Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

DATA MINING

No description
by

Quốc Thắng

on 15 February 2014

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of DATA MINING

DATAMINING
Kết luận:
Các công nghệ data mining thực ra không mới, nó đã hình thành cách đây hơn 20 năm, từ khi các công nghệ điện toán xử lý song song phát triển. Tuy nhiên việc ứng dụng nó và các hệ thống web là điều còn khá mới mẻ, đặc biệt là các sản phẩm trực tuyến ở Việt nam chúng ta, hầu như chưa trang web nào ứng dụng thực sự các công nghệ data mining, lý do là quy mô chưa đủ lớn, lượng dữ liệu cần phân tích còn nhỏ và hẹp.
Giới thiệu chung về Datamining
Tại sao lại cần khai phá dữ liệu (datamining)
Data Mining như là một công nghệ tri thức giúp khai thác những thông tin hữu ích từ những kho dữ liệu được tích trữ trong suốt quá trình hoạt động của một công ty, tổ chức nào đó.

Khai phá dữ liệu là gì?

Khai phá dữ liệu là một tập hợp các kỹ thuật được sử dụng để tự động khai thác và tìm ra các mối quan hệ lẫn nhau của dữ liệu trong một tập hợp dữ liệu khổng lồ và phức tạp, đồng thời cũng tìm ra các mẫu tiềm ẩn trong tập dữ liệu đó.
Các chức năng chính của khai phá dữ liệu
_Mô tả khái niệm (conceptdescription)
_Luật kết hợp (association rules)
_Phân lớp và dự đoán (classification & prediction)
_Khai phá chuỗi (sequential/temporal patterns)
Tự động hóa việc dự doán các xu thế và hành vi sẽ diễn ra trong tương lai: Data mining tự động hóa quá trình tìm kiếm và trích xuất các tập thông tin có mối quan hệ hoặc tương quan trong một tập dữ liệu cực lớn
Tự động hóa việc khám phá/nhận diện ra những tập thông tin quá khứ mà hệ thống không/chưa biết: Công cụ data mining trong quá trình phân tích dữ liệu sẽ nhận diện ra nhưng tập thông tin/dữ liệu không có hoặc bị ẩn bởi những mối liên hệ mà được xác định trước.
Ứng dụng
Ngày nay, các công nghệ data mining được ứng dụng rộng rãi trong các công ty lấy khách hàng làm trung tâm như truyền thông, tài chính, marketing, bán hàng, các nghành công nghiệp sản xuất v.v…
Data mining bao gồm các bước sau:
1. Thu thập, bóc tách, chuẩn hóa dữ liệu và nhập dữ liệu vào hệ thống kho dữ liệu (Datawarehouse).
2. Lưu trữ và quản lý dữ liệu dưới dạng đa chiều.
3. Đưa ra các cơ chế truy xuất cho các ứng dụng phân tích dữ liệu .
4. Sử dụng các phần mềm phân tích để tính toán.
5. Kết xuất dữ liệu dưới dạng dễ hiểu, như biểu đồ hoặc dạng report.
Full transcript