- In order to better understand customer preferences, our company employs data mining techniques to analyze extensive datasets that include purchasing history, search queries, and social media activity.
Để hiểu rõ hơn về sở thích của khách hàng, công ty chúng tôi sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để phân tích các tập dữ liệu mở rộng bao gồm lịch sử mua hàng, truy vấn tìm kiếm và hoạt động trên mạng xã hội.
- The data mining process combines statistical methods, machine learning algorithms, and database technologies to extract useful knowledge and insights from large, complex datasets.
Quá trình khai thác dữ liệu kết hợp các phương pháp thống kê, thuật toán học máy và công nghệ cơ sở dữ liệu để trích xuất kiến thức và thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn, phức tạp.
- The finance department of our organization relies on data mining software to identify patterns in financial data, which is then used to forecast stock prices, detect fraud, and mitigate risks.
Bộ phận tài chính của tổ chức chúng tôi dựa vào phần mềm khai thác dữ liệu để xác định các mô hình trong dữ liệu tài chính, sau đó sử dụng dữ liệu này để dự báo giá cổ phiếu, phát hiện gian lận và giảm thiểu rủi ro.
- Scientists utilize data mining tools to analyze scientific experiments, clinical trials, and environmental data, which provides new insights that enhance their understanding of natural phenomena.
Các nhà khoa học sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu để phân tích các thí nghiệm khoa học, thử nghiệm lâm sàng và dữ liệu môi trường, cung cấp những hiểu biết mới giúp nâng cao hiểu biết của họ về các hiện tượng tự nhiên.
- Retailers use data mining to analyze sales trends, customer behavior, and market conditions, which helps them to improve marketing strategies, optimize inventory, and personalize customer experiences.
Các nhà bán lẻ sử dụng khai thác dữ liệu để phân tích xu hướng bán hàng, hành vi khách hàng và điều kiện thị trường, giúp họ cải thiện chiến lược tiếp thị, tối ưu hóa hàng tồn kho và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.
- Data mining is also used in the healthcare industry to analyze medical records, genetic data, and clinical trials, which can lead to breakthroughs in disease prevention, diagnostics, and treatment.
Khai thác dữ liệu cũng được sử dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe để phân tích hồ sơ y tế, dữ liệu di truyền và thử nghiệm lâm sàng, có thể dẫn đến đột phá trong phòng ngừa, chẩn đoán và điều trị bệnh.
- Law enforcement agencies leverage data mining to monitor criminal activity, analyze social media data, and identify potential security threats.
Các cơ quan thực thi pháp luật tận dụng khai thác dữ liệu để theo dõi hoạt động tội phạm, phân tích dữ liệu mạng xã hội và xác định các mối đe dọa an ninh tiềm ẩn.
- Librarians and researchers rely on data mining to extract valuable information from academic publications, patents, and other sources, which leads to new insights and discoveries.
Thủ thư và nhà nghiên cứu dựa vào khai thác dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị từ các ấn phẩm học thuật, bằng sáng chế và các nguồn khác, từ đó đưa đến những hiểu biết và khám phá mới.
- Data mining is also used in the field of education to analyze student performance data, track academic progress, and personalize learning experiences.
Khai thác dữ liệu cũng được sử dụng trong lĩnh vực giáo dục để phân tích dữ liệu về thành tích học tập của học sinh, theo dõi tiến độ học tập và cá nhân hóa trải nghiệm học tập.
- Governments utilize data mining to collect, analyze, and interpret large, complex datasets in order to inform policy decisions, address social issues, and provide services to citizens.
Chính phủ sử dụng khai thác dữ liệu để thu thập, phân tích và diễn giải các tập dữ liệu lớn, phức tạp nhằm đưa ra quyết định chính sách, giải quyết các vấn đề xã hội và cung cấp dịch vụ cho người dân.
Định nghĩa của từ data mining
data miningnoun
khai thác dữ liệu
/ˈdeɪtə maɪnɪŋ//ˈdeɪtə maɪnɪŋ/Thuật ngữ "data mining" có nguồn gốc từ cuối thế kỷ XX, cụ thể là trong lĩnh vực khoa học máy tính và phân tích dữ liệu. Khi lượng dữ liệu do các tổ chức tạo ra và thu thập tiếp tục tăng theo cấp số nhân, nhu cầu về các phương pháp hiệu quả để trích xuất những hiểu biết và mô hình có giá trị từ các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp như vậy trở nên cấp thiết. Tên "data mining" là một phép ẩn dụ được mượn từ quá trình khai thác các nguồn tài nguyên quý giá từ trái đất, chẳng hạn như vàng hoặc bạc. Khai thác dữ liệu liên quan đến việc sử dụng các thuật toán thống kê và máy học tinh vi để sàng lọc qua các tập dữ liệu lớn nhằm tìm kiếm các mô hình ẩn, mối tương quan và thông tin có giá trị khác mà có thể không dễ nhận thấy ngay lập tức hoặc không dễ nhận ra thông qua các phương pháp quan sát hoặc phân tích đơn giản. Về bản chất, khai thác dữ liệu là quá trình áp dụng các kỹ thuật phân tích và máy học để trích xuất kiến thức và hiểu biết từ các cơ sở dữ liệu lớn và phức tạp, với mục tiêu xác định xu hướng, dự đoán kết quả trong tương lai và cung cấp thông tin cho các quy trình ra quyết định. Thuật ngữ này đã được sử dụng rộng rãi trong các ngành như tài chính, chăm sóc sức khỏe, tiếp thị và bán lẻ trực tuyến, vì khả năng phân tích và rút ra hiểu biết từ dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng đối với thành công trong các lĩnh vực này.
Từ, cụm từ liên quan
All matches