Spatial Data Mining

Nilalaman

• Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Spatial 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 Spatial Data Mining

Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Spatial Data Mining?

Ang spatial data mining ay ang aplikasyon ng data mining sa mga spatial models. Sa pagmimina ng spatial data, ang mga analyst ay gumagamit ng impormasyon sa heograpiya o spatial upang makagawa ng katalinuhan sa negosyo o iba pang mga resulta. Nangangailangan ito ng mga tukoy na pamamaraan at mapagkukunan upang makuha ang data ng heograpiya sa nauugnay at kapaki-pakinabang na mga format.

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 Spatial Data Mining

Ang mga hamon na kasangkot sa spatial data mining ay kinabibilangan ng pagkilala ng mga pattern o paghahanap ng mga bagay na nauugnay sa mga tanong na nagtutulak sa proyekto ng pananaliksik. Ang mga analyst ay maaaring naghahanap sa isang malaking patlang ng database o iba pang napakalaking set ng data upang mahanap lamang ang may-katuturang data, gamit ang mga tool sa GIS / GPS o katulad na mga system.

Ang isang kagiliw-giliw na bagay tungkol sa salitang "spatial data mining" ay karaniwang ginagamit upang pag-usapan ang tungkol sa paghahanap ng kapaki-pakinabang at di-mahalaga na mga pattern sa data. Sa madaling salita, ang pag-set up lamang ng isang visual na mapa ng data sa heograpiya ay maaaring hindi isaalang-alang na pagmimina ng spatial data ng mga eksperto. Ang pangunahing layunin ng isang spatial data sa pagmimina ng data ay upang makilala ang impormasyon upang makabuo ng tunay, maaaring kumilos na mga pattern upang ipakita, hindi kasama ang mga bagay tulad ng pagkakasunod-sunod na istatistika, randomized spatial na pagmomolde o hindi nauugnay na mga resulta. Ang isang paraan ng pag-aaral ay maaaring gawin ito ay sa pamamagitan ng pagsusuklay sa pamamagitan ng data na naghahanap ng mga "parehong-object" o "katumbas ng object" upang magbigay ng tumpak na paghahambing ng iba't ibang mga lokasyon ng heograpiya.