文本挖掘 文本挖掘也称为文本分析。它是将非结构化文本转换为结构化数据以进行简单分析的过程。文本挖掘应用自然语言处理 (NLP)，使机器能够理解人类语言并自动处理它。它可以定义为从普通语言文本中提取重要信息的流程。它可以通过文本消息、记录、电子邮件、用普通语言文本编写的文件生成一些数据。文本挖掘通常用于从这些数据中提取有益的见解或模式。文本挖掘是一种自动方法，它使用自然语言处理来推导出有价值的…… 阅读更多

文本挖掘也称为文本分析。它是将非结构化文本转换为结构化数据以进行简单分析的过程。文本挖掘应用自然语言处理 (NLP)，使机器能够理解人类语言并自动处理它。它被定义为从普通语言文本中提取重要信息的流程。它可以通过文本消息、记录、电子邮件、用普通语言文本编写的文件生成一些数据。文本挖掘通常用于从这些数据中提取有益的见解或模式。文本挖掘有各种应用，如下所示：风险管理 - 风险管理…… 阅读更多

文本挖掘也称为文本分析。它是将非结构化文本转换为结构化数据以进行简单分析的过程。文本挖掘应用自然语言处理 (NLP)，使机器能够理解人类语言并自动处理它。它被定义为从普通语言文本中提取重要信息的流程。它可以通过文本消息、记录、电子邮件、用普通语言文本编写的文件生成一些数据。文本挖掘通常用于从这些数据中提取有益的见解或模式。数据挖掘中文本挖掘的领域如下所示：信息…… 阅读更多

分类和聚类之间最基本的区别在于，分类使用监督学习技术，而聚类使用无监督学习技术。在分类中，计算机被赋予一个标签来用于对新的观察结果进行分类。在这种情况下，为了验证标签，机器需要进行彻底的测试和训练。因此，分类比聚类更复杂。相反，聚类是一种无监督学习方法，它根据相似性对数据进行分组。在这里，不需要训练，因为机器从已经存在的数据中学习。在这篇文章中，我们将讨论重要的…… 阅读更多

空间数据挖掘 空间数据挖掘是将数据挖掘应用于空间模型。在空间数据挖掘中，分析师使用地理或空间记录来创建商业智能或多个结果。这需要特定的技术和资源才能将地理信息转换为相关且有用的格式。空间数据的发展和空间数据库的广泛使用已经控制了空间知识发现。空间数据挖掘可以被理解为一个过程，它从空间数据库中确定一些令人惊讶的和假设上有价值的模式。空间数据挖掘涉及的几个挑战包括识别与……相关的模式或发现对象…… 阅读更多

商业智能是一组程序、机制和技术，它将原始数据修改为重要的信息，从而推动具有成本效益的业务服务。它是一套软件和服务，用于将数据修改为可操作的智能和认知。商业智能 (BI) 对组织的方法、战术和运营业务决策具有明确的影响。BI 使用历史数据而不是假设和直觉来支持基于事实的决策。BI 工具实施数据分析并创建文档、摘要、仪表板、地图、图表和表格，以帮助用户了解业务特征的详细信息。商业智能是最动态的工具之一…… 阅读更多

ETL ETL 代表提取、转换和加载。这是数据驱动型组织用于从多个来源收集数据，然后将其整合在一起以支持发现、报告、分析和决策的过程。人们很容易认为创建数据仓库只是从多个来源提取数据并将其加载到数据仓库的数据库中。ETL 流程需要来自多个利益相关者的积极投入，包括开发人员、分析师、测试人员、高级管理人员，并且技术上很困难。它可以支持其作为决策者工具的价值。数据仓库系统需要随着业务发展而改变。ETL 是一项持续的活动…… 阅读更多

ELT 代表提取、加载和转换。这是一种数据集成流程，用于将原始数据从源服务器传输到目标服务器上的数据系统（例如数据仓库或数据湖），然后调整数据以供下游使用。提取和加载过程可以与转换阶段隔离。将加载阶段与转换过程隔离可以消除这些阶段之间固有的依赖关系。它可以包含转换所需的数据，提取和加载过程可以包含将来可能必不可少的数据元素。加载…… 阅读更多

ETL 代表提取、转换和加载。这是数据驱动型组织用于从多个来源收集数据，然后将其整合在一起以支持发现、报告、分析和决策的过程。数据源在类型、格式、数量和可靠性方面可能存在差异，因此需要处理数据，以便在整合后更有用。目标数据存储可以是数据库、数据仓库或数据湖，具体取决于目标和技术执行。ETL 的步骤如下：提取 - 在提取过程中，ETL 识别数据并将其从源复制…… 阅读更多

数据挖掘是从存储在存储库中的大量记录中提取有用的新相关性、模式和趋势的过程，使用模式识别技术，包括统计和数值技术。它是对事实数据集的分析，目的是发现意想不到的关系，并以对数据库所有者既有逻辑意义又有帮助的新方法对记录进行总结。它是选择、探索和建模大量信息以发现最初未知的规律或关系的过程，以便为数据库所有者获得清晰和有益的结果。数据挖掘类似于…… 阅读更多