فرآیند داده‌کاوی دارای هفت گام «پاک‌سازی داده» (Data Cleaning)، «تبدیل داده» (Data Transformation)، «یکپارچه‌سازی داده» (Data Integration)، «انتخاب ویژگی» (Feature Selection)، «داده‌کاوی» (Data Mining)، «ارزیابی الگو» …
داده‌کاوی که با عنوان «کشف دانش از داده» (Knowledge Discovery From Data | KDD) نیز شناخته شده است، فرایند استخراج اطلاعات و دانش از داده‌های موجود در پایگاه‌داده یا انبارداده است.
در این مقاله از سری مقالات مجله پی استور به توضیح و تشریح داده‌کاوی و انواع الگوریتم‌های آن می پردازیم و مباحث مهم از کاربرد تا چالش‌های آن را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
بخش اول شامل مقدمات داده‌کاوی و روش‌های خوشه‌بندی است، بخش دوم شامل رگرسیون، روش‌های طبقه‌بندی، روش‌های کاهش ابعاد و قواعد انجمنی است.
داده‌کاوی چیست؟ با استفاده از داده‌کاوی یا Data Mining می‌توان مدل‌های مورد نظر خود را بر اساس داده‌های موجود ایجاد نمود.
معنی فنی تجمیع در داده کاوی. آموزش کامل داده کاوی (Data Mining) و روش ها به زبان – آموزش اصول و روش های داده کاوی Data … ما دراین مقاله زمینه دیتاماینینگ رو به طور کامل تشریح کردیم.
داده‌کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را در پی کشف و استخراج، مورد تحلیل قرار می‌دهد. داده‌کاوی کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف، از جمله تجارت، صنعت، پزشکی، آموزش و دولت دارد.
اصول و روش‌های داده‌کاوی چیست؟ داده‌کاوی (Data Mining) فرایندی است که در آن الگوها، اطلاعات و روابط مفیدی را از مجموعه‌ای از داده‌ها استخراج می‌کند.
نحوه عملکرد داده کاوی چگونه است؟ دیتا ماینینگ یا داده کاوی به معنای بررسی و تحلیل حجم بالایی از اطلاعات به منظور استخراج الگوها و روندهای معنادار است.
در این مقاله از ایوسی ، ما در مورد تعاریف هر دو نوع داده و همچنین تفاوت بین تجمیع داده ها در مقابل یکپارچه سازی داده ها بحث می کنیم. مطالب مرتبط: ۷ روش موثر تجزیه و تحلیل داده ها. تجمیع داده چیست؟
