數據挖掘項目

數據挖掘項目

數據挖掘的過程中提取有用的信息的識別模式的大規模數據集。我們從數據中提取信息本身。數據挖掘是非常有用的尋找有價值的信息從大量的數據。我們發現模式、規律、不規則使用數據挖掘的數據集。數據收集和存儲在特定領域數據倉庫數據庫是進行數據挖掘的分類有用的和無用的數據。數據挖掘用於解決數據相關問題的組織,將原始數據轉化為有用的數據。數據挖掘與數據科學這個詞,因為在數據科學、各種操作完成的數據,通過數據挖掘和數據收集。挖掘數據,市場上有各種各樣的技術和軟件是非常有用的。

類型的數據挖掘:

數據挖掘是在多個進程完成。數據挖掘可以執行在不同類型的數據如下:

1。關係數據庫:在關係數據庫中,數據被組織的形式可以以多種方式訪問表和記錄,如認識到數據庫表。數據挖掘可以在關係數據庫中提取有用的信息的使用數據庫的一些技術。

2。對象-關係數據庫:對象-關係數據庫的數據,所有數據被視為對象。換句話說,我們可以說對象-關係數據庫的結合麵向對象的數據庫模型和關係數據庫模型。因此,數據存儲在這個數據庫包含兩種類型的數據。

3所示。數據倉庫:數據倉庫是就像一個倉庫,我們存儲所有數據。數據倉庫是用於存儲數據,我們隻是借助數據挖掘提取。同時,我們可以執行數據倉庫的數據挖掘。

4所示。事務數據庫:它包含數據相關的事務在數據庫中完成的。事務數據隻可以使用數據挖掘提取有用的事務。

數據挖掘的任務:

數據挖掘技術是廣泛應用於各種任務,其中包括以下幾點:

1. 分類數據:在這個任務中,數據是數據挖掘中分類。分類算法用於不同類型的數據進行分類。
2. 預測:下一個任務的數據挖掘是一個預測這意味著數據挖掘可以用於預測的目的。數據挖掘確實是提取數據和分類,然後使用它監督式學習預測各種相關的客戶群在未來,下雨規模等。
3. 回歸:在這個任務中,回歸技術用於查找表/圖的關係,x和y坐標定義在不同的時間不同的值。
4. 時間序列分析:在時間序列分析中,數據挖掘是有用的決定變量的連續變化的值。它是用來識別特定的時間序列變化的變量值。
5. 集群:我們剛才討論分類,聚類是一樣的分類,不同類型的數據集中,和同樣的數據組合在一起。
6. 描述和歧視:數據描述方式描述對象在目標類的一般規則。負責創建和數據歧視這一係列的規則。數據挖掘的任務很有幫助。
7. 摘要:摘要是一樣的表征和歧視泛化的有意義的數據。摘要任務的完成後的結果,將檢索結果通過數據挖掘。
8. 關聯規則:在這個任務中,適當的模式和從數據庫中提取有用的見解。這是一個類型的數據模型,用於提取數據關聯。
9. 進化和偏差分析:在這個任務中數據挖掘模式的發現,時間序列的結果,周期性和相似的模式進行了分析。
10. 序列的發現:在這個任務中,序列模式數據中可以發現使用數據挖掘。數據的順序模式意味著在不同的時間序列數據,並使用數據挖掘可以發現。

數據挖掘項目:

有許多數據挖掘的各種項目,您可以使用。大部分的數據挖掘項目都是在Python中完成的。網上你可以開始學習這些項目,你會發現源代碼。數據挖掘項目非常有幫助如果你工作在任何項目,並將它們添加到你的投資組合得到一份工作。我們將會看到一些有用的和最好的數據挖掘項目。

1. 信用卡欺詐檢測:我們看到在我們的日常生活中,信用卡欺詐越來越多。在線支付和交易的增加,這些類型的欺詐風險正在上升。和數據挖掘進入視圖來檢測如果信用卡支付的用戶輸入的是否正確。數據挖掘是用於驗證用戶輸入的數據是否正確。Python是用於這個項目我們將分類數據庫中可用的有效數據,試圖驗證用戶輸入的數據。
2. 心髒病預測:這個項目確實是有利於檢測如果病人是否患有心髒病。在這個項目中,所有關於病人的健康相關信息提供給數據模型,然後我們的數據模型將做分析和預測結果。健康問題越來越多,這個項目非常有利於醫學科學。
3. 假新聞檢測:我們聽到很多消息。有些消息是真的,有些是假的。但很難選擇新聞是真實的或真實的,哪一個是假的。在這個項目中,我們將創建一個數據模型,將檢測基於一些信息和分析新聞是假的。這可能是最好的項目之一,數據挖掘。
4. 糖尿病的預測:正如我們已經討論過的項目中心髒病預測,我們將使用相同的策略也在這個項目。我們將提供病人的細節我們使用python創建的數據模型,並分析了信息和給結果如果病人糖尿病症狀。
5. 模式挖掘:這個項目是主要的項目數據挖掘中分類的不同種類的信息分析數據中的模式。原始數據是用來提取和有用的數據將被分為結果。在模式挖掘,數據模型發現不同類型的模式在我們提供的數據。該項目有助於獲得相關信息組織的客戶基礎。
6. 情緒分析:也可以通過使用數據挖掘情感分析。這個項目是非常有用的。在這個項目中,用戶的數據作為輸入和驗證使用的數據從不同的數據模型。之後,我們的數據模型將結果如果一個人是幸福的,情感,或生氣根據他提供的信息。

迷你數據挖掘項目的想法:

你有很多選擇在數據挖掘開始做項目,和所有這些選項是非常有用的和創新的。通過真實的項目,你的知識會增加而不是做理論的事情。本課程是專門為那些初學者在數據挖掘。讓我們看看迷你數據挖掘項目的列表的想法想法如下:

1. 房價預測
2. 電影推薦係統
3. 手寫數字識別
4. 智能交通係統
5. 行為不斷的礦工
6. 小組活動的建議
7. 人格分類項目
8. 犯罪/欺詐檢測係統
9. 在線產品評級係統
10. 產品為電子商務推薦係統
11. Web開采安全
12. 文本挖掘在網站
13. 挖掘客戶的行為
14. 從政府網站挖掘有價值的信息