Sammanfattning av denna webbsida: Datautvinning (även känd som kunskapsutvinning från databaser) är processen för utvinning av dold datautvinning har definierats som icke-trivial utvinning av implicit, tidigare okänd och potentiellt användbar information från databaser/datalager. Den använder maskininlärning, statistik och visualiseringsteknik för att upptäcka och presentera kunskap i en form som är lätt omfattande för människor [1]. Datautvinning, utvinning av dold prediktiv information från stora databaser, är en kraftfull ny teknik med stor potential att hjälpa användaren att fokusera på den viktigaste informationen i sina datalager. Data mining verktyg förutsäga framtida trender och beteenden, vilket gör det möjligt för företag att fatta proaktiva, kunskapsdrivna beslut. De automatiserade, prospektiva analyser som datautvinning erbjuder går längre än de analyser av tidigare händelser som tillhandahålls av retrospektiva verktyg som är typiska för beslutsstödsystem. Data mining verktyg kan besvara affärsfrågor som traditionellt var för tidskrävande att lösa. De söker i databaser efter dolda mönster och finner förutsägande information som experter kan missa, eftersom den ligger utanför deras förväntningar. Datautvinningstekniker kan snabbt implementeras på befintliga mjukvaru- och hårdvaruplattformar för att öka värdet på befintliga informationsresurser och kan integreras med nya produkter och system när de tas upp på nätet [2]. Datautvinningsstegen i kunskapssökningsprocessen är följande: 1. Data rengöring-Ta bort buller och inkonsekventa data. 2. Utgångspunkten är följande: Dataintegration - Kombinationen av flera datakällor. 3. Vad är det som händer? Dataval -De data som är relevanta för analys hämtas från databasen. 4. Vad är det som händer? Datatransformering - Konsolidering och omvandling av data till lämpliga former för gruvdrift. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Data mining -Användning av intelligenta metoder för att extrahera mönster från data. 6. Vad är det som händer? Mönsterutvärdering -Identifikation av mönster som är intressanta.
Dessutom har WECA använts i detta experiment som dold prediktiv information kan extraheras med hjälp av denna algoritm från stora databasen REF.
Census Data Mining and Data Analysis using WEKA
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}