![](images/graphics/blank.gif)
Data mining
-
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
3
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
8
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
222
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
222
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
422
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
233
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
323
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
114
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
121
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
273
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
217
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
97
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
148
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
176
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
68
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
66
4
Download
-
Mục tiêu của chương 6 - Các khái niệm marketing trong thương mại điện tử thuộc bài giảng Thương mại điện tử nhằm trình bày về Website xem phim trực tuyến có thu phí, Tại sao Netflix hấp dẫn khách hàng? Hệ thống giới thiệu phim của Netflix là gì? Netflix sử dụng data mining như thế nào?
50p
tangtuy16
02-07-2016
107
18
Download
-
In this lecture we learned about: Definition of data visualization, terms related to data visualization, data mining, data recovery, data redundancy, data acquisition, data validation, data integrity, data verification, data aggregation.
25p
nanhankhuoctai10
23-07-2020
17
2
Download
CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM
![](images/graphics/blank.gif)