Სარჩევი:
ვიდეო: მონაცემთა მოპოვების რომელი ტექნიკის გამოყენება შეიძლება პოლიტიკის ასარჩევად?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
მონაცემთა მოპოვების 7 ყველაზე მნიშვნელოვანი ტექნიკა
- თვალთვალის ნიმუშები. ერთ-ერთი ყველაზე ძირითადი ტექნიკა in მონაცემების მოპოვება სწავლობს თქვენი ნიმუშების ამოცნობას მონაცემები კომპლექტი.
- კლასიფიკაცია.
- ასოციაცია.
- გარე გამოვლენა.
- კლასტერირება.
- რეგრესია.
- პროგნოზი.
ამასთან დაკავშირებით, რა სახის მონაცემთა მაინინგი შეიძლება განხორციელდეს?
Მონაცემების მოპოვება გამოიყენება და შესწავლილია მონაცემთა ბაზებისთვის, მათ შორის, რელაციური მონაცემთა ბაზებისთვის, ობიექტურ მიმართებაში და ობიექტზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზებისთვის, მონაცემები საწყობები, ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზები, არასტრუქტურირებული და ნახევრად სტრუქტურირებული საცავი, როგორიცაა მსოფლიო ქსელი, მოწინავე მონაცემთა ბაზები, როგორიცაა სივრცითი მონაცემთა ბაზები, შეიძლება ასევე ვიკითხოთ, რა მხრივ განსხვავდება მონაცემთა მოპოვება სტატისტიკისგან, აირჩიეთ სწორი შემდეგი? Მონაცემების მოპოვება არის ინდუქციური პროცესი და იყენებს ალგორითმს, როგორიცაა გადაწყვეტილების ხე, კლასტერული ალგორითმი გამოსაყვანად მონაცემები დაყოფა და ჰიპოთეზების გენერირება მონაცემები ხოლო სტატისტიკა არის დედუქციური პროცესი, ანუ ის არ მოიცავს რაიმე პროგნოზს, იგი გამოიყენება ცოდნის მისაღებად და ჰიპოთეზების გადასამოწმებლად.
ხალხი ასევე სვამს კითხვას, რა არის მონაცემთა მოპოვების ოთხი ტექნიკა, რომელიც იძლევა მაგალითებს, თუ როგორ გამოიყენებდით თითოეულ მათგანს ბიზნესში?
ასოციაციის წესების აღმოჩენა (აღწერითი) კლასიფიკაცია (პროგნოზირებადი) კლასტერირება (აღწერითი)
რეგრესია
- დამატებითი პროდუქტების საფუძველზე ახალი პროდუქტის შემოსავლის პროგნოზირება.
- კიბოს პროგნოზირება მოხმარებული სიგარეტის რაოდენობის, მოხმარებული საკვების, ასაკის და ა.შ.
- საფონდო ბირჟისა და ინდექსების დროის სერიების პროგნოზირება.
რა არის მონაცემთა მოპოვების ინსტრუმენტების ხუთი ძირითადი ტიპი?
ქვემოთ მოცემულია მონაცემთა მოპოვების 5 ტექნიკა, რომელიც დაგეხმარებათ ოპტიმალური შედეგების შექმნაში
- კლასიფიკაციის ანალიზი. ეს ანალიზი გამოიყენება მონაცემებისა და მეტამონაცემების შესახებ მნიშვნელოვანი და შესაბამისი ინფორმაციის მოსაპოვებლად.
- ასოციაციის წესების სწავლა.
- ანომალია ან გამოკვეთა.
- კლასტერული ანალიზი.
- Რეგრესიული ანალიზი.
გირჩევთ:
რომელი სიმბოლოების გამოყენება არ შეიძლება ფაილის სახელში?
თქვენ არ შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი სიმბოლოები ფაილის სახელში სადმე: Tilde. ნომრის ნიშანი. პროცენტი. ამპერსანდი. ვარსკვლავი. ბრეკეტები. უკანა ხაზი. მსხვილი ნაწლავი
რა არის მონაცემთა მოპოვების ალგორითმები?
ქვემოთ მოცემულია მონაცემთა მოპოვების საუკეთესო ალგორითმების სია: C4. C4. k- ნიშნავს: დამხმარე ვექტორული მანქანები: აპრიორი: EM (მოლოდინი-მაქსიმიზაცია): PageRank (PR): AdaBoost: kNN:
რა არის მონაცემთა მოპოვების სტატია?
გამოიწერეთ ამ სტატიის წაკითხვის გასაგრძელებლად მონაცემთა მოპოვება არის უზარმაზარი მონაცემთა ნაკრების დახარისხების ავტომატური პროცესი ტენდენციების და შაბლონების იდენტიფიცირებისთვის და ურთიერთობების დასამყარებლად, ბიზნეს პრობლემების გადასაჭრელად ან ახალი შესაძლებლობების შესაქმნელად მონაცემთა ანალიზის საშუალებით
რომელი ხელსაწყოს გამოყენება შეიძლება ყველა მხარდაჭერილი მოწყობილობისთვის ხატებისა და სპრეის ეკრანის შესაქმნელად?
Ionic-ის ერთ-ერთი ყველაზე მაგარი რამ არის რესურსების ხელსაწყოები, რომლებსაც ისინი აწვდიან, რათა ავტომატურად წარმოქმნან ყველა საჭირო ეკრანი და ხატულა. მაშინაც კი, თუ თქვენ არ იყენებთ Ionic-ს, ღირდა დააინსტალიროთ მხოლოდ ამ ხელსაწყოს გამოსაყენებლად და შემდეგ გადაიტანოთ სპრეის ეკრანები და ხატები თქვენს რეალურ პროექტზე
რომელი პაკეტების გამოყენება შეიძლება დინამიური SQL-ის შესაქმნელად?
PL/SQL უზრუნველყოფს DBMS_SQL პაკეტს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ დინამიურ SQL-თან. დინამიური SQL-ის შექმნისა და შესრულების პროცესი შეიცავს შემდეგ პროცესს. ღია კურსორი: დინამიური SQL შესრულდება ისევე, როგორც კურსორი. ასე რომ, იმისათვის, რომ შევასრულოთ SQL განცხადება, ჩვენ უნდა გავხსნათ კურსორი