng với các kỹ năng mà con người thu nhận được qua kinh nghiệm hoặc giáo dục tổng hợp những gì mà con người biết rõ nhận thức và hiểu bi[r]

Chương 3Chương 3PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀVÀLỰA CHỌN MÔ HÌNHLỰA CHỌN MÔ HÌNH I. MỤC TIÊU HỌC TẬPI. MỤC TIÊU HỌC TẬPXác định nguồn dữ liệu đáng tin cậyHiểu các thành phần cơ bản trong chuỗi thời gianKhảo sát dữ liệu bằng phân tích tự tương quan[r]

việc từ khi bắt đầu đến khi kết thúc. Nội dung bản ghi sự kiện rất quan trọng vì nó quyết định phần lớn các kỹ thuật khai phá có thể áp dụng trên nó.  Mô hình được khai phá là toàn bộ lượng thông tin thể hiện cấu trúc của mô hình sẽ khai phá. Một số mô hình chỉ thể hiện[r]

thức các mẫu cần tìm khi thực hiện KPDL trên các bảng dữ liệu này. Từ đó sẽ xuất hiện các mâu thuẫn trong các vùng dữ liệu.Để sửa chữa mâu thuẫn, ta dùng giá trị NULL để thay thế vào những thông tin chưa biết trong các trường của bảng và cứ tiến hành sửa chữa các mâu thuẫn.c. Làm giàu[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

•Hình dung đơn vị dữ liệu kinh doang dưới dạng một tập các khối•Trong hình vẽ là 3 chiều theo tính tự nhiên của nó•Nếu nhiều hơn 3 mở rộng khái niệm chiều phức và khối đa chiều ảo: siêu khốiVí dụ về các chiều kinh doanh•Các công ty: Chuỗi siêu thị, công ty sản xuất, kinh doanh bảo hiểm[r]