Savez-vous quel est le processus KDD utilisé dans l`exploration de données? Bonjour Data Flair, je suis en train d`écrire ma thèse de baccalauréat sur les données et l`extraction de texte et je me demandais quelle source vous avez utilisé pour la figure «étapes du processus d`exploration de données». Ça m`aiderait beaucoup! Article étonnant par la voie – continuez! Les étapes d`évaluation précédentes portaient sur des facteurs tels que l`exactitude et la généralité du modèle. Au cours de cette étape, vous évaluerez la mesure dans laquelle le modèle répond à vos objectifs commerciaux et chercherons à déterminer s`il y a une raison commerciale pour laquelle ce modèle est déficient. Une autre option consiste à tester le ou les modèles sur les applications de test dans l`application réelle, si les contraintes de temps et de budget le permettent. La phase d`évaluation implique également d`évaluer tous les autres résultats d`exploration de données que vous avez générés. Les résultats de l`exploration de données impliquent des modèles qui sont nécessairement liés aux objectifs commerciaux initiaux et à toutes les autres constatations qui ne sont pas nécessairement liées aux objectifs commerciaux initiaux, mais qui peuvent également dévoiler des défis, des informations ou des indices supplémentaires pour les directions futures. Au début des années 1990, alors que l`exploration de données évoluait du bambin à l`adolescence, nous avons passé beaucoup de temps à préparer les données pour les outils assez limités et la puissance de calcul limitée de la journée. Il y avait rarement plus d`un ou deux «scientifiques de données» dans la même pièce et nous étions beaucoup plus susceptibles d`être appelés «modélisateurs prédictifs» puisque ce type de modélisation était à la pointe de la technologie à son époque. Salut Philips, Merci pour les commentaires sur «processus d`exploration de données».
Nous sommes heureux que notre tutoriel d`exploration de données, aide dans votre thèse. Nos blogueurs se réfèrent à une gamme de livres, Blogs, Articles érudits, livres blancs, et d`autres ressources avant de produire un tutoriel pour vous apporter le meilleur. Vous pouvez explorer notre plate-forme pour plus de ressources pour trouver votre chemin à travers votre thèse et d`améliorer la qualité du travail que vous produisez. Bonne chance pour votre thèse et continuer à visiter. Regard, Data-Flair il y a plus de conseils sur la façon de gérer la phase de déploiement du processus d`exploration de données dans ce post sur notre blog. Retour au haut de la page le nettoyage des données inclut un certain nombre de techniques, telles que le remplissage des valeurs manquantes et le calcul combiné. Le processus standard inter-industries pour l`exploration de données (CRISP-DM) se compose de six phases destinées à être un processus cyclique comme suit: le processus de préparation des données inclut le nettoyage des données, l`intégration des données, la sélection des données et la transformation des données. La deuxième phase comprend l`exploration de données, l`évaluation des modèles et la représentation des connaissances. L`exploration de données est le processus de découverte de connaissances précieuses et cachées en analysant une grande quantité de données. En outre, nous devons stocker ces données dans différentes bases. Avant de créer réellement un modèle, vous devez générer une procédure ou un mécanisme pour tester la qualité et la validité du modèle.
Par exemple, dans les tâches d`exploration de données supervisées telles que la classification, il est courant d`utiliser des taux d`erreur comme mesures de qualité pour les modèles d`exploration de données. Par conséquent, vous séparez généralement le jeu de données dans les jeux de train et de test, générez le modèle sur le jeu de trains et estimez sa qualité sur le jeu de tests distinct. Au cours de cette étape, vous abordera les questions d`exploration de données en utilisant des requêtes, la visualisation de données et les techniques de Reporting. Ceux-ci peuvent inclure: Tags: Business Compriscsisp-DmData Mining process processus d`exploration de Donnéesphasestransformation des Donnéescomment est l`exploration de Donnéesdoneévaluation du Modèlementstades du processus d`exploration de Donnéesqu`est-ce que les techniques de modélisation d`exploration de données sont sélectionnées et Appliqué. Puisque certaines techniques comme les filets neuronaux ont des exigences spécifiques concernant la forme des données, il peut y avoir une boucle de retour ici à la préparation des données.