Khai thác dữ liệu Không gian (Spatial Data Mining)
Khai thác dữ liệu không gian là ứng dụng khai thác dữ liệu cho mô hình không gian. Trong khai thác dữ liệu không gian, nhà phân tích dùng bản ghi địa lý hoặc không gian để tạo trí tuệ kinh doanh hoặc nhiều kết quả. Điều này cần kỹ thuật và tài nguyên cụ thể để lấy thông tin địa lý vào định dạng liên quan và hữu ích.
Sự tiến hóa của dữ liệu không gian và sử dụng rộng rãi cơ sở dữ liệu không gian đã điều khiển khám phá tri thức không gian. Khai thác dữ liệu không gian có thể được học như quy trình quyết định một số mẫu đáng ngạc nhiên và giả định quý giá từ cơ sở dữ liệu không gian.
Có một số thách thức liên quan đến khai thác dữ liệu không gian bao gồm nhận diện mẫu hoặc khám phá đối tượng liên quan đến câu hỏi thúc đẩy dự án nghiên cứu. Nhà phân tích có thể xem trong trường cơ sở dữ liệu lớn hoặc tập dữ liệu lớn hoàn toàn để tìm dữ liệu liên quan, dùng công cụ GIS/GPS hoặc hệ thống tương tự.
Mục tiêu của dự án khai thác dữ liệu không gian là phân biệt dữ liệu để xây dựng mẫu thực tế, có thể hành động để trình bày, loại trừ các thứ như trùng hợp thống kê, mô hình không gian ngẫu nhiên, hoặc kết quả không liên quan. Một cách nhà phân tích có thể làm là lọc qua dữ liệu tìm mô hình "đối tượng giống nhau" hoặc "tương đương đối tượng" để hỗ trợ so sánh chính xác nhiều khu vực địa lý.
Khai thác dữ liệu Thời gian (Temporal Data Mining)
Khai thác dữ liệu thời gian định nghĩa quy trình trích xuất dữ liệu không tầm thường, ngầm định, và có khả năng thiết yếu từ tập lớn dữ liệu thời gian. Dữ liệu thời gian là chuỗi các kiểu dữ liệu gốc, thường là giá trị số, và nó xử lý việc thu thập tri thức hữu ích từ dữ liệu thời gian.
Khai thác dữ liệu thời gian nhằm tìm mẫu thời gian, xu hướng bất ngờ, hoặc mối quan hệ ẩn khác trong dữ liệu tuần tự cao hơn, được cấu thành từ chuỗi ký hiệu danh nghĩa từ bảng chữ cái gọi là chuỗi thời gian (temporal sequence) và chuỗi thành phần thực liên tục gọi là chuỗi thời gian (time series), bằng cách dùng tập kỹ thuật từ học máy, thống kê, và công nghệ cơ sở dữ liệu.
Khai thác dữ liệu thời gian bao gồm ba công việc chính: mô tả dữ liệu thời gian, định nghĩa phép đo độ tương đồng, và dịch vụ khai thác.
Khai thác dữ liệu thời gian bao gồm xử lý chuỗi thời gian, thường là chuỗi bản ghi, tính giá trị thuộc tính tương tự tại chuỗi nhiều điểm thời gian. Khớp mẫu dùng thông tin như vậy, nơi chúng ta tìm mẫu quan tâm cụ thể, đã thu hút sự quan tâm đáng kể trong những năm gần đây.
Khai thác dữ liệu thời gian có thể liên quan đến khai thác kỹ thuật lưu trữ dữ liệu hiệu quả, xử lý nhanh, và phương pháp truy xuất nhanh đã được phát triển cho cơ sở dữ liệu thời gian.