En tant que sujet interdisciplinaire. L'exploration de données intègre des bases de données, des statistiques d'intelligence artificielle et d'autres domaines, et les bases de données abstraites, l'intelligence humaine et les statistiques mathématiques sont les principaux piliers de la technologie d'exploration de données. La principale raison de l'exploration de données est l'intelligence, la prise de décision, le regroupement et la feinte. apprentissage basé. 1J ! Apprentissage Yeasian, ensemble approximatif, réseau de moustaches, algorithme génétique, analyse statistique et autres technologies. Adopter l'échantillonnage de données f1j {sélectionner des échantillons de données), l'exploration de données, l'exploration de données imposables et l'analyse et la sélection de clusters 1, l'ajustement des données (subdivision et fractionnement des groupes de données), un réseau neuronal [humain] modélisé. Modèle de prise de décision, analyse de statistiques mathématiques et temps l'analyse de séquence et l'évaluation (synthèse et évaluation des conclusions, s'il faut réparer le navire et si de nouveaux problèmes surviennent) et cinq autres processus de base peuvent devoir être répétés pour obtenir la qualité de l'eau des choses et résoudre constamment le problème grâce à l'analyse de corrélation. L'analyse de classification, la prédiction et la détection des écarts, la relation entre les données et le modèle des données sont actuellement les plus courantes. FHn : J Les technologies d'exploration de données comprennent : la logique modulaire et les méthodes d'ensembles approximatifs, les algorithmes génétiques, les algorithmes de recherche de proximité, etc. En parlant, les méthodes d'analyse de l'exploration de données sont divisées en quatre types : analyse de corrélation, analyse de séquence, analyse de partition et analyse de cluster. Règles d'association : les règles d'association qui représentent les relations entre les données sont utilisées dans les applications commerciales directes. L'exemple le plus typique est la découverte d'une chaîne de magasins. grâce à l'exploration de données, la relation intrinsèque entre les couches I Flag et la bière N.
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