(PDF) Extragerea cunoştinţelor din baze de date: etape si metode | Elena Susnea - anuntulweb.ro

Metoda de date variază, Aveți nevoie de mai mult ajutor?

Extragerea cunoştinţelor din baze de date: etape si metode

Keywords: data mining, KDD I. Elaborarea unor modele pentru studierea fenomenelor cu care se confruntă factorii de decizie în cadrul organizaţiei şcolare, este importantă atât conectare sexuală ușoară înţelegerea relaţiilor existente între elementele componente ale sistemului, cât şi pentru elaborarea de prognoze privind modul în care se va comporta sistemul prin adoptarea unei politici noi.

Ca răspuns la necesităţile iviteîncepând cu anii '90, apare un nou domeniu de cercetare denumit mineritul datelor DM - Data Mining. Aflat la confluenţa mai multor discipline, statistică Statisticssisteme de baze de date DBS — Database Systemsşi inteligenţă artificială AI — Artificial Intelligencetermenul a fost utilizat în special de către statisticieni şi analişti în metoda de date variază comunităţilor de management a sistemelor informatice.

datând prin numere de brevete dating on- line cipru de nord

Fiind un domeniu relativ nou, există o diversitate terminologică şi o variabilitate semantică ce fac aproape imposibilă existenţa unei definiţii unanim acceptată mai ales în limba română. Aceasta se datorează nu doar complexităţii domeniului ci şi numărului redus de lucrări teoretice elaborate. Cuvântul pattern tipar, model este utilizat pentru a face referire la modele de date descoperite, prin stabilirea unor combinaţii şi relaţii între datele brute.

  1. Nu a existat niciodată un moment mai interesant pentru a lucra cu date.
  2. Analiza datelor - importanță, oportunități și perspective.

Prin interpretarea şi evaluarea pattern-urilor, se obţin cunoştinţe ce ar putea fi metoda de date variază într-un sistem de sprijinire a procesului decizional. Primul model elaborat a fost propus de Fayyad ş. Acest pas include studierea anterioară a cunoştinţelor relevante şi a scopului utilizatorului final privind descoperirea cunoştinţelor.

există un site de dating numit licitație asiatic unică datând din marea britanie

Definirea clară a obiectivelor ce vor fi urmărite în concordanţă cu scopul cercetării; 2 Crearea unui set de date ţintă. Selectarea datelor prin concentrarea pe un subset de variabile atribute sau eşantioane de date pe care dorim să le interpretăm.

dating site- ul japonia dating on- line flirt tipps

Acest pas presupune, de obicei, interogarea datelor existente, pentru selectarea subsetului dorit. Este etapa în care datele sunt curăţate. Se elimină datele eronate, datele duplicate etc.

codul sursă de potrivire american internet dating

Tot acum se precizează modul în care vor fi manipulate câmpurile cu valori lipsă. Stabilirea atributelor semnificative ale datelor ce vor fi folosite în procesul data mining, prin selectarea acelor proprietăţi care 3 Fayyad,U.

În funcţie de obiectivul stabilit la pasul 1 se alege metoda DM clustering, classification, regression, etc. În conformitate cu metoda aleasă se decide care dintre modelele şi parametrii acesteia sunt corespunzători situaţiei date.

Cercetare empirică

La acest pas sunt generate pattern-uri sub diverse formecum ar fi: reguli de clasificare, arbori de decizie, modele de regresie, tendinţe etc. Sunt vizualizate, validate şi interpretate rezultatele obţinute. Consolidarea cunoştinţelor descoperite. Este ultimul pas al procesului KDD. Acesta costă în utilizarea cunoştinţelor pentru susţinerea performanţelor sistemului şi prevenirea eventualelor anomalii.

Etapa de elaborare a modelului matematic este cea mai complexă, din acest punct de vedere, avantajul oferit de procesul data mining, în raport cu metodele statistice, constă în relaţiva uşurinţă cu care se obţin rezultatele.

este greu să se întâlnească cu un pompier este brooklyn încă dating chloe

Există şi dificultăţi în procesul data mining, care nu trebuie neglijate, privind etapele de interpretare şi validare a rezultatelor obţinute. Încărcarea datelor din depozite de date, nu neaparat din baze de date, constituie un alt avantaj oferit de data mining.

Oricât de dificil ar fi procesul de extragere şi validare a modelelor, rezultatele obţinute sunt foarte utile pentru cunoaşterea şi predicţia sistemului sau fenomenului studiat. Pornind de la tipologia obiectivelor pe care dorim să le atingem în urma procesului data mining, putem alege una sau mai multe metode care să ne conducă spre obţinerea cunoştinţelor aşteptate.

Fiecare categorie conţine metode, respectiv algoritmi specifici, care conduc către obţinerea modelului. Din această categorie fac parte următoarele metode: clustering, descoperirea regulilor de introvertează sfaturi de dating. Tehnică, Bucureşti, ; [3] Fayyad,U.

data de weekend dating app pentru android