コース概要

導入

  • KDD プロセスの分析ステップとしてのデータ マイニング (「Database 秒での知識発見」)
  • コンピュータサイエンスのサブ分野
  • 大規模なデータセットからパターンを発見する

メソッドのソース

  • 人工知能
  • 機械学習
  • Statistics
  • Databaseシステム

何が関係しているのでしょうか?

  • Database とデータ管理の側面
  • データの前処理
  • モデルと推論の考慮事項
  • 面白さの指標
  • 複雑さに関する考慮事項
  • 発見された構造の後処理
  • 視覚化
  • オンラインアップデート

データマイニングの主なタスク

  • 大量のデータの自動または半自動分析
  • これまで知られていなかった興味深いパターンを抽出する
    • データレコードのグループ (クラスター分析)
    • 異常なレコード (異常検出)
    • 依存関係 (アソシエーション ルール マイニング)

データマイニング

  • 異常検知(外れ値・変化・逸脱検知)
  • アソシエーションルールの学習(依存関係モデリング)
  • クラスタリング
  • 分類
  • 回帰
  • 要約

用途と用途

  • エイブルデンジャー
  • 行動分析
  • Business 分析
  • Data Mining の業界を超えた標準プロセス
  • 顧客分析
  • 農業におけるデータマイニング
  • 気象学におけるデータマイニング
  • 教育データマイニング
  • ヒトの遺伝的クラスタリング
  • 推論攻撃
  • Java Data Mining
  • オープンソースインテリジェンス
  • パス解析(コンピューティング)
  • React優れたビジネスインテリジェンス

データ浚渫、データフィッシング、データスヌーピング

要求

リレーショナル・データ構造に関する公正な知識, [0]

  21 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

Price per participant

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