Weka là gì

Data Science cùng Data Mining là nhì trong số các lĩnh vực quan trọng đặc biệt độc nhất vô nhị vào technology. Cả hai nghành nghề này gần như luân phiên quanh dữ liệu.quý khách hàng sẽ xem: Weka Là Gì

Tuy nhiên, bọn chúng áp dụng dữ liệu theo 2 biện pháp khác nhau. mà hơn nữa, kiến thức quan trọng để làm bài toán vào cả 2 nghành nghề dịch vụ này cũng khác nhau. Bài viết sau đây hỗ trợ loài kiến thức tổng quan lại về Data Mining.

You watching: Weka là gì

Data Mining là gì?

Data mining – khai thác dữ liệu là quá trình phân loại, sắp xếp những tập đúng theo tài liệu béo để xác minh các chủng loại cùng tùy chỉnh những côn trùng tương tác nhằm mục tiêu giải quyết và xử lý các vụ việc dựa vào so với tài liệu. Các MCU khai thác dữ liệu được cho phép các công ty hoàn toàn có thể dự đoán được Xu thế sau này.

Quá trình khai thác dữ liệu là một quá trình phức hợp bao gồm kho tài liệu nâng cao tương tự như các technology tính toán. ngoài ra, Data Mining không chỉ có số lượng giới hạn trong câu hỏi trích xuất dữ liệu ngoài ra được áp dụng nhằm thay đổi, làm cho sạch, tích thích hợp tài liệu với so sánh mẫu.

Có nhiều tmê say số quan trọng đặc biệt không giống nhau trong Data Mining, ví dụ như luật lệ phối kết hợp, phân một số loại, phân các và dự báo. Một số nhân tài chính của Data Mining:

Dự đoán các mẫu mã dựa vào xu hướng vào tài liệu.Tính tân oán dự đân oán kết quảTạo lên tiếng bình luận để phân tíchtập trung cố gắng vào cửa hàng dữ liệu lớn hơn.Phân các tài liệu trực quan

Các bước trong Data Mining

Các bước quan trọng đặc biệt Khi Data Mining bao gồm:

Cách 1: Làm sạch dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được thiết kế sạch mát làm sao để cho không tồn tại tạp âm xuất xắc bất thường trong dữ liệu.

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

Bước 3: Lựa chọn tài liệu – Trong đoạn này, tài liệu được trích xuất trường đoản cú cửa hàng tài liệu.

Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu – Trong công đoạn này, tài liệu sẽ tiến hành biến đổi nhằm triển khai đối chiếu bắt tắt cũng như những vận động tổng thích hợp.

Cách 5: Khai phá tài liệu – Trong đoạn này, Shop chúng tôi trích xuất dữ liệu có ích từ bỏ đội dữ liệu hiện tại tất cả.

Cách 7: Trình bày thông tin – Trong bước ở đầu cuối, ban bố sẽ tiến hành biểu thị dưới dạng cây, bảng, biểu đồ dùng cùng ma trận. 


*

Các bước vào Data Mining

Ứng dụng của Data Mining

Có những ứng dụng của Data Mining thường nhìn thấy như:

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

Các phương tiện khai phá dữ liệu


*

Các cơ chế khai thác dữ liệu

RapidMiner

Là một Một trong những phương pháp phổ cập độc nhất vô nhị để khai thác dữ liệu, RapidMiner được viết bên trên nền tảng Java nhưng không trải đời mã hóa để quản lý và vận hành. hơn nữa, nó cung ứng những chức năng khai thác dữ liệu khác nhau nhỏng tiền cách xử lý tài liệu, trình diễn dữ liệu, thanh lọc, phân nhiều, v.v.

See more: Nghĩa Của Từ Simile Là Gì - Simile Là Gì, Nghĩa Của Từ Simile

Weka

Weka là một trong những phần mượt khai thác dữ liệu mã mối cung cấp msống được cách tân và phát triển trên Đại học tập Wichita. Giống nlỗi RapidMiner, Weka không có mã hóa cùng thực hiện GUI đơn giản dễ dàng.

Sử dụng Weka, chúng ta có thể call trực tiếp những thuật toán học tập sản phẩm công nghệ hoặc nhập bọn chúng bằng mã Java. Nó cung cấp một loạt những cơ chế như trực quan lại hóa, chi phí cách xử lý, phân một số loại, phân nhiều, v.v.

KNime

KNime là 1 cỗ khai thác dữ liệu mạnh mẽ, đa phần được áp dụng mang đến chi phí xử lý tài liệu, sẽ là, ETL: Trích xuất, Chuyển thay đổi và Tải. hơn nữa, nó tích vừa lòng các yếu tố khác biệt của khoa học lắp thêm và khai thác dữ liệu để hỗ trợ một nền tảng gốc rễ bao hàm mang đến toàn bộ những vận động phù hợp.

Apabịt Mahout

Apabít Mahout là một phần không ngừng mở rộng của Nền tảng Big Data Hadoop. Các công ty cải cách và phát triển tại Apabít sẽ cải tiến và phát triển Mahout nhằm giải quyết nhu cầu gia tăng về khai phá dữ liệu và chuyển động đối chiếu trong Hadoop.

Kết quả là, nó cất các công dụng học tập thứ khác nhau nlỗi phân các loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là một trong điều khoản tuyệt đối nhằm phân các loại, so sánh với dự đân oán dữ liệu. Nó được cho phép người tiêu dùng triển khai khai thác tài liệu bên trên đại lý dữ liệu Squốc lộ nhằm trích xuất những khung người với biểu vật dụng.

TeraData

Đối với tài liệu, nhập kho là 1 trải đời quan trọng. TeraData, còn được gọi là Thương hiệu tài liệu TeraData cung ứng dịch vụ kho chứa những luật pháp khai thác dữ liệu.

See more: " Lightweight Là Gì ? Nghĩa Của Từ Lightweight Trong Tiếng Việt

Orange

Phần mềm Orange được biết đến do Việc tích đúng theo những hiện tượng khai phá tài liệu cùng học sản phẩm. Nó được viết bởi Pythanh mảnh với cung cấp trực quan lại liên tưởng và thẩm mỹ cho người cần sử dụng.

Cập nhật kiến thức mới

Nhập gmail để update nhanh khô duy nhất ban bố, kỹ năng và kiến thức từ Viện 2topdanh sách.com


Chuyên mục: Giải Đáp