داده کاوی با پایتون_قسمت دوم

datamining

http://www.adaptivecycle.nl/index.php?title=File:Data_Mining.png

 

روشهای داده کاوی

 

۱) طبقه بندی

۲) خوشه بندی

۳) کشف قانون همبستگی

۴) تشخیص و کشف خطا

۵) کشف الگوی ترتیبی

 

فرایند داده کاوی

 Knowledge Discovery in Databases (KDD) 

کشف دانش از پایگاه داده ها

فرایند داده کاوی

فرایند داده کاوی

همانطور که در تصویر بالا مشاهده میکنیم داده کاوی یکی از مراحل فرایند کشف دانش را تشکیل میدهد.

داده کاوی در کل مراحل و روش های مختلفی دارد. 

برای داده کاوی اول باید داده ها را  تمیز کرد، دسته بندی کرد، مشکلاتی که دارند رو حل کرد و …

 

روش الگوریتم   CRISP

Cross Industry Standard Process:فرایندهای استاندارد صنعت متقابل برای داده‌کاوی(ویکی)

CRISP

Cross Industry Standard Process

مراحل الگوریتم   CRISP

 

مرحله اول فهم کسب و کار

 مرحله دوم  درک داده ها 

 مرحله سوم  آماده سازی داده ها 

 مرحله چهارم درست کردن مدل اجرایی برای انجام داده کاوی 

مرحله پنجم ارزیابی مدلی که ایجاد کردیم با یکسری دادههای تستی 

مرحله آخر از این مدل استفاده می کنیم برای تحلیل داده و توسعه

همانطور که در تصویر مشاهده میشود، توسط فلش هایی، مراحل به هم دیگر راه دارند که جهت تکمیل هر مرحله استفاده میشود.

دایره بزرگ هم نشان دهنده ی تکمیل کل فرایند و آماده شدن آن برای استفاده در این پروژه یا پروژه های دیگر است. 

0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟
Feel free to contribute!

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *