BÀI GIẢNG 16. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KHÁM PHÁ

TRANG 19 TRANG 20 KHÔNG THỂ THAY THẾ KỸ NĂNG PHÂN TÍCH HỖ TRỢ • QUẢN LÝ, • KHÁM PHÁ, • TÌM XU HƯỚNG Tập hợp dữ liệu định tính Xem và tìm hiểu, khám phá dữ liệu Một số người nói về “sự câ[r]

Bài giảng Tổ chức dữ liệu; lưu trữ dữ liệu; dữ liệu gốc; phần mềm để lưu trữ dữ liệu điện tử; nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu cho phân tích; dữ liệu polytomous...

Bài giảng Nghiên cứu Marketing - Chương 9: Xử lý, phân tích dữ liệu và phương pháp phân tích thống kê mô tả trong xử lý dữ liệu trình bày khái quát về xử lý và phân tích dữ liệu, biên tập và mã hóa dữ liệu, phương pháp phân tích thống kê miêu tả.

Bài giảng Phân tích thiết kế hệ thống thông tin - Chương 5: Mô hình hóa dữ liệu cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu mô hình dữ liệu, mô hình thực thể - kết hợp (ER), các phương pháp phân tích dữ liệu,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Đề tài áp dụng các kỹ thuật phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy tuyến tính và kỹ thuật kiểm định ANOVA để xử lý dữ liệu. Kết quả phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá cho biết dữ liệu phân tích trong nghiên cứu này đạt độ tin cậy yêu cầu.

Đề tài áp dụng các kỹ thuật phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy tuyến tính và kỹ thuật kiểm định ANOVA để xử lý dữ liệu. Kết quả phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá cho biết dữ liệu phân tích trong nghiên cứu này đạt độ tin cậy yêu cầu.

Bài giảng Phân tích thiết kế hệ thống thông tin - Chương 5: Mô hình hóa dữ liệu cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu mô hình dữ liệu, mô hình thực thể - kết hợp (ER), các phương pháp phân tích dữ liệu,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Phân tích thiết kế hệ thống thông tin - Bài 6: Phân tích dữ liệu nghiệp vụ tìm hiểu về đại cương thiết kế hệ thống thông tin; phân tích dữ liệu nghiệp vụ; hoàn chỉnh mô hình phân tích.

Còn khai thác dữ liệu ( data mining ) là một ngữ tương đối mới, nó ra đời vào khoảng những năm cuối của của thập kỷ 1980. Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về khai phá dữ liệu. Giáo sư Tom Mitchell đã đưa ra định nghĩa của khai phá dữ liệu như sau: “Khai phá dữ liệu l[r]

Bài giảng Nghiên cứu kinh doanh - Chương 7: Xử lý và phân tích dữ liệu sơ cấp cung cấp cho người học các kiến thức: Hiệu chỉnh dữ liệu, mã hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, phần mềm xử lý dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

1.3 Các kiểu dữ liệu (tt)
 Máy tính chỉ có thể lưu trữ dữ liệu ở dạng nhị phân.
 Nếu muốn phản ánh được dữ liệu đa dạng, thì cần phải xây dựng những phép ánh xạ , những qui tắc tổ chức phức tạp che lên tầng dữ liệu nhị phân thô sơ.

lưu bởi băng từ có tốc độ sao lưu nhanh, không đắt và chứa được rất nhiều dữ liệu. Các ổ băng từ có rất nhiều loại khác nhau về tốc độ, dung lượng và khoảng giá cả để phù hợp với các nhu cầu cài đặt khác nhau.

TRẦN HẠNH NHI • Slide bài giảng của giảng viên • Data Structures and Algorithm Analysis in C, Mark Allen Weiss, Addison Wesley Logman Inc - 1997 • Cấu Trúc Dữ Liệu + Thuật Toán = Chương [r]

tạo trường Cấu trúc: SET _fd_ = Tb.CREATEFIELD _name_, _type_, _size_ Trong đó: Fd: biến kiểu trường Name: tên trường Type: kiểu của trường Size: độ rộng của trường TRANG 5 Các kiểu dữ l[r]

I. Ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (Data Definition Language):
1. Tạo quan hệ và khai báo tất cả các ràng buộc khóa chính, khóa ngoại. Thêm vào 3 thuộc tính GHICHU, DIEMTB, XEPLOAI cho quan hệ HOCVIEN.
2. Mã học viên là một chuỗi 5 ký tự, 3 ký tự đầu là mã lớp, 2 ký tự cuối cùng là số th[r]

I.6. Mảng cấu trúc
Cách khai báo tương tự như mảng một chiều hay ma trận (Kiểu dữ liệu bây giờ là kiểu dữ liệu có cấu trúc).
Cách truy cập phần tử trong mảng cũng như truy cập trên mảng một chiều hay ma trận. Nhưng do từng phần tử có kiểu cấu trúc nên phải chỉ định rõ cần lấy th[r]

SÁNG TẠO BΜI TẬP Nếu đ−ợc phép hỏi, tôi sẽ hỏi rằng bạn có cảm thấy nhàm chán khi bạn cứ suốt ngày ôm lấy một cuốn sách tham khảo và làm hết bài tập này đến bài tập khác, mà đôi lúc bạn [r]

6. Các mức biểu diễn 1 CSDL
 Mức trong : (mức vật lý – Physical) là mức lưu trữ CSDL
(cần giải quyết vấn đề gì? Dữ liệu gì? Lưu trữ như thế nào? ở đâu? Cần các chỉ mục gì? Truy xuất tuần tự hay ngẫu nhiên. Dành cho người quản trị và người sử dụng chuyên môn.

NỘI DUNG HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH MÔN PTTK HTTT
I. MÔ HÌNH QUAN NIỆM DỮ LIỆU - CONCEPTUAL DATA MODEL(CDM)
Bước đầu tiên trong quá trình tạo mô hình quan niệm là xác định định rõ các yêu cầu của nghiệp vụ và để làm được đều này chúng ta lên mô hình mô tả các hoạt động của nghiệp vụ. Điều này[r]

Hiện nay trên thế giới Khám phá tri thức – Khai phá giữ liệu đã và đang được áp dụng một cách rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như : y tế , marketing , ngân hàng , viễn thông, internet… .