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データベース管理システム(dbms)とデータマイニングの違い

データベース管理システム（dbms）は、デジタルデータベースを管理するための完全なシステムで、データベースの内容の保存、データの作成・保守、検索などの機能を備えています。一方、データマイニングは、生データからこれまで知られていなかった興味深い情報を抽出するコンピュータサイエンスの一分野である。通常、データマイニングの入力となるデータは、データベースに格納される。統計的な傾向があるユーザーは、データマイニングを利用します。統計モデルを用いて、データの中に隠されたパターンを見つけ出すのである。データマイニングは、異なるデータ要素間の有用な関係を発見し、最終的にビジネスに利益をもたらすことに関心がある...

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匿名者發佈於 2020-11-03 22:16

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データマイニングとオンライン分析処理（OLAP）の違い

データマイニングとオラップは、どちらも一般的なビジネスインテリジェンス（BI）の手法である。ビジネスインテリジェンスとは、ビジネスデータから有用な情報を特定し、抽出するためのコンピュータベースの手法のことである。データマイニングは、大量のデータから興味深いパターンを抽出することを研究するコンピュータサイエンスの一分野である。人工知能、統計学、データベース管理など、さまざまな手法を組み合わせたものである。

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匿名者發佈於 2020-10-29 19:32

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データマイニングと機械学習の違い

データマイニングと機械学習は、密接に関連した2つの分野である。親族としては似ているが、親が違う。しかし、現在、両者はますます似てきており、まるで双子のようです。その結果、データマイニングに機械学習を利用する人も出てきました。しかし、この記事を読むと、機械語とデータマイニングは違うということがわかります。データマイニングが既存のデータからルールを導き出すのに対し、機械学習は与えられたルールを学習し理解するようコンピューターに教えるという点が大きな違いです...。

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匿名者發佈於 2020-10-29 00:13

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データマイニングとクエリツールの違い

データベース内のデータ分析ツールは便利です。クエリ生成、クエリ編集、検索、発見、レポート、集計の機能を提供する。一方、データマイニングは、生データからこれまで知られていなかった興味深い情報を抽出するコンピュータサイエンスの一分野である。データマイニングの入力となるデータは、通常、データベースに格納される。統計データを利用する傾向のあるユーザー。統計モデルを用いて、データの中に隠されたパターンを見つけ出すのである。データマイニングは、異なるデータ要素間の有用な関係を発見し、最終的に企業にとって利益となるような...

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匿名者發佈於 2020-10-28 16:41

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クラスタリングと分類の違い

クラスタリングと分類の大きな違いは、クラスタリングが特徴量に基づいて類似のインスタンスをグループ化する教師なし学習技術であるのに対し、分類は特徴量に基づいてインスタンスにあらかじめ定義されたラベルを割り当てる教師あり学習技術であること...である。

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匿名者發佈於 2020-10-28 16:16

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株式会社kdd (kdd)とデータマイニングの違い

kdd (knowledgediscoveryingindatabases) はコンピュータサイエンスの一分野であり、大量のデジタルデータから有用かつ未知の情報（知識）を抽出するためのツールや理論が含まれます。kddはいくつかのステップからなり、データマイニングはその一つです。データマイニングとは、特定のアルゴリズムを適用して、データからパターンを抽出することである。とはいえ、kddとデータマイニングは同じ意味で使われているのですが...。

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匿名者發佈於 2020-10-26 14:53

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分類と予測の違い

データマイニングに関連する用語として「分類」と「予測」がある。データは、利益を上げ、市場を理解するために、ほとんどすべての組織にとって重要です。純粋なデータにはほとんど価値がありません。したがって、有用な情報を得るためには、データを加工する必要があります。データマイニングは、大量のデータから情報を抽出する技術である。これにより、データをより広く理解することができます。データマイニングの用途としては、市場分析、生産管理、不正検知などがある。データマイニングに関連する用語として「分類」と「予測」がある。ここでは、分類と予測の違いについて説明します。分類は、新しい観察が属するカテゴリまたはカテゴリ・ラベルを特定するプロセスです。予測は...

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匿名者發佈於 2020-10-24 01:57

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データマイニングとデータウェアハウスの違い

データマイニングとデータウェアハウスは、どちらも非常に強力で一般的なデータ分析技術です。統計的な傾向があるユーザーは、データマイニングを利用します。統計モデルを用いて、データの中に隠されたパターンを見つけ出すのである。データマイニングは、異なるデータ要素間の有用な関係を見つけ出し、最終的にビジネスに利益をもたらすことに関心がある。しかし一方で、ビジネスの次元を直接的に分析できるデータ専門家は、データウェアハウスを利用する傾向がある...。

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匿名者發佈於 2020-10-23 19:18

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