TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu - Chương 2: Tiền xử lý dữ liệu

Chương 2 trình bày về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu. Sau khi học xong chương này người học có thể biết được: Tại sao phải tiền xử lý dữ liệu? Các vấn đề dữ liệu, các chiều đo chất lượng dữ liệu, nhiệm vụ chính trong tiền xử lý dữ liệu,. . | Chương 2 Tiên xử lý dữ liệu Chât lượng dữ liệu Mục tiêu chính của việc chuân bị dữ liệu - Đe sắp xếp dữ liệu thành ở dạng chuân sẵn sàng được xử lý bởi các chương trình khai phá dữ liệu. - Đe chuấn bị các đặc tính tốt nhất cho việc khai phá Chương 2 Tiên xử lý dữ liệu m 1 J Ă 1 r I I V n Tại sao phải tiên xử lý dữ liệu - Dữ liệu trong thế giới thực là hỗn tạp J Không đầy đủ thiếu giá trị thuộc tính thiếu các thuộc tính chắc chắn cần quan tâm hoặc chỉ chứa dữ liệu chung Nhiễu chứa dữ liệu bị lỗi hoặc bị lệch Không nhất quán mâu thuẫn chứa các mã hoặc các tên mâu thuẫn nhau J - Dữ liệu không đảm bảo chất lượng thì kết quả khai J phá không hiệu quả Chất lượng các quyết định phải dựa trên chất lượng dữ liệu Chương 2 Tiên xử lý dữ liệu m 1 J Ă 1 r I I V n Tại sao phải tiên xử lý dữ liệu Dữ liệu bị lệch Lệch là các đối tượng dữ liệu có các đặc tính khác đáng kê với phân lớn các đôi tượng dữ liệu khác trong tập dữ liệu. Các giá trị bị mất - Không thu thập được thông tin Ví dụ người được điêu tra từ chôi không cung cấp thông tin tuổi và cân nặng của họ Các thuộc tính không phù hợp trong mọi trường hợp Ví dụ thu nhập hàng năm không áp dụng cho trẻ .

• Cơ sở dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Xử lý dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Chất lượng dữ liệu
• Làm sạch dữ liệu
• Dữ liệu bị mất
• Khai phá quá trình
• Môn học Khai phá dữ liệu
• Nội dung Khai phá dữ liệu
• Dạy học Khai phá dữ liệu
• Bài luận môn Khai phá dữ liệu
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá dữ liệu
• Giai đoạn trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Data mining
• Khám phá tri thức
• Vai trò của khai phá dữ liệu
• Lợi ích của khai phá dữ liệu
• Tiến trình khai phá dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Từ dữ liệu đến quyết định
• Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kho dữ liệu
• Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kỹ thuật của khai phá dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Bài toán trong khai phá dữ liệu
• Phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật tích hợp cơ sở dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mở rộng XML
• Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu
• Chuẩn dành cho khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu trong khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Hướng dữ liệuKhai phá dữ liệu phân tán
• Khai phá dữ liệu không tĩnh
• Khai phá luật kết hợp
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Association rule
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Kiểu mẫu dùng để khai phá
• Ứng dựng của kho dữ liệu
• Ứng dựng của khai phá dữ liệu