Data Mining Tutorial for CS for Android APK

ဖော်ပြချက်

ဒေတာတူးဖော်ခြင်းဆိုသည်မှာ စက်သင်ယူမှု၊ စာရင်းအင်းနှင့် ဒေတာဘေ့စ်စနစ်များ ဆုံရာရှိ နည်းလမ်းများ ပါဝင်သော ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ Data mining သည် ဒေတာအစုတစ်ခုမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်နှင့် သတင်းအချက်အလက်အား အလုံးစုံအသုံးပြုနိုင်သည့် ဖွဲ့စည်းပုံအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အလုံးစုံရည်မှန်းချက်ဖြင့် အလုံးစုံသော ရည်မှန်းချက်ဖြစ်သော ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် "ဒေတာဘေ့စ်များတွင် အသိပညာရှာဖွေမှု" လုပ်ငန်းစဉ် သို့မဟုတ် KDD ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်ဖြစ်သည်။ အကြမ်းပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်မှလွဲ၍ ၎င်းတွင် ဒေတာဘေ့စ်နှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကဏ္ဍများ၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်နှင့် အနုမာနထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ၊ စိတ်ဝင်စားဖွယ်မက်ထရစ်များ၊ ရှုပ်ထွေးသောထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ၊ ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသောဖွဲ့စည်းပုံများကို အပြီးလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းနှင့် အွန်လိုင်းမွမ်းမံခြင်းများ ပါဝင်သည်။

"ဒေတာတူးဖော်ခြင်း" ဟူသောအသုံးအနှုန်းသည် မှားယွင်းသောအမည်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အကြောင်းမှာ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာအများအပြားမှ ဒေတာထုတ်ယူခြင်း (တူးဖော်ခြင်း) မဟုတ်ဘဲ ပုံစံများနှင့် ဗဟုသုတများကို ထုတ်ယူခြင်းဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် buzzword တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကြီးမားသောဒေတာ သို့မဟုတ် သတင်းအချက်အလက်လုပ်ဆောင်ခြင်းပုံစံ (စုဆောင်းခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်း၊ သိုလှောင်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စာရင်းအင်းများ) နှင့် ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ (ဥပမာ စက်၊ စက်အပါအဝင်) မည်သည့်ကွန်ပြူတာဆုံးဖြတ်ချက်ပံ့ပိုးမှုစနစ်မဆို မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိပါသည်။ သင်ယူခြင်း) နှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အသိဉာဏ်။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်း စာအုပ်- Java ဖြင့် လက်တွေ့ကျသော စက်သင်ယူမှု ကိရိယာများနှင့် နည်းစနစ်များ (စက်သင်ကြားရေးပစ္စည်း အများစုကို အကျုံးဝင်သည့်) မူလက Practical machine learning သက်သက်ဟု အမည်ပေးထားပြီး ဒေတာတူးဖော်ခြင်းဟူသော ဝေါဟာရကို စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အကြောင်းပြချက်အတွက်သာ ထည့်သွင်းထားသည်။ မကြာခဏ ယေဘုယျအားဖြင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် လက်တွေ့နည်းလမ်းများကို ရည်ညွှန်းသည့်အခါ၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။

အမှန်တကယ် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းမှာ ယခင်က မသိရသေးသော၊ ဒေတာမှတ်တမ်းအုပ်စုများ (အစုအဝေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု)၊ ပုံမှန်မဟုတ်သော မှတ်တမ်းများ (anomaly detection) နှင့် မှီခိုမှု (sociation rule mining) ကဲ့သို့သော စိတ်ဝင်စားဖွယ်ပုံစံများကို ထုတ်ယူရန် ဒေတာအမြောက်အမြားကို တစ်ပိုင်းအလိုအလျောက် သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဖြစ်သည်။ sequential pattern mining)။ ၎င်းတွင် spatial indices များကဲ့သို့သော ဒေတာဘေ့စ်နည်းပညာများကို အသုံးပြုလေ့ရှိပါသည်။ ထို့နောက် အဆိုပါပုံစံများကို ထည့်သွင်းဒေတာ၏ အကျဉ်းချုပ်တစ်မျိုးအဖြစ် ရှုမြင်နိုင်ပြီး နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် သို့မဟုတ် ဥပမာအားဖြင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုတို့တွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအဆင့်သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ပံ့ပိုးမှုစနစ်ဖြင့် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းရလဒ်များရရှိရန် ဒေတာတွင်းရှိ အုပ်စုများစွာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် ရလဒ်စကားပြန်ဆိုခြင်းနှင့် အစီရင်ခံခြင်းတို့သည် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအဆင့်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမဟုတ်သော်လည်း နောက်ထပ်အဆင့်များအဖြစ် KDD လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။

များပြားလှသော အရင်းအမြစ်များမှ ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာသိုလှောင်ရုံကို တည်ဆောက်ပါသည်။

၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအစီရင်ခံခြင်း၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်/သို့မဟုတ် အထူးသီးသန့်မေးမြန်းချက်များနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်သော သဘောတရားအားလုံးကို ရှင်းပြရန် အဆင့်ဆင့် ချဉ်းကပ်မှုကို လက်ခံပါသည်။

ကျူတိုရီရယ် အမျိုးအစားများ၏ စုစည်းမှုများကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားပြီး Topic Like အားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

Data Warehouse Overview

Data Warehouse Concepts

Data Warehouse System လုပ်ငန်းစဉ်များ

Data Warehouse Architecture

Data Warehouse Terminologies

Data Warehouse Delivery Process

Data Warehouse Multidimensional OLAP

ဒေတာသိုလှောင်ရုံ အစီအစဉ်များ

Data Warehouse စမ်းသပ်ခြင်း။

Data Warehouse Future Aspects

Data Warehouse အင်တာဗျူးမေးခွန်းများ

Data Warehouse Partitioning Strategy

Data Warehouse Metadata Concepts

Data Warehouse Data Martining

Data Warehouse စနစ်မန်နေဂျာများ

Data Warehouse လုပ်ငန်းစဉ်မန်နေဂျာများ

Data Warehouse လုံခြုံရေး

Data Warehouse Tuning

နှင့်အခြားများစွာ