Kế hoạch bài dạy Tin học 9 - Bài 10B: Chuẩn bị dữ liệu và dựng video (Sách Kết nối tri thức) được biên soạn nhằm giúp học sinh biết được các bước làm một video; chuẩn bị được dữ liệu và dựng được video theo kịch bản; vận dụng kiến thức để thực hành với dự án Myvideo;... Mời quý thầy cô và các em cùng tham khảo!

Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học bao gồm các bước từ xác định bối cảnh, thu thập và khám phá dữ liệu, đến chuẩn bị, huấn luyện, tinh chỉnh mô hình và cuối cùng là vận hành hệ thống. Đây là kim chỉ nam giúp bạn thực hiện dự án máy học một cách bài bản và hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Bài giảng "Hướng dẫn sử dụng SPSS trong nghiên cứu marketing: Nhập số liệu entering data" gồm có những nội dung chính sau: Nhập số liệu entering data, chuẩn bị dữ liệu, kiểm tra và hiệu đính dữ liệu, màn hình quản lý dữ liệu (data view), phương pháp định biến trên SPSS (define variable). Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục tiêu của bài giảng là cung cấp các kiến thức giúp người học hiểu được các khái niệm về xử lý dữ liệu, phân biệt các phương pháp xử lý dữ liệu, biết được quy trình xử lý dữ liệu bằng SPSS, giải thích được ý nghĩa kết quả nghiên cứu. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng "Khai phá dữ liệu - Chương 5: Khai phá dữ liệu trong kinh doanh" cung cấp cho người học các kiến thức: Hiểu dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu, vai trò của tiền xử lý dữ liệu, nhiệm vụ chính của tiền xử lí dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng "Học máy - Bài 2: Học có giám sát" cung cấp cho người học các kiến thức: Giải thuật phân lớp đơn giản, lựa chọn K, giải thuật học máy tốt nhất, chuẩn bị dữ liệu, giới thiệu về học có giám sát, phân lớp và hồi quy,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Tổ chức dữ liệu; lưu trữ dữ liệu; dữ liệu gốc; phần mềm để lưu trữ dữ liệu điện tử; nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu cho phân tích; dữ liệu polytomous...

Chương 5 - Phương pháp phỏng vấn. Chương này gồm có những nội dung chính sau: Khái niệm, các vấn đề cần giải quyết đối với một cuộc điều tra mẫu, quy trình chọn mẫu, sai số trong điều tra chọn mẫu, chọn mẫu trực tuyến. Mời các bạn tham khảo.

Chương 7 - Bảng câu hỏi. Chương này gồm có những nội dung chính sau: Chuẩn bị dữ liệu, các loại phân tích thống kê, phân tích mô tả, phân tích khác biệt. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu: Chương 2 - Tiền xử lý dữ liệu giới thiệu tới các bạn những nội dung về dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu; vai trò của tiền xử lý dữ liệu; làm sạch dữ liệu; tích hợp và chuyển dạng dữ liệu; rút gọn dữ liệu; rời rạc và sinh kiến trúc khái niệm.

Quy trình phân tích và xử lý bắt đầu sau khi dữ liệu đã được thu thập. Nhưng trước khi xử lí phải diễn giải các dữ liệu ra một dạng thích hợp vì những dữ liệu mới được thu thập vẫn còn dạng ''thô'' chưa thể xử lí ngay được mà chúng cần được sắp xếp, được mã hóa theo những cách thức nhất định dễ dàng cho việc sử dụng ...

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.