Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
KDD (Knowledge Discovery in Databases) ile çalışmak, büyük ve karmaşık veri setlerinden faydalı bilgiler ve içgörüler çıkarma sürecini içerir 13. Bu süreç, aşağıdaki adımları takip eder:
- Veri Seçimi: Analiz için ilgili verilerin belirlenmesi ve seçilmesi 13.
- Veri Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, eksik ve tutarsız verilerin çıkarılması 13.
- Veri Dönüşümü: Verilerin veri madenciliği tekniklerinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi 13.
- Veri Madenciliği: Verilerde gizli kalıplar, trendler ve ilişkiler keşfetmek için çeşitli veri madenciliği tekniklerinin uygulanması 13.
- Model Değerlendirmesi: Keşfedilen kalıpların kullanışlılık ve önem açısından değerlendirilmesi 13.
- Bilgi Sunumu: Elde edilen bilgilerin görselleştirmeler, raporlar veya diğer iletişim biçimleri aracılığıyla sunulması 13.
- Uygulama: Kazanılan bilgi ve içgörülerin pratik uygulamalara entegre edilmesi 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: