Khai thác dữ liệu không gian
Khai phá dữ liệu không gian là ứng dụng của khai thác dữ liệu vào các mô hình không gian. Trong khai thác dữ liệu không gian, các nhà phân tích sử dụng các bản ghi địa lý hoặc không gian để tạo ra thông tin kinh doanh hoặc nhiều kết quả. Điều này cần đến các kỹ thuật và nguồn lực cụ thể để thu thập thông tin địa lý ở các định dạng phù hợp và hữu ích.
Sự phát triển của dữ liệu không gian và việc sử dụng rộng rãi cơ sở dữ liệu không gian đã chi phối việc khám phá kiến thức không gian. Khai thác dữ liệu không gian có thể được học như một quá trình quyết định một số mẫu đáng kinh ngạc và có giá trị giả định từ cơ sở dữ liệu không gian.
Có một số thách thức liên quan đến khai thác dữ liệu không gian bao gồm nhận dạng các mẫu hoặc khám phá các đối tượng có liên quan đến các câu hỏi thúc đẩy dự án nghiên cứu. Các nhà phân tích có thể được xem trong trường cơ sở dữ liệu khổng lồ hoặc tập dữ liệu hoàn toàn lớn khác để tìm dữ liệu có liên quan, sử dụng các công cụ GIS / GPS hoặc các hệ thống tương tự.
Mục tiêu của dự án khai thác dữ liệu không gian là phân biệt dữ liệu để xây dựng các mẫu thực tế, có thể hành động để trình bày, loại trừ những thứ như trùng hợp thống kê, mô hình không gian ngẫu nhiên hoặc các kết quả không liên quan. Một cách mà các nhà phân tích có thể thực hiện là kết hợp xem dữ liệu cho các mô hình "cùng đối tượng" hoặc "đối tượng tương đương" để hỗ trợ so sánh chính xác nhiều khu vực địa lý.
Khai thác dữ liệu tạm thời
Khai phá dữ liệu tạm thời xác định quá trình trích xuất dữ liệu không quan trọng, tiềm ẩn và có khả năng thiết yếu từ tập hợp lớn dữ liệu tạm thời. Dữ liệu tạm thời là một loạt các kiểu dữ liệu chính, thường là các giá trị số và nó liên quan đến việc thu thập kiến thức có lợi từ dữ liệu tạm thời.
Khai thác dữ liệu theo thời gian nhằm mục đích tìm ra các mẫu thời gian, xu hướng bất ngờ hoặc các mối quan hệ ẩn khác trong dữ liệu tuần tự cao hơn, bao gồm một chuỗi các ký hiệu danh nghĩa từ bảng chữ cái được gọi là chuỗi thời gian và chuỗi các thành phần có giá trị thực liên tục được gọi là chuỗi thời gian, bằng cách sử dụng một tập hợp các kỹ thuật từ công nghệ máy học, thống kê và cơ sở dữ liệu.
Khai thác dữ liệu tạm thời bao gồm ba công việc chính là mô tả dữ liệu tạm thời, định nghĩa các biện pháp tương tự và các dịch vụ khai thác.
Khai thác dữ liệu tạm thời bao gồm chuỗi thời gian xử lý, nói chung là chuỗi các bản ghi, tính toán các giá trị của thuộc tính tương tự tại một chuỗi nhiều thời điểm. Đối sánh mẫu bằng cách sử dụng thông tin như vậy, nơi chúng tôi đang tìm kiếm các mẫu quan tâm cụ thể, đã thu hút được sự quan tâm đáng kể trong những năm hiện tại.
Khai thác dữ liệu tạm thời có thể liên quan đến việc khai thác các kỹ thuật lưu trữ dữ liệu hiệu quả, xử lý nhanh và các phương pháp truy xuất nhanh đã được phát triển cho cơ sở dữ liệu tạm thời.