Đối với các xã hội đương đại, khai thác dữ liệu đã nổi lên như một thách thức nghiêm trọng. Nhờ các công cụ phân tích tiên tiến hơn, sự bùng nổ của Dữ liệu lớn đã cho phép các doanh nghiệp đánh giá hiệu suất của họ một cách kỹ lưỡng và chính xác hơn. Ví dụ, việc chuyển đổi từ sử dụng bảng tính cơ bản sang sử dụng mô hình hồ dữ liệu mang lại sự linh hoạt hơn về mặt tư vấn và tóm tắt lượng lớn dữ liệu từ nhiều góc độ kinh doanh. Khai thác dữ liệu, là nền tảng cho việc tối ưu hóa phân tích dữ liệu này, đã được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo và máy học để tìm ra các mô hình trong cơn lũ dữ liệu này và xây dựng các mô hình dự đoán trong tương lai, biến nó thành một công cụ quan trọng để ra quyết định. Cuốn sách này cung cấp sự hiểu biết về các kỹ thuật và cách sử dụng hiện đại nhất cho khai thác dữ liệu. Nó xem xét khai thác dữ liệu để phân loại các tập dữ liệu, dự đoán kết quả và tối ưu hóa các phân tích. Hơn nữa, cuốn sách chứng minh những phát triển công nghệ này bằng cách làm nổi bật các ứng dụng có liên quan của khai thác dữ liệu trong công nghiệp, sinh học, giáo dục, y học và sức khỏe.

Abstract:

For contemporary societies, data mining has emerged as a serious challenge. Thanks to more advanced analytical tools, the Big Data explosion has enabled businesses to assess their performance more thoroughly and accurately. For example, transitioning from using a basic spreadsheet to using data lake modeling offers more flexibility in terms of consulting and summarizing vast amounts of data from many business angles. Data mining, which is the foundation for this optimization of data analysis, has been strengthened by artificial intelligence and machine learning to find patterns in this deluge of data and build future prediction models, turning it into a critical tool for decision-making. This book provides an understanding of the most modern techniques and uses for data mining. It examines data mining in order to classify datasets, predict outcomes, and optimize analyses. Furthermore, the book demonstrates these technological developments by highlighting relevant applications of data mining in industry, biology, education, medicine, and health.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Rybarczyk, Yves (editor)
Thông tin nhan đề:	Research Advances in Data Mining Techniques and Applications
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/140261
Mô tả vật lý:	146p.
Năm xuất bản:	2024