Weka là gì

Data Science với Data Mining là hai trong những các nghành nghề dịch vụ đặc biệt quan trọng tốt nhất trong technology. Cả hai nghành này đầy đủ xoay xung quanh tài liệu.

Bạn đang xem: Weka là gì

Tuy nhiên, bọn chúng sử dụng tài liệu theo 2 giải pháp khác biệt. ngoài ra, kỹ năng và kiến thức cần thiết để gia công bài toán vào cả hai nghành nghề này cũng khác nhau. Bài viết tiếp sau đây cung ứng kiến thức tổng quan về Data Mining.


Data Mining là gì?

Data mining – khai phá dữ liệu là quy trình phân một số loại, thu xếp các tập hòa hợp dữ liệu lớn để khẳng định những mẫu mã và tùy chỉnh thiết lập những côn trùng liên hệ nhằm mục đích giải quyết và xử lý những vấn đề nhờ vào so với dữ liệu. Các MCU khai phá dữ liệu được cho phép những công ty có thể dự đoán thù được Xu thế tương lai.

Quá trình khai phá tài liệu là 1 trong những quá trình phức tạp bao hàm kho dữ liệu sâu sát cũng như các technology tính tân oán. ngoại giả, Data Mining không chỉ là giới hạn trong vấn đề trích xuất dữ liệu Hơn nữa được áp dụng để đổi khác, có tác dụng sạch sẽ, tích hợp tài liệu với so sánh mẫu.

Có những tham số đặc biệt quan trọng khác biệt vào Data Mining, ví dụ như quy tắc phối hợp, phân một số loại, phân các với đoán trước. Một số kĩ năng chủ yếu của Data Mining:

Dự đoán các mẫu dựa trên Xu thế vào dữ liệu.Tính toán dự đoán kết quảTạo công bố phản hồi nhằm phân tíchcố gắng tập trung vào các đại lý dữ liệu lớn hơn.Phân cụm dữ liệu trực quan

Các bước vào Data Mining

Các bước đặc biệt lúc Data Mining bao gồm:

Cách 1: Làm không bẩn tài liệu – Trong đoạn này, tài liệu được thiết kế sạch mát sao để cho không có tạp âm tuyệt phi lý trong tài liệu.

Cách 2: Tích thích hợp dữ liệu – Trong quy trình tích thích hợp tài liệu, những nguồn tài liệu đang phối kết hợp lại thành một.

Cách 3: Lựa chọn dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được trích xuất tự đại lý tài liệu.

Cách 4: Chuyển đổi tài liệu – Trong công đoạn này, dữ liệu sẽ tiến hành chuyển đổi nhằm triển khai phân tích tóm tắt cũng tương tự các chuyển động tổng vừa lòng.

Bước 5: Knhì phá tài liệu – Trong bước này, công ty chúng tôi trích xuất dữ liệu hữu dụng từ nhóm tài liệu hiện nay tất cả.

Cách 6: Đánh giá bán chủng loại – Chúng tôi so sánh một số mẫu mã tất cả trong tài liệu.

Xem thêm: Nghĩa Của Từ Stagger Là Gì ? Định Nghĩa, Ví Dụ, Giải Thích Staggered Là Gì

Bước 7: Trình bày công bố – Trong bước sau cuối, thông báo sẽ được biểu hiện bên dưới dạng cây, bảng, biểu vật dụng với ma trận. 


*

Các bước trong Data Mining


Ứng dụng của Data Mining

Có những áp dụng của Data Mining thường thấy như:

Phân tích thị trường cùng bệnh khoánPhát hiện nay gian lậnQuản lý khủng hoảng và đối chiếu doanh nghiệpPhân tích quý hiếm trọn đời của khách hàng hàngKhám phá thêm 10 ứng dụng khai phá dữ liệu

Các vẻ ngoài khai phá dữ liệu


*

Các pháp luật khai thác dữ liệu


RapidMiner

Là một trong số những lý lẽ phổ biến tốt nhất để khai phá tài liệu, RapidMiner được viết bên trên nền tảng gốc rễ Java dẫu vậy ko những hiểu biết mã hóa để quản lý và vận hành. ngoại giả, nó hỗ trợ các chức năng khai quật dữ liệu khác biệt nhỏng tiền cách xử lý tài liệu, màn biểu diễn tài liệu, lọc, phân nhiều, v.v.

Weka

Weka là một phần mềm khai quật dữ liệu mã mối cung cấp mlàm việc được phát triển trên Đại học Wichita. Giống nlỗi RapidMiner, Weka không tồn tại mã hóa với sử dụng GUI đơn giản dễ dàng.

Sử dụng Weka, bạn có thể hotline thẳng những thuật tân oán học trang bị hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó cung cấp hàng loạt các dụng cụ nhỏng trực quan hóa, chi phí cách xử lý, phân một số loại, phân cụm, v.v.

KNime

KNime là 1 trong bộ khai phá dữ liệu trẻ trung và tràn đầy năng lượng, đa phần được thực hiện đến tiền cách xử trí tài liệu, đó là, ETL: Trích xuất, Chuyển thay đổi và Tải. mà còn, nó tích đúng theo nhiều yếu tố khác nhau của công nghệ đồ vật và khai thác tài liệu nhằm hỗ trợ một nền tảng bao hàm đến tất cả các chuyển động cân xứng.

Apabịt Mahout

Apabít Mahout là một phần mở rộng của Nền tảng Big Data Hadoop. Các nhà cách tân và phát triển trên Apabít vẫn trở nên tân tiến Mahout nhằm giải quyết nhu yếu tăng thêm về khai phá dữ liệu với vận động phân tích vào Hadoop.

Kết quả là, nó cất những công dụng học sản phẩm công nghệ khác nhau như phân loại, hồi quy, phân nhiều, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là một trong những vẻ ngoài tuyệt vời nhất nhằm phân một số loại, đối chiếu cùng dự đân oán dữ liệu. Nó chất nhận được người dùng triển khai khai phá dữ liệu trên cơ sở tài liệu SQL nhằm trích xuất các khung người và biểu vật.

TeraData

Đối với dữ liệu, nhập kho là 1 trong những trải nghiệm cần thiết. TeraData, có cách gọi khác là Cơ sở tài liệu TeraData cung ứng dịch vụ kho đựng những chính sách khai thác dữ liệu.

Nó rất có thể lưu trữ dữ liệu dựa vào mức độ áp dụng của bọn chúng, tức thị, nó lưu trữ tài liệu không nhiều được sử dụng trong phần ‘slow’ cùng chất nhận được truy vấn nhanh vào tài liệu được thực hiện tiếp tục.

Xem thêm: #1 Cô/Dì/Thím/Mợ Chú Tiếng Anh Là Gì ? Cách Viết,

Orange

Phần mềm Orange được biết đến vày câu hỏi tích hợp các lý lẽ khai phá dữ liệu cùng học tập sản phẩm. Nó được viết bằng Pykhông lớn với hỗ trợ trực quan lại shop cùng thẩm mỹ cho những người cần sử dụng.


Cập nhật kiến thức mới

Nhập email nhằm update nhanh tốt nhất thông báo, kỹ năng từ Viện gocnhintangphat.com


Chuyên mục: Định Nghĩa