Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Data Mining?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Data Mining
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Data Mining?
Ang pagmimina ng data ay ang proseso ng pagsusuri ng mga nakatagong pattern ng data ayon sa iba't ibang mga pananaw para sa pagkategorya sa mga kapaki-pakinabang na impormasyon, na nakolekta at tipunin sa mga karaniwang lugar, tulad ng mga bodega ng data, para sa mahusay na pagsusuri, algorithm ng pagmimina ng data, pagpapadali sa paggawa ng desisyon sa negosyo at iba pang impormasyon mga kinakailangan upang tuluyang i-cut ang mga gastos at dagdagan ang kita.
Ang data mining ay kilala rin bilang pagtuklas ng data at pagtuklas ng kaalaman.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Data Mining
Ang mga pangunahing hakbang na kasangkot sa isang proseso ng pagmimina ng data ay:
- I-extract, ibahin ang anyo at i-load ang data sa isang bodega ng data
- Mag-imbak at pamahalaan ang data sa isang database ng multidimensional
- Magbigay ng access sa data sa mga analyst ng negosyo gamit ang application software
- Sinuri ang kasalukuyan ng data sa madaling maunawaan na mga form, tulad ng mga grap
Ang unang hakbang sa pagmimina ng data ay ang pangangalap ng mga may-katuturang data na kritikal para sa negosyo. Ang data ng kumpanya ay alinman sa transactional, non-operational o metadata. Ang transactional data ay tumatalakay sa mga pang-araw-araw na operasyon tulad ng mga benta, imbentaryo at gastos atbp. Ang data na hindi pagpapatakbo ay karaniwang forecast, habang ang metadata ay nababahala sa lohikal na disenyo ng database. Ang mga pattern at ugnayan sa mga elemento ng data ay nagbibigay ng nauugnay na impormasyon, na maaaring dagdagan ang kita ng organisasyon. Ang mga samahan na may isang malakas na deal sa pagtuon ng consumer sa mga pamamaraan ng pagmimina ng data na nagbibigay ng malinaw na mga larawan ng mga produktong ibinebenta, presyo, kumpetisyon at mga demograpiko ng customer.
Halimbawa, ang tingian na higanteng si Wal-Mart ay naghahatid ng lahat ng may-katuturang impormasyon sa isang bodega ng data na may mga terabytes ng data. Ang data na ito ay madaling ma-access ng mga supplier na nagbibigay-daan sa kanila upang makilala ang mga pattern ng pagbili ng customer. Maaari silang makabuo ng mga pattern sa mga gawi sa pamimili, karamihan sa mga shocked day, pinaka hinanap para sa mga produkto at iba pang data na gumagamit ng mga pamamaraan sa pagmimina ng data.
Ang pangalawang hakbang sa pagmimina ng data ay ang pagpili ng isang angkop na algorithm - isang mekanismo na gumagawa ng isang data ng pagmimina ng data. Ang pangkalahatang pagtatrabaho ng algorithm ay nagsasangkot ng pagkilala ng mga uso sa isang hanay ng data at gamit ang output para sa kahulugan ng parameter. Ang pinakatanyag na mga algorithm na ginagamit para sa pagmimina ng data ay ang mga pag-uuri ng algorithm at regression algorithm, na ginagamit upang makilala ang mga ugnayan sa mga elemento ng data. Ang mga pangunahing tagabenta ng database tulad ng Oracle at SQL ay nagsasama ng mga data sa pagmimina ng data, tulad ng clustering at regression tress, upang matugunan ang pangangailangan para sa pagmimina ng data.