Data mining

Sentiment Analysis and Opinion Mining have emerged as highly popular fields for analyzing and extracting valuable information from textual data sourced from diverse platforms like Facebook, Twitter, and Amazon. These techniques hold a crucial role in empowering businesses to actively enhance their strategies by gaining comprehensive insights into customers' feedback regarding their products.

6p viengfa 28-10-2024 4 2   Download

The primary objective of this study is to elucidate the chemical speciation of copper (Cu) and conduct an assessment of the magnitude and probability of contamination of Cu in soil samples procured from the Pb/Zn mining, at the Hich village, Dong Hy district, Thai Nguyen province, in order to furnish critical data pertinent to the environmental stewardship of soil resources within this geographical domain.

10p viengfa 28-10-2024 2 1   Download

Bài viết điều tra và phân tích các số liệu về sự ảnh hưởng của trò chơi điện tử tới học tập, phát triển kĩ năng, tương tác xã hội để thấy thực trạng và đưa ra các giải pháp tương ứng cho lứa tuổi này. Bài viết kiểm tra 4 nhân tố (học tập, tương tác xã hội, phát triển kĩ năng, và hành vi cá nhân) trong việc áp dụng mô hình lí thuyết hành vi và lí thuyết hành động hợp lí để làm rõ hơn mối quan hệ giữa chúng với việc chơi video game.

12p tuetuebinhan000 23-01-2025 8 2   Download

Luận văn nghiên cứu tổng quan về Hồ dữ liệu (Data Lake), các giải pháp Hồ dữ liệu, các giá trị mang lại từ Hồ dữ liệu; tổng quan về Data Mining; khai phá Hồ dữ liệu trên Điện toán đám mây, nghiên cứu bao gồm phân tích, mô hình, kiến trúc và cách thức triển khai các Hồ dữ liệu trên Điện toán đám mây; phân tích thiết kế và triển khai khai phá Hồ dữ liệu dựa trên nhu cầu thực tế của doanh nghiệp SME; những khó khăn và rủi ro cần cân nhắc cho doanh nghiệp khi triển khai Hồ dữ liệu.

93p myhouse04 24-01-2025 16 1   Download

CHƯƠNG 1 Tổng quan về khai phá dữ liệu I. Khai phá dữ liệu (Data Mining) Khai phá dữ liệu (Data mining) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn trong thực tế. Về bản chất, khai phá dữ liệu liên quan đến việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu hình có tính chính quy (regularities) từ các tập dữ liệu lớn...

31p 201630589 23-03-2013 224 64   Download

Các phân xây mô hình cho : Gán các vào các chính xác cao có . Cho CSDL D={t1,t2, ,tn} và các C={C1, ,Cm}, phân là bài toán xác ánh f : D C sao cho ti gán vào. Phân lớp khách hàng (trong ngân hàng) để cho vay hay không. Dự đoán tế bào khối u lành tính hay ác tính.

38p abcdef_14 19-07-2011 223 68   Download

Tại sao cần chuẩn bị dữ liệu?. Làm sạch dữ liệu ( data cleaning) . Chọn lọc dữ liệu (data selection) . Rút gọn dữ liệu ( data reduction) . Mã hoá dữ liệu3CÁC KIỂU DỮ LIỆUDữ liệu dạng thuộc tính giá trị (Attribute-value data) Các kiểu dữ liệu  số (numeric), phi số (categorical)  Tĩnh, động (thời gian) Các dạng dữ liệu khác.

30p abcdef_14 19-07-2011 428 43   Download

Gom nhóm là gì ? các DL Gom nhóm là quá trình nhóm các thành có ý . Các trong cùng nhóm có tính chung và có tính khác các nhóm khác. Cho CSDL D={t1,t2, ,tn} và nguyên k, gom nhóm là bài toán xác ánh f : D {1, ,k} gán vào nhóm Kj. Gom gen và protein có cùng chức năng.

32p abcdef_14 19-07-2011 158 43   Download

Các dữ liệu lưu trữ hoàn toàn là dưới dạng thô, chưa sẵn sàng cho việc phát hiện, khám phá thông tin ẩn chứa trong đó. Do vậy chúng cần phải qua giai đoạn tiền xử lý dữ liệu trước khi tiến hành bất kỳ một phân tích nào. Trong chương 2 này chúng ta sẽ tìm hiểu rõ hơn về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu.

88p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 234 41   Download

Bài giảng chương 1 trình bày các nội dung chính: Quá trình khám phá tri thức, các khái niệm, ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu, ứng dụng của khai phá dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để nắm bắt các nội dung chi tiết.

60p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 332 31   Download

Khai phá luật kết hợp được xem như là một trong những đóng góp quan trọng nhất từ cộng đồng cơ sở dữ liệu trong việc khám phá tri thức. Trong chương 3 chúng ta sẽ tìm hiểu một số nội dung chính liên quan đến quá trình khai phá luật kết hợp. Mời các bạn cùng tham khảo.

81p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 117 15   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data Mining): Chương 2 do Đặng Xuân Thọ biên soạn cung cấp cho các bạn những kiến thức về dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu. Mời các bạn tham khảo bài giảng để hiểu rõ hơn về những nội dung này. Với các bạn chuyên ngành Công nghệ thông tin thì đây là tài liệu hữu ích.

54p cocacola_10 07-12-2015 123 11   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 6 - Khai phá luật kết hợp cung cấp cho các bạn những kiến thức tổng quan về khai phá luật kết hợp; biểu diễn luật kết hợp; khám phá các mẫu thường xuyên; khám phá các luật kết hợp từ các mẫu thường xuyên; khám phá các luật kết hợp dựa trên ràng buộc; phân tích tương quan.

67p cocacola_10 08-12-2015 284 22   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 7 - Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu bao gồm những nội dung về vấn đề phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu; qui trình phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu; chuẩn dành cho khai phá dữ liệu; công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu.

22p cocacola_10 08-12-2015 219 26   Download

Chương 1 của bài giảng Khai phá dữ liệu trình bày những nội dung tổng quan về khai phá dữ liệu. Các nội dung chính trong chương này gồm có: Quá trình khám phá tri thức, các khái niệm, ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu, ứng dụng của khai phá dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo.

61p youcanletgo_01 04-01-2016 101 9   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 4 trình bày về phân loại dữ liệu. Các nội dung chính trong chương gồm: Tổng quan về phân loại dữ liệu, phân loại dữ liệu với cây quyết định, phân loại dữ liệu với mạng Bayesian, phân loại dữ liệu với mạng Neural, các phương pháp phân loại dữ liệu khác. Mời các bạn cùng tham khảo.

51p youcanletgo_01 04-01-2016 153 15   Download

Chương 2 đề cập đến các vấn đề tiền xử lý dữ liệu. Các nội dung chính trình bày trong chương gồm có: Tổng quan về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, tóm tắt mô tả về dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tích hợp dữ liệu, biến đổi dữ liệu, thu giảm dữ liệu,... Mời các bạn cùng tham khảo.

56p youcanletgo_01 04-01-2016 188 12   Download

Chương 3 cung cấp cho người học những kiến thức về khai phá luật kết hợp. Nội dung chi tiết của chương này gồm có: Tổng quan về khai phá luật kết hợp, biểu diễn luật kết hợp, khám phá các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp từ các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp dựa trên ràng buộc, phân tích tương quan. Mời các bạn tham khảo.

66p youcanletgo_01 04-01-2016 76 11   Download

Chương 5 giúp người học hiểu được phương pháp gom cụm dữ liệu trong khai phá dữ liệu. Trong chương này sẽ trình bày các nội dung chính như: Tổng quan về gom cụm dữ liệu, gom cụm dữ liệu bằng phân hoạch, gom cụm dữ liệu bằng phân cấp, gom cụm dữ liệu dựa trên mật độ, gom cụm dữ liệu dựa trên mô hình, các phương pháp gom cụm dữ liệu khác. Mời các bạn cùng tham khảo.

84p youcanletgo_01 04-01-2016 73 10   Download

Lectures "Applied statistics for business - Chapter 1: Data and statistics" provides students with the knowledge: Applications in business and economics, data, data sources, descriptive Statistics, statistical Inference, computer and statistical analysis, data mining, ethical guidelines for statistical practice. Invite you to refer to the disclosures.

30p doinhugiobay_13 26-01-2016 68 4   Download