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.
با داده کاوی یا Data Mining آشنا شوید! داده کاوی به مجموعهای از تکنیکها و روشها اشاره دارد که به منظور شناسایی الگوهای پنهان و جذاب در میان دادههای وسیع و پیچیده به کار میروند.
داده کاوی «دادهکاوی» (Data Mining)، علمی میانرشتهای شامل الگوریتمهای «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، روشهای آماری و «سیستمهای مدیریت پایگاه داده» (Database Management Systems) به شمار میآید.
به مجموعهای از روشهای قابل اعمال بر پایگاه دادههای بزرگ و پیچیده به منظور کشف الگوهای پنهان و جالب توجه نهفته در میان دادهها، دادهکاوی گفته میشود. روشهای دادهکاوی تقریبا همیشه به لحاظ محاسباتی پر هزینه هستند. علم میانرشتهای دادهکاوی، پیرامون ابزارها، متدولوژیها و تئوریهایی است که برای آشکارسازی الگوهای موجود در دادهها مورد استفاده قرا...
الگوریتم در دادهکاوی به معنای یک مجموعه مرتب و تعیین شده از مراحل و مراحل محاسباتی است که برای حل یک مسئله یا انجام یک وظیفه خاص در حوزه دادهکاوی به کار میرود.
تا این مرحله، ما تمام توابع یا وظایف اصلی داده کاوی را دیده ایم. بیایید برای دانستن بیشتر در مورد داده کاوی ادامه دهیم… داده کاوی در مقابل kdd (کشف دانش در پایگاه داده)
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.
دادهکاوی (Data mining) فرایند کشف الگوهای یک سری بزرگ از دادهها است که میتواند به شناخت و درک بهتری از دادهها منجر شود.از سیستمهای پایگاه داده، یادگیری ماشینی، الگوریتم ژنتیک، شبکههای عصبی مصنوعی و آمار برای این ...
داده کاوی میتواند با کشف روابط و الگوهای دادهها در درک رفتار مشتری و روند توسعه هوش تجاری کمک کند. تکنیک های داده کاوی به تشخیص دادههای نویزی و اطلاعات ناصحیح و غیرمرتبط کمک میکنند.
الگوریتم های داده کاوی چیست؟ الگوریتمهای طبقهبندی - الگوریتمهای خوشهبندی - الگوریتمهای پیشبینی - الگوریتمهای کاهش بعد
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.