فيديو: ما هو التنقيب في البيانات المعروف أيضًا باسم؟
2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43
بيانات التعدين يبحث عن أنماط مخفية وصالحة ومفيدة بشكل كبير البيانات مجموعات. بيانات التعدين يكون وتسمى أيضا كاكتشاف المعرفة ، واستخراج المعرفة ، البيانات / تحليل الأنماط ، وجمع المعلومات ، إلخ.
إذن ، ماذا يعني التنقيب عن البيانات؟
تعريف ال ' بيانات التعدين التعريف: بكلمات بسيطة ، بيانات التعدين يتم تعريفه على أنه عملية تستخدم لاستخراج قابلة للاستخدام البيانات من مجموعة أكبر من أي مواد خام البيانات . إنه يعني التحليل البيانات أنماط على دفعات كبيرة من البيانات باستخدام برنامج واحد أو أكثر. بيانات التعدين يُعرف أيضًا باسم اكتشاف المعرفة في البيانات (كي دي دي).
تعرف أيضًا ، لماذا نحتاج إلى التنقيب عن البيانات؟ في الاعمال، التنقيب عن البيانات مفيد لاكتشاف الأنماط والعلاقات في البيانات للمساعدة في اتخاذ قرارات أفضل. ؟ بيانات التعدين يساعد في تطوير حملات تسويقية أكثر ذكاءً والتنبؤ بولاء العملاء. بيانات التعدين كما يساعد البنوك على اكتشاف معاملات بطاقات الائتمان الاحتيالية.
فيما يتعلق بهذا ، أي مما يلي هو الاسم الآخر لتعدين البيانات؟
الاستخدام السليم لملف التنقيب عن البيانات مصطلح يكون البيانات اكتشاف. لكن ال مصطلح يستخدم بشكل شائع للتجميع والاستخراج والتخزين والتحليل والإحصاءات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وذكاء الأعمال.
هل البيانات غير قانونية؟
بيانات التعدين لا غير شرعي . بيانات التعدين يكون غير شرعي و TK69 لا داتامين.
موصى به:
هل كل الأنماط مثيرة للاهتمام في التنقيب عن البيانات؟
على عكس المهمة التقليدية لنمذجة البيانات - حيث يكون الهدف هو وصف جميع البيانات بنموذج واحد - تصف الأنماط جزءًا فقط من البيانات [27]. بالطبع ، أجزاء كثيرة من البيانات ، وبالتالي العديد من الأنماط ، ليست مثيرة للاهتمام على الإطلاق. الهدف من التنقيب عن الأنماط هو اكتشاف تلك الموجودة فقط
ما أنواع المعلومات التي ينتجها التنقيب في البيانات؟
تعدين البيانات هو كل شيء عن اكتشاف العلاقات غير المتوقعة / غير المعروفة سابقًا بين البيانات. إنها مهارة متعددة التخصصات تستخدم التعلم الآلي والإحصاءات والذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا قواعد البيانات. يمكن استخدام الرؤى المستمدة من التنقيب في البيانات للتسويق واكتشاف الاحتيال والاكتشاف العلمي وما إلى ذلك
ما هي متطلبات التجميع في التنقيب عن البيانات؟
المتطلبات الرئيسية التي يجب أن تفي بها خوارزمية التجميع هي: قابلية التوسع ؛ التعامل مع أنواع مختلفة من السمات ؛ اكتشاف العناقيد ذات الشكل التعسفي ؛ الحد الأدنى من متطلبات معرفة المجال لتحديد معلمات الإدخال ؛ القدرة على التعامل مع الضوضاء والقيم المتطرفة
ما هو التنقيب عن البيانات وما هو ليس التنقيب عن البيانات؟
يتم التنقيب في البيانات دون أي فرضية مسبقة ، وبالتالي فإن المعلومات التي تأتي من البيانات ليست للإجابة على أسئلة محددة للمؤسسة. ليس التنقيب عن البيانات: الهدف من التنقيب في البيانات هو استخراج الأنماط والمعرفة من كميات كبيرة من البيانات ، وليس استخراج (تعدين) البيانات نفسها
ما هي أنواع البيانات المختلفة في التنقيب عن البيانات؟
دعونا نناقش نوع البيانات التي يمكن استخراجها: الملفات المسطحة. قواعد البيانات العلائقية. مستودع البيانات. قواعد بيانات المعاملات. قواعد بيانات الوسائط المتعددة. قواعد البيانات المكانية. قواعد بيانات السلاسل الزمنية. شبكة الويب العالمية (WWW)