Kazalo:

Kaj je podatkovno rudarjenje in kaj ni podatkovno rudarjenje?
Kaj je podatkovno rudarjenje in kaj ni podatkovno rudarjenje?

Video: Kaj je podatkovno rudarjenje in kaj ni podatkovno rudarjenje?

Video: Kaj je podatkovno rudarjenje in kaj ni podatkovno rudarjenje?
Video: Kaj je blockchain? 2024, December
Anonim

Podatkovno rudarjenje poteka brez kakršne koli vnaprej oblikovane hipoteze, zato informacije, ki prihajajo iz podatkov je ne odgovoriti na posebna vprašanja organizacije. Ne podatkovno rudarjenje : Cilj Podatkovno rudarjenje je črpanje vzorcev in znanja iz velikih količin podatkov , ne ekstrakcija ( rudarjenje ) od podatkov sama.

Torej, kaj so podatki v rudarjenju podatkov?

Podatkovno rudarjenje . Z enostavnimi besedami, rudarjenje podatkov je opredeljen kot proces, ki se uporablja za ekstrakcijo uporabnega podatkov iz večjega nabora katerega koli surovega podatkov . To pomeni analiziranje podatkov vzorci v velikih serijah podatkov z uporabo ene ali več programske opreme. Podatkovno rudarjenje ima aplikacije na več področjih, kot sta znanost in raziskave.

Poleg zgoraj navedenega, kako uporabljate podatkovno rudarjenje? Tukaj je seznam 14 drugih pomembnih področij, kjer se podatkovno rudarjenje pogosto uporablja:

  1. Zdravstveno varstvo prihodnosti. Podatkovno rudarjenje ima velik potencial za izboljšanje zdravstvenih sistemov.
  2. Analiza tržne košarice.
  3. Proizvodni inženiring.
  4. CRM.
  5. Odkrivanje goljufij.
  6. Zaznavanje vdorov.
  7. Segmentacija strank.
  8. Finančno bančništvo.

Glede na to, kaj je podatkovno rudarjenje in njegov postopek?

Podatkovno rudarjenje ali je proces odkrivanja vzorcev v velikih podatkov nizi, ki vključujejo metode na presečišču strojnega učenja, statistike in sistemov baz podatkov. To običajno vključuje uporabo tehnik baze podatkov, kot so prostorski indeksi.

Kakšne so vrste podatkov pri rudarjenju podatkov?

Vrste podatkov

  • Relacijske baze podatkov.
  • Podatkovna skladišča.
  • Napredna DB in skladišča informacij.
  • Objektno usmerjene in objektno-relacijske baze podatkov.
  • Transakcijske in prostorske baze podatkov.
  • Heterogene in stare baze podatkov.
  • Multimedijska in pretočna baza podatkov.
  • Besedilne baze podatkov.

Priporočena: