1. data mining
Data Mining คืออะไร ? Data Mining แปลตามคำจะได้ว่าการนำเอาข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมากมาย ซึ่งเป็นการใช้ชื่อที่ผิด เปรียบได้กับการทำเหมืองหินจากหิน ควรจะเป็นทำเหมืองทองจากหิน จะได้มีประโยชน์หรือ ได้คุณค่ามากกว่า ดังนั้น จากชื่อ Data Mining ควรจะเป็น knowledge mining from data ซึ่งเป็นชื่อที่ยาว knowledge mining จะสั้นกว่า แต่ไม่สื่อ ความหมายว่าค้นหามาจากข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่ง mining เป็นกระบวนการค้นหาสิ่งเล็กๆส่วนหนึ่งจากวัตถุดิบจำนวนมาก ดังนั้นคำว่า data และ mining จึงเป็นคำที่เหมาะถึงแม้จะผิดจากความจริงก็ตาม และเป็นชื่อที่ได้รับความนิยม นอกจากนี้ยังมีชื่อที่มีความหมายที่แตกต่างกันเล็กน้อยได้แก่ knowledge mining from databases, knowledge extraction, data/pattern analysis, data archaeology, และ dredging คนจำนวนมากใช้ Data Mining ซึ่งมีลักษณะ คล้ายคลึงกับกระบวนการ Knowledge Discovery in Databases, หรือ KDD ซึ่งมีคนนิยมใช้ และ Data Mining ก็เป็นขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการ Knowledge Discovery in Databases อีกด้วย
ขั้นตอนของ Knowledge Discovery in Databases แสดงได้ดังต่อไปนี้
ภาพแสดง Data Mining เป็น ขั้นตอนในกระบวนการของ Knowledge Discovery
1. Data Mining cleaning ( ย้ายสิ่งรบกวนและข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน)2. Data integration ( ที่ๆมี data sources มากมายรวมกันอยู่)3. Data selection (ที่ๆมีข้อมูลที่ตรงประเด็น และวิเคราะห์มาแล้ว จากฐานข้อมูล)4.Data transformation (ข้อมูลจะถูกเปลี่ยนรูปหรือรวมเข้าไปอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม สำหรับ data mining โดยใช้ข้อสรุปที่มาจากการปฏิบัติหรือการคำนวณ)5. Data Mining (กระบวนการซึ่งจำเป็นต้องใช้ intelligent methods มาประยุกต์ เพื่อให้ได้ data patterns)6.Pattern evaluation (ระบุเอา pattern ที่น่าสนใจจริงๆ มาจาก ฐานความรู้บนพื้นฐาน interestingness measures)7. Knowledge presentation ( นำเทคนิคการแสดงความรู้มาใช้เพื่อแสดงความรู้นั้นให้กับผู้ใช้) ขั้นตอนการทำ Data Mining อาจจะ interact กับผู้ใช้หรือ Knowledge base แบบแผนที่น่าสนใจจะถูกแสดงให้ผู้ใช้ และอาจจะถูกเก็บเป็นความรู้ใหม่ใน Knowledge base Data Mining เป็นขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการทั้งหมด และเป็นสิ่งจำเป็น เพราะว่าจะเปิดให้เห็น pattern ที่ซับซ้อนสำหรับ evaluation Data Mining คือขั้นตอนในขบวนการ knowledge discovery อย่างไรก็ตาม ในอุตสาหกรรม และในสิ่งแวดล้อมการวิจัยฐานข้อมูล การทำ Data Mining มีชื่อเสียงมากกว่ากระบวนการเปลี่ยนแปลง ของ Knowledge discovery in databases Data Mining คือกระบวนการของการค้นหาความรู้ที่น่าสนใจจากข้อมูลขนาดใหญ่ ที่เก็บอยู่ในฐานข้อมูล Data Warehouses หรือ ที่เก็บ information อื่นๆ
สรุป
Data Mining การสืบค้นความรู้ที่เป็นประโยชน์และน่าสนใจบนฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Knowledge Discovery from very large Databases : KDD ) หรือที่เรียกกันว่า Data Mining เป็นเทคนิคที่ใช้จัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ โดยจะนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์แล้วดึงความรู้ หรือสิ่งสำคัญออกมา เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ หรือทำนายสิ่งต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้น ซึ่งการค้นหาความรู้ ความจริงที่แฝงอยู่ในข้อมูล ( Knowledge Discovery)เป็นกระบวนการขุดค้นสิ่งที่น่าสนใจในกองข้อมูลที่เรามีอยู่ ซึ่งต่างจากระบบฐานข้อมูล ตรงที่เราไม่ต้องเป็นคนกำหนดคำสั่ง (เช่น SQL) เพื่อค้นหาข้อมูลที่เราต้องการ แต่ระบบ Data Mining จะมีขบวนการ/วิธีการ (ซึ่งปกติจะเป็น machine leraning tools) เพื่อทำหน้าที่นี้ นั่นคือเราแค่บอกว่าเราต้องการอะไร (what to be mined) แต่ไม่จำเป็นต้อง ระบุว่า ทำอย่างไร (How to mine) ระบบฐานข้อมูลทั่วไป จะบังคับให้เราต้องทำทั้งสองหน้าที่นี้ คือคิดก่อนว่าจะ ค้นหาอะไรแล้วก็ไปประดิษฐ์คำสั่ง SQL เพื่อค้นหาข้อมูลนั้น ดังนั้นถ้าเราคิดไม่รอบคอบ หรือคิดดีแล้วแต่แปลเป็นคำสั่งผิด ก็จะได้ข้อมูลผิดๆ หรือไม่ตรงกับความต้องการ Data Mining มีประโยชน์มาก โดยเฉพาะการค้นหาข้อมูล ซึ่งข้อมูลที่ได้จะเป็นข้อมูลที่ดีที่สุด
สมัครสมาชิก:
ส่งความคิดเห็น (Atom)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น