Разлика между версии на „Етапи на процеса Извличане на знания от данни“
Направо към навигацията
Направо към търсенето
| Ред 10: | Ред 10: | ||
#Знание | #Знание | ||
| − | [[File:dm.png]] | + | [[File:dm.png|center]] |
==Вижте още== | ==Вижте още== | ||
Текуща версия към 17:08, 27 февруари 2014
Процесът на “data mining” минава през няколко етапа на трансформация на информацията като се върви от общото към частното т.е към съответния проблем.
Същщност
Етапите са следните:
- Дефиниране на проблема
- Достъп до информацията, с която изследователите разполагат
- Откриване на точната информация, свързана със случая
- Предварителна обработка на информацията
- Трансформирана информация – разделена на точно определени части
- Извеждане на модели
- Знание
Вижте още
- Извличане на знания от данни
- Софтуер за процеса Извличане на знания от данни
- PEST анализ
- Анализ на вторични данни
- Анализ на документи
- Анализ на съдържанието
- Анкетно проучване
- Видове бизнес изследвания
- Включено наблюдение
- Групово интервю
- Допускане
- Дърво на решенията
- Експериментално изследване
- Експерт
- Електронно интервю
- Задача
- Извадкови методи
- Изследователски доклад
- Изследователски метод
- Изследователски процес
- Имитационно моделиране
- Интернет базирано проучване
- Интернет интервю
- Информационно осигуряване
- Казусен метод
- МИБ Речник
- Неструктурирано интервю
- Пазарно проучване
- Панелно проучване
- Принцип на Парето
- Проблемна ситуация
- Ситуационен анализ
- Структурирано интервю
- Телефонно интервю
- Техника за преглед и оценка на програми
- Фази на изследователския процес
- Фокус група
- Фундаментален анализ
- Хипотеза
Източници
- Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
- Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
- Robert Nisbet, John Elder IV and Gary Miner, Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications
- Matthew A. Russell , Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites
- Philipp K. Janert, Data Analysis with Open Source Tools