روش‌ها و اصول داده کاوی (Data Mining) چیست؟ – بلاگ دیتاک
داده کاوی (Data Mining) فرایندی است که به وظیفه کشف الگوها را در مجموعه داده‌های بزرگ برعهده دارد. روش داده کاوی در تقاطع یادگیری ماشین، آمار و سیستم های پایگاه داده است.
داده کاوی (Data Mining) فرایندی است که به وظیفه کشف الگوها را در مجموعه داده‌های بزرگ برعهده دارد. روش داده کاوی در تقاطع یادگیری ماشین، آمار و سیستم های پایگاه داده است.
داده‌کاوی که با عنوان «کشف دانش از داده» (Knowledge Discovery From Data | KDD) نیز شناخته شده است، فرایند استخراج اطلاعات و دانش از داده‌های موجود در پایگاه‌داده یا انبارداده است.
داده‌کاوی (Data Mining) علم استخراج الگوها، اطلاعات و تحلیل از مجموعه داده‌های خامی است که در یک سازمان و یا یک جامعه یا هر مجموعه دیگری تولید شده است.
داده کاوی «داده‌کاوی» (Data Mining)، علمی میان‌رشته‌ای شامل الگوریتم‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، روش‌های آماری و «سیستم‌های مدیریت پایگاه داده» (Database Management Systems) به شمار می‌آید.
مراحل انجام داده کاوی به زبان ساده، آشنایی با الگوریتم کریسپ در علم داده کاوی، data mining چیست و چه کاربردی دارد؟ همیار آی‌تی
داده کاوی فرآیندی برای استخراج و کشف الگو ها در مجموعه داده های بزرگ است که شامل روش هایی مشترک با یادگیری ماشین، آمار و سیستم های پایگاه داده است.
داده کاوی شاخه ی توسعه یافته و پیچیده ی علم آمار است. داده کاوی یک روش حل مسئله مبتنی بر داده های موجود است. بر اساس استاندارد جهانی کریسپ دی ام (crisp-dm) این فرایند حل مسئله را به اجرا می گذارد ...
داده کاوی (Data mining) که به عنوان کشف دانش در داده نیز شناخته می‌شود، فرآیند کشف الگوها و سایر اطلاعات ارزشمند از مجموعه‌ی کلان داده‌ها است.
داده کاوی فرآیند تحلیل حجم عظیمی از داده و پایگاه داده است تا بتوان با استخراج (کاویدن) اطلاعات موجود در آن‌ها، مسائل تعریف شده را حل کرد.
داده کاوی (به انگلیسی: Data Mining)، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود.