TAILIEUCHUNG - Đồ án tốt nghiệp: Nghiên cứu Datamining microsoft server 2005 với thuật toán microsoft association rules và microsoft decision tree

Đồ án tốt nghiệp: Nghiên cứu Datamining microsoft server 2005 với thuật toán microsoft association rules và microsoft decision tree trình bày về khái niệm khai thác dữ liệu; các thuật toán khai thác dữ liệu; decision tree; định hướng phát triển. Mời các bạn tham khảo. | Đồ Án Tốt Nghiệp 1 GVHD Ths Võ Đình Bảy Chương 1 Khái niệm về khai thác dữ liệu 1. Giới thiệu Việc khai thác dữ liệu thường được mô tả như một quá trình lấy các thông tin có giá trị xác thực từ những cơ sở dữ liệu lớn. Nói cách khác việc khai thác dữ liệu bắt nguồn từ các dạng mẫu và khuynh hướng tồn tại trong dữ liệu. Các mẫu và khuynh hướng này có thể được gom lại với nhau và được định nghĩa như là một mô hình khai thác. Các mô hình này có thể được áp dụng cho các kịch bản nghiệp vụ riêng biệt như - Dự đoán việc bán hàng. - Chuyển thư đến các khách hàng được chỉ định. - Xác định các sản phẩm nào có khả năng được bán với nhau. - Tìm các trình tự mà khách hàng chọn các sản phẩm. Một khái niệm quan trọng là xây dựng mô hình khai thác là một phần của một tiến trình lớn hơn bao gồm từ việc xác định các vấn đề cơ bản mà mô hình sẽ giải thích đến việc triển khai mô hình này vào môi trường làm việc. Tiến trình này có thể được định nghĩa bằng việc triển khai 6 bước cơ bản sau Bước 1 Xác định vấn đề. Bước 2. Chỉnh sửa dữ liệu. Bước 3. Thăm dò dữ liệu. Bước 4. Xây dựng mô hình. Bước 5. Thăm dò và thông qua các mô hình. Bước 6. Triển khai và cập nhật các mô hình. Biểu đồ sau mô tả mối quan hệ giữa mỗi bước trong tiến trình và có thể sử dụng công nghệ trong Microsoft SQL Server 2005 để hoàn thành từng bước. SVTH Hoàng Thị Thu-104102128 Đồ Án Tốt Nghiệp 2 GVHD Ths Võ Đình Bảy Hình Mô tả mối quan hệ giữa các bước trong tiến trình Mặc dù tiến trình được minh họa trong biểu đồ là hình tròn nhưng mỗi bước không trực tiếp dẫn đến bước tiếp theo. Tạo ra một mô hình khai thác dữ liệu là một tiến trình động và lặp lại. Sau khi thăm dò dữ liệu có thể nhận ra rằng dữ liệu không đủ để tạo ra mô hình khai thác thích hợp do đó sẽ phải tìm thêm dữ liệu. Có thể xây dựng nhiều mô hình và nhận ra là chúng không giải quyết được các vấn đề đã đưa ra khi định nghĩa vấn đề và do đó phải xác định lại vấn đề đó. Có thể cập nhật các mô hình sau khi chúng được triển khai bởi vì nhiều dữ liệu hơn .

• Công nghệ thông tin
• Nghiên cứu Datamining microsoft server 2005
• Thuật toán microsoft association rules
• Microsoft decision tree
• Đồ án tốt nghiệp Công nghệ thông tin
• Khai thác dữ liệu
• Thuật toán khai thác dữ liệu
• Chuỗi tuần tự
• Thuật toán GSP
• Khai thác chuỗi tuần tự
• Khai thác mẫu tuần tự
• Dữ liệu chuỗi
• 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
• 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
• 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
• 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
• Ngưỡng phổ biến động
• Thuật toán khai thác nhanh tập hiếm
• Luật kết hợp
• Khai thác tập hiếm
• Ngưỡng minsup động
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Phương pháp khai thác theo chiều ngang
• Thuật toán Mining Row Item Horizontal
• 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
• Biểu đồ
• quản lý
• khai thác
• thuật toán
• sinh học tập hợp dữ liệu
• dữ liệu đồ thị hóa
• các thuật toán clustering
• dữ liệu đồ thị
• cơ sở dữ liệu đồ thị
• khai thác đồ thị
• ngôn ngữ truy vấn