Data Mining คืออะไร? Data Mining คือ กระบวนการค้นหาความรู้ ปัจจัยความสำเร็จของการขุดเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหาความรู้นั้น ผู้เชี่ยวชาญกล่าวไว้ว่าต้องมีขั้นตอนชัดเจน โดยมาตรฐานระเบียบวิธีการทำเหมืองข้อมูลนั้นถูกพัฒนาร่วมกันหลากหลายสาขา (Cross Industry Standard Process for Data Mining) ซึ่งเรารู้จักกันในชื่อ CRISP process.
งบอกลักษณะ โดยการอธิบายจุดเด่นที่เป็นที่รู้จักดีในหมวดหมู่นั้น และเทรนนิ่งเซต (TrAI (Artificial Intelligence) ning Set) ของตัวอย่างในแต่ละหมวดหมู่ ซึ่งมีภาระหน้าที่ในการสร้างโมเดลของบางชนิดที่ไม่สามารถจะจัดหมวดหมู่ของข้อมูลได้ ให้สามารถจัดเป็น หมวดหมู่ได้ ตัวอย่างของการจัดหมวดหมู่ เช่น การจัดหมวดหมู่ของผู้ยื่นขอเครดิต ( Credits) เป็นระดับต่ำระดับกลาง และระดับสูง ของความเสี่ยงที่จะได้รับ เป็นต้น 2. การประเมินค่า การประเมินค่าทางธุรกิจอย่างต่อเนื่องจะก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่มีประโยชน์กับธุรกิจ การป้อนข้อมูล ที่เรามีอยู่เข้าไป เพื่อใช้ในการประเมินสิ่งต่างๆ ที่จะก่อให้เกิดประโยชน์ หรือสําหรับตัวแปรที่เราไม่รู้ค่า แน่นอนเช่น รายได้จากการค่า จุดสูงสุดทางธุรกิจ หรือดุลยภาพของบัตรเครดิต ในทางปฏิบัติการประเมิน ค่าจะถูกใช้ในการทํางานการจัดหมวดหมู่ ตัวอย่างของการประเมินค่าเช่น การประเมินรายได้รวมของ ครอบครัว หรือการประเมินจํานวนบุตรในครอบครัว 3. การทํานายล่วงหน้า การทํานายล่วงหน้าก็เป็นงานที่มีลักษณะคล้ายกับการจัดหมวดหมู่หรือการประเมินค่า ยกเว้น เพียงแต่จะใช้สถิติการบันทึกของการจัดหมวดหมู่ในการทํานายอนาคตของพฤติกรรมหรือการประเมิน ค่าที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ตัวอย่างของงานการทํานายล่วงหน้า เช่น การทํานายการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม ของตลาด หรือการทํานายจํานวนลูกค่าที่จะออกจากธุรกิจของเราใน 6 เดือนข้างหน้า เป็นต้น 4.
Classification & Prediction - Classification เป็นกระบวนการสร้าง model จัดการข้อมูลให้อยู่ในกลุ่มที่กำหนดมาให้ ตัวอย่างเช่น จัดกลุ่มนักเรียนว่า ดีมาก ดี ปานกลาง ไม่ดี โดยพิจารณาจากประวัติและผลการรียน หรือแบ่งประเภทของลูกค้าว่าเชื่อถือได้ หรือไม่โดยพิจารณาจากข้อมูลที่มีอยู่ กระบวนการ classification นี้แบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอน ดังรูปที่ 3 - Model Construction ( Learning) เป็นขั้นการสร้าง model โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้กำหนดคลาสไว้เรียบร้อยแล้ว ( training data) ซึ่ง model ที่ได้อาจแสดงในรูปของ 1. แบบต้นไม้ ( Decision Tree) 2.
การทําเหมืองข้อมูล (Data Mining). Aavailable at:. Accessed July 25, 2012. [บรรณารักษ์และสารสนเทศศาสตร์] Data mining ดาต้าไมนิง [วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี] Data mining การค้นหาข้อมูล [TU Subject Heading] ตัวอย่างประโยค จาก Open Subtitles **ระวัง คำแปลอาจมีข้อผิดพลาด** Japanese-English: EDICT Dictionary Japanese-English: COMPDICT Dictionary Result from Foreign Dictionaries (1 entries found) From WordNet (r) 3. 0 (2006) [wn]: data mining n 1: data processing using sophisticated data search capabilities and statistical algorithms to discover patterns and correlations in large preexisting databases; a way to discover new meaning in data เพิ่มคำศัพท์ ทราบความหมายของคำศัพท์นี้? กด [เพิ่มคำศัพท์] เพื่อใส่คำนี้พร้อมความหมาย เพื่อเป็นวิทยาทานแก่ผู้ใช้ท่านอื่น ๆ Are you satisfied with the result? Discussions ว่าด้วยโฆษณา เราทราบดีว่าท่านผู้ใช้คงไม่ได้อยากให้มีโฆษณาเท่าใดนัก แต่โฆษณาช่วยให้ทาง Longdo เรามีรายรับเพียงพอที่จะให้บริการพจนานุกรมได้แบบฟรีๆ ต่อไป ดูรายละเอียดเพิ่มเติม
3 ระบบ Computer สมรรถนะสูงมีราคาต่ำลง เทคนิค Data Mining ประกอบไปด้วย Algorithm ที่มีความซับซ้อนและความต้องการการคำนวณสูง จึงจำเป็นต้องใช้งานกับระบบ Computer สมรรถนะสูง ปัจจุบันระบบ Computer สมรรถนะสูงมีราคาต่ำลง พร้อมด้วยเริ่มมีเทคโนโลยีที่นำเครื่อง Micro Computer จำนวนมากมาเชื่อมต่อกันโดยเครือข่ายความเร็วสูง (PC Cluster) ทำให้ได้ระบบ Computer สมรรถนะสูงในราคาต่ำ 6.
คำถาม ทำไมถึงไม่ได้สมัครเข้าเรียนล่ะ หรือ มหาวิทยาลัยนี้ไม่ดี? คำตอบ ถ้าเรามีความรู้ใน business domain ของการศึกษา จะพบว่าคนที่ไม่ได้รับอนุญาตให้สมัครเรียน จะไม่สามารถเข้ามายังกระบวนการนี้ได้เลย!! แสดงว่า column F นี้มันไร้ค่ามาก ๆ ไม่ควรเป็นข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจใด ๆ เลย ดังนั้น จึงตัดทิ้งไปซะ นี่คือตัวอย่างที่คุณควรมีความเข้าใจใน business domain นั้น ๆ เป็นอย่างดี และการทำความเข้าใจก็ไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือใด ๆ เลย วันนี้คุณเข้าใจกับ business domain ที่คุณทำอยู่หรือไม่? ลองตอบคำถามกับตัวเองก่อนนะ Article by Somkiat Puisungnoen To be Craftmanship
การขุดข้อมูลคืออะไร - ความหมายการใช้งาน 2. Predictive Analytics คืออะไร - ความหมายการใช้งาน 3.