2024 Szerző: Mildred Bawerman | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-16 08:39
KDD vs adatbányászat
A KDD (Knowledge Discovery in Databases) a számítástechnika területe, amely magában foglalja azokat az eszközöket és elméleteket, amelyek segítséget nyújtanak az embereknek hasznos és korábban ismeretlen információk (azaz ismeretek) kinyerésében digitalizált adatok nagy gyűjteményeiből. A KDD több lépésből áll, és az egyik a Data Mining. Az adatbányászat egy adott algoritmus alkalmazása annak érdekében, hogy mintákat vonjon ki az adatokból. Ennek ellenére a KDD-t és az adatbányászatot felcserélhető módon használják.
Mi az a KDD?
Mint fent említettük, a KDD a számítástechnika területe, amely korábban ismeretlen és érdekes információk nyers adatokból történő kinyerésével foglalkozik. A KDD az az egész folyamat, amelynek során az adatok értelmezhetővé válnak megfelelő módszerek vagy technikák kifejlesztésével. Ez a folyamat az alacsony szintű adatok más formákba történő leképezésével foglalkozik, amelyek kompaktabbak, elvontabbak és hasznosabbak. Ezt rövid jelentések készítésével, az adatok előállításának folyamatának modellezésével és a jövőbeni eseteket előrejelző prediktív modellek kidolgozásával érhetjük el. Az adatok exponenciális növekedése miatt, különösen olyan területeken, mint például az üzleti élet, a KDD nagyon fontos folyamat lett, hogy ezt a nagy adattárat üzleti intelligenciává alakítsa át, mivel a minták kézi kinyerése látszólag lehetetlenné vált az elmúlt évtizedekben. Például,Jelenleg különféle alkalmazásokhoz használják, például közösségi hálózatok elemzéséhez, csalások felderítéséhez, tudományhoz, beruházásokhoz, gyártáshoz, telekommunikációhoz, adattisztításhoz, sporthoz, információ-visszakereséshez és főleg marketinghez. A KDD-t általában olyan kérdések megválaszolására használják, mint melyek azok a fő termékek, amelyek elősegíthetik a magas profit elérését a következő évben a Wal-Mart-ban? Ennek a folyamatnak több lépése van. Először az alkalmazás tartományának és a célnak a megértésével foglalkozik, majd létrehoz egy cél adatkészletet. Ezt követi az adatok tisztítása, előfeldolgozása, kicsinyítése és kivetítése. A következő lépés az adatbányászat (az alábbiakban kifejtve) használata a minta azonosításához. Végül a felfedezett tudás vizualizációval és / vagy értelmezéssel konszolidálódik.sport, információ-visszakeresés és nagyrészt marketing célokra. A KDD-t általában olyan kérdések megválaszolására használják, mint melyek azok a fő termékek, amelyek elősegíthetik a magas profit elérését a következő évben a Wal-Mart-ban? Ennek a folyamatnak több lépése van. Először az alkalmazás tartományának és a célnak a megértésének fejlesztésével, majd a cél adatkészlet létrehozásával kezdődik. Ezt követi az adatok tisztítása, előfeldolgozása, kicsinyítése és kivetítése. A következő lépés az adatbányászat (az alábbiakban kifejtve) használata a minta azonosításához. Végül a felfedezett tudás vizualizációval és / vagy értelmezéssel konszolidálódik.sport, információ-visszakeresés és nagyrészt marketing célokra. A KDD-t általában olyan kérdések megválaszolására használják, mint amelyek a legfontosabb termékek, amelyek elősegíthetik a magas profit elérését a következő évben a Wal-Mart-ban? Ennek a folyamatnak több lépése van. Először az alkalmazás tartományának és a célnak a megértésének fejlesztésével, majd a cél adatkészlet létrehozásával kezdődik. Ezt követi az adatok tisztítása, előfeldolgozása, kicsinyítése és kivetítése. A következő lépés az adatbányászat (az alábbiakban kifejtve) használata a minta azonosításához. Végül a felfedezett tudás vizualizációval és / vagy értelmezéssel konszolidálódik. Először az alkalmazás tartományának és a célnak a megértésével foglalkozik, majd létrehoz egy cél adatkészletet. Ezt követi az adatok tisztítása, előfeldolgozása, kicsinyítése és kivetítése. A következő lépés az adatbányászat (az alábbiakban kifejtve) használata a minta azonosításához. Végül a felfedezett tudás vizualizációval és / vagy értelmezéssel konszolidálódik. Először az alkalmazás tartományának és a célnak a megértésének fejlesztésével, majd a cél adatkészlet létrehozásával kezdődik. Ezt követi az adatok tisztítása, előfeldolgozása, kicsinyítése és kivetítése. A következő lépés az adatbányászat (az alábbiakban kifejtve) használata a minta azonosításához. Végül a felfedezett tudás vizualizációval és / vagy értelmezéssel konszolidálódik.
Mi az adatbányászat?
Mint fent említettük, az adatbányászat csak egy lépés a teljes KDD folyamaton belül. Az alkalmazás célja által meghatározott két fő adatbányászati cél van, nevezetesen az ellenőrzés vagy a felfedezés. Az ellenőrzés a felhasználó adatokkal kapcsolatos hipotézisének igazolása, míg a felfedezés automatikusan érdekes mintákat talál. Négy fő adatbányászati feladat van: klaszterezés, osztályozás, regresszió és társítás (összefoglalás). A fürtözés a strukturálatlan adatokból azonosít hasonló csoportokat. Az osztályozás olyan tanulási szabályok, amelyek új adatokra alkalmazhatók. A regresszió olyan funkciók megtalálása, amelyek minimális hibát jelentenek az adatok modellezéséhez. Az asszociáció pedig a változók közötti kapcsolatokat keresi. Ezután ki kell választani a konkrét adatbányászati algoritmust. A céltól függően különböző algoritmusok, például lineáris regresszió, logisztikai regresszió,döntési fák és Naiv Bayes választható. Ezután egy vagy több reprezentációs formában keresik az érdeklődési mintákat. Végül a modelleket a prediktív pontosság vagy az érthetőség alapján értékelik.
Mi a különbség a KDD és az adatbányászat között?
Bár a KDD és az adatbányászat két fogalmát felcserélhető módon használják, két kapcsolódó, mégis kissé eltérő fogalomra utalnak. A KDD az ismeretek kinyerése az adatokból, míg az adatbányászat egy lépés a KDD folyamat belsejében, amely az adatok mintáinak azonosításával foglalkozik. Más szavakkal, az adatbányászat csak egy meghatározott algoritmus alkalmazása, amely a KDD folyamat általános célján alapul.
Ajánlott:
Különbség A Fázis Különbség és Az út Különbség Között
Fáziskülönbség vs útbeli különbség A fáziskülönbség és az útkülönbség az optika két nagyon fontos fogalma. Ezeket a jelenségeket a
Különbség A DBMS és Az Adatbányászat Között
DBMS vs adatbányászat A DBMS (Database Management System) a digitális adatbázisok kezelésére használt teljes rendszer, amely lehetővé teszi az adatbázis tartalmának
Különbség Az Adatbányászat és A Lekérdező Eszközök Között
Adatbányászat vs Lekérdező eszközök A Lekérdező eszközök olyan eszközök, amelyek segítenek az adatbázisban lévő adatok elemzésében. Biztosítják a lekérdezések összeállítását, a lekérdezések szerkesztését, a keresést, a keresést
Különbség Az Adatbányászat és Az OLAP Között
Data Mining vs OLAP Mind az adatbányászat, mind az OLAP az üzleti intelligencia (BI) két általános technológiája. Az üzleti intelligencia számítógép alapú
Különbség Az Adatbányászat és A Gépi Tanulás Között
Fő különbség - Adatbányászat vs gépi tanulás Az adatbányászat és a gépi tanulás két terület, amelyek együtt járnak. Mivel viszonyok, olyanok is