TAILIEUCHUNG - Sử dụng phần mềm MS Excel dự báo thông tin theo phân lớp Naïve Bayes

Bài viết này đề xuất giải pháp áp dụng phần mềm MS Excel, một phần mềm rất phổ biến và dễ sử dụng, để khai thác dữ liệu, dự báo thông tin theo phân lớp Naïve Bayes. Kết quả thử nghiệm với dữ liệu cho thấy: Chúng ta có thể dự báo được thông tin dựa vào sự phân lớp dữ liệu; Dữ liệu huấn luyện được bổ sung một cách dễ dàng bằng cách nhập thêm vào tập tin MS Excel; Các công thức đã viết sẽ tự động cập nhật kết quả khi có bất kỳ sự thay đổi nào của tập huấn luyện làm tăng độ tin cậy của thông tin dự báo. | TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC VĂN LANG Hà Đồng Hưng SỬ DỤNG PHẦN MỀM MS EXCEL DỰ BÁO THÔNG TIN THEO PHÂN LỚP NAÏVE BAYES USING MS EXCEL TO FORECAST INFORMATION ACCORDING TO NAÏVE BAYES CLASSIFICATION HÀ ĐỒNG HƯNG TÓM TẮT Dự báo thông tin có vai trò quan trọng trong việc hoạch định của tất cả các lĩnh vực ngành nghề. Việc dự báo thông tin chính xác sẽ đem lại nhiều lợi ích cho các cá nhân và tổ chức. Để dự báo chúng ta có thể sử dụng các phần mềm chuyên dụng với các chi phí về bản quyền và đào tạo. Vấn đề đặt ra là tìm một giải pháp áp dụng công cụ thông dụng để dự báo thông tin. Bài viết này đề xuất giải pháp áp dụng phần mềm MS Excel một phần mềm rất phổ biến và dễ sử dụng để khai thác dữ liệu dự báo thông tin theo phân lớp Naïve Bayes. Kết quả thử nghiệm với dữ liệu cho thấy chúng ta có thể dự báo được thông tin dựa vào sự phân lớp dữ liệu Dữ liệu huấn luyện được bổ sung một cách dễ dàng bằng cách nhập thêm vào tập tin MS Excel Các công thức đã viết sẽ tự động cập nhật kết quả khi có bất kỳ sự thay đổi nào của tập huấn luyện làm tăng độ tin cậy của thông tin dự báo. Từ khóa dự báo phân lớp khai thác dữ liệu Naïve Bayes. ABSTRACT Information forecasting plays an important role in industry planning. Accurate forecasted information will bring many benefits to individuals and organizations. Specialized software can be used with beneficial licensing and training costs. The problem is to find a solution applying popular tools to forecast information. This paper proposes applying MS Excel a very popular and easy-to-use software in mining data and forecasting information according to the Naïve Bayes classification. Experimental results with data show that Forecast information is produced based on data classification The training data can be easily added by appending into the MS Excel file That written formulas automatically update the results in any change in the training set increases forecasted information reliability. Key words forecasting classification data mining Naïve

• Giáo dục học
• Khai thác dữ liệu
• Phần mềm MS Excel
• Phân lớp Naïve Bayes
• Dự báo thông tin theo phân lớp Naïve Bayes
• Xử lý dữ liệu
• Chuỗi tuần tự
• Thuật toán GSP
• Khai thác chuỗi tuần tự
• Khai thác mẫu tuần tự
• Dữ liệu chuỗi
• Mã hóa hệ đa cấp
• hướng dẫn Mã hóa hệ đa cấp
• hướng dẫn khai thác dữ liệu
• cẩm nang khai thác dữ liệu
• kinh nghiệm khai thác dữ liệu
• Mô tả công việc
• Mô tả công việc ngành IT
• Mô tả công việc Chuyên viên khai thác CSDL
• Chuyên viên khai thác CSDL
• Khai thác cơ sở dữ liệu
• Lập trình chuyển đổi dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu giao dịch
• Xây dựng kho dữ liệu
• Vận hành hệ thống ETL
• Tập hữu ích cao
• Luật kết hơp
• Thuật toán HUIL
• Kỹ thuật khai thác dữ liệu
• Bài toán khai thác tập mục hữu ích
• Bài toán khai thác luật kết hợp hữu ích cao
• Thuật toán hiệu quả
• Hiệu quả khai thác
• Khai thác tập phổ biến
• Dữ liệu giao dịch
• Tập phổ biến đống
• Đề cương môn Khai thác dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Khai phá luật kết hợp
• Kỹ thuật phân lớp có giám sát
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài toán khai thác dữ liệu
• Khai thác dữ liệu tiếng dân tộc
• Kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Bài toán phân lớp văn bản
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Khai thác luật phân lớp kết hợp
• Cơ sở dữ liệu
• Phương pháp khai thác itemset
• Bài toán khai thác CARs
• Mô hình khai thác luật hiếm
• Khai thác luật hiếm
• Bảo toàn tính riêng tư
• Cơ sở dữ liệu phân tán dọc
• Quá trình khai thác dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• cơ sờ dữ liệu ngành thuế VIỆT NAM
• thuật toán khai phá dữ liệu
• khai thác thông tin ngành thuế
• mô hình khai phá dữ liệu
• luận văn máy tính khoa học
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Quản trị cơ sở dữ liệu
• Khai thác cơ sở dữ liệu trong doanh nghiệp
• Quản trị cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Hoạch định cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Ngưỡng phổ biến động
• Thuật toán khai thác nhanh tập hiếm
• Luật kết hợp
• Khai thác tập hiếm
• Ngưỡng minsup động
• Phương pháp khai thác theo chiều ngang
• Thuật toán Mining Row Item Horizontal
• Ứng dụng khai thác dữ liệu
• Dự đoán sự tăng trưởng
• Số thuê bao di động
• Khoa học máy tính
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Luận văn khoa học máy tính
• Khai thác Top rank K
• Cơ sở dữ liệu có trọng số
• Thuật toán khai thác tập phổ biến
• Cơ sở dữ liệu giao dịch nhị phân
• Triển khai xây dựng cơ sở dữ liệu Quốc gia
• Cơ sở dữ liệu Quốc gia
• Tài nguyên và môi trường
• Khai thác tài nguyên
• Khai thác môi trường
• Khai thác và phòng chống Path Traversal Attack
• Khai thác Path Traversal Attack
• Phòng chống Path Traversal Attack
• Sử dụng Path Traversal Attack
• Bảo vệ dữ liệu
• Khả năng khai thác Path Traversal
• Nghiên cứu khoa học
• Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường
• Phương pháp tổ chức dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu đào tạo tín chỉ
• Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ
• luận văn
• dữ liệu nhân sự
• tìm hiểu khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• quản lý nguồn nhân lực
• Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ Địa chất
• Khai thác khoáng sản trái phép
• Quản lý khai thác khoáng sản
• Công nghệ viễn thám
• Cơ sở dữ liệu GIS
• Khai thác luật kết hợp phân tán
• Chống thông đồng
• Khai thác luật kết hợp
• Dữ liệu phân tán tán ngang
• Hệ mã hóa đồng cấu
• Ảnh hưởng của công tác khai thác cát
• Công tác khai thác sỏi
• Biến động đường bờ sông Chu
• Dữ liệu viễn thám
• Hiện tượng sạt lở bờ sông
• Thuật toán khai thác
• Phân lớp dữ liệu
• Đề xuất thuật toán SPP Mining
• Phân hoạch dữ liệu
• Phân hoạch dữ liệu thành N lớp
• Chuyên đề tốt nghiệp
• Chuyên đề tốt nghiệp Công nghệ thông tin
• Khai thác dữ liệu trong SQL
• Khai thác tuần tự
• Mô hình tuần tự
• Mô hình tuần tự tối đa
• Cơ sở dữ liệu dự kiến tiền tố
• Khai thác k mẫu tuần tự tối đại