ຂໍ້ມູນຖືກຈັດປະເພດແນວໃດ?
ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການພື້ນຖານໃນຂະແຫນງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ຍ້ອນວ່າມັນອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກຈັດລຽງຕາມໂຄງສ້າງແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ຍ້ອນວ່າປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນຍັງສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງມີວິທີການທີ່ມີປະສິດຕິຜົນເພື່ອຈັດປະເພດແລະສະກັດ. ຄວາມຮູ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກເຂົາເຈົ້າ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາວິທີການຕ່າງໆທີ່ສາມາດຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ຈາກມຸມເບິ່ງດ້ານວິຊາການ, ເພື່ອເຂົ້າໃຈດີຂື້ນວ່າມັນຖືກຈັດລຽງແນວໃດແລະວິທີທີ່ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ມັນໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ປະເພດຂອງການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ
ມີເງື່ອນໄຂຕ່າງໆໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ. ທໍາອິດຂອງພວກເຂົາແມ່ນອີງຕາມການຂອງທ່ານ ທຳມະຊາດ, ນັ້ນແມ່ນ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນຕົວເລກ, ຂໍ້ຄວາມ, ຫຼືຂໍ້ມູນປະເພດ. ການຈັດປະເພດນີ້ເປັນປະໂຫຍດເພື່ອຄັດເລືອກເອົາເຕັກນິກການວິເຄາະທີ່ເຫມາະສົມ, ເນື່ອງຈາກວ່າແຕ່ລະປະເພດຂອງຂໍ້ມູນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ເງື່ອນໄຂທີສອງແມ່ນ ແຫຼ່ງຂອງຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນພາຍໃນຫຼືພາຍນອກ. ຂໍ້ມູນພາຍໃນແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນພາຍໃນອົງກອນ, ເຊັ່ນ: ບັນທຶກການຂາຍ ຫຼືຂໍ້ມູນພະນັກງານ, ໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ມູນພາຍນອກແມ່ນໄດ້ມາຈາກແຫຼ່ງພາຍນອກຂອງອົງກອນ ເຊັ່ນ: ຖານຂໍ້ມູນສາທາລະນະ ຫຼືເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ.
ຂັ້ນຕອນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ
ຂະບວນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນປະກອບດ້ວຍຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກຈັດລຽງຕາມລໍາດັບຊັ້ນແລະໂຄງສ້າງ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ກ ການສໍາຫຼວດແລະທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍການກໍານົດຄວາມຜິດພາດທີ່ເປັນໄປໄດ້, outliers, ຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນທີ່ອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງຜົນໄດ້ຮັບ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາດໍາເນີນການ ຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນ, ນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການ normalization, coding ຫຼື discretization, ອີງຕາມຄຸນລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນແລະຈຸດປະສົງຂອງການວິເຄາະ. ຕໍ່ໄປ, ເລືອກວິທີການ ການຈັດປະເພດທີ່ເຫມາະສົມ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນກົດລະບຽບ, ອີງໃສ່ຕົວຢ່າງຫຼືແບບຈໍາລອງ, ແລະອື່ນໆ. ສຸດທ້າຍ, ຄຸນນະພາບຂອງຮູບແບບການຈັດປະເພດແມ່ນຖືກປະເມີນໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກການກວດສອບແລະຕົວແບບຖືກນໍາໃຊ້ກັບຊຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຫຼືການຈັດປະເພດ.
ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ມັນເປັນຂະບວນການ ທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການຈັດຕັ້ງແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນໃນພາກສະຫນາມຂອງ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ໂດຍການຮູ້ປະເພດຕ່າງໆຂອງ ແລະ ຂັ້ນຕອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ທ່ານສາມາດເຮັດການວິເຄາະທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຂໍ້ມູນ. ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຍັງສືບຕໍ່ສ້າງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ດັ່ງນັ້ນການມີທັກສະໃນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງຍຸກດິຈິຕອນ.
ການຈັດປະເພດຂອງຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ປະເພດຂອງມັນ
ເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ ຢ່າງມີປະສິດທິພາບມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະຈັດປະເພດຂໍ້ມູນປະເພດຕ່າງໆ. ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ມັນຫມາຍເຖິງການຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນເປັນປະເພດຕາມລັກສະນະແລະຄຸນສົມບັດຂອງມັນ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນເພາະວ່າມັນຊ່ວຍຈັດຕັ້ງແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມ.
ມີເງື່ອນໄຂຫຼືປັດໃຈຕ່າງໆທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ. ຫນຶ່ງໃນເງື່ອນໄຂທົ່ວໄປທີ່ສຸດແມ່ນ ການຈັດປະເພດຂອງຂໍ້ມູນຕາມປະເພດຂອງຕົນ. ຂໍ້ມູນສາມາດຈັດປະເພດອອກເປັນສີ່ປະເພດຕົ້ນຕໍ: ຂໍ້ມູນຈໍານວນ, ຂໍ້ມູນປະເພດ, ຂໍ້ມູນຕາມລໍາດັບ, ແລະຂໍ້ມູນຕົວອັກສອນຫຼືຕົວອັກສອນແລະຕົວເລກ. ໄດ້ ຂໍ້ມູນຕົວເລກ ພວກເຂົາປະກອບມີຕົວເລກແລະມູນຄ່າທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້, ເຊັ່ນ: ອາຍຸຫຼືລາຍໄດ້. ໄດ້ ຂໍ້ມູນປະເພດ ແມ່ນຜູ້ທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງປະເພດຫຼືກຸ່ມ, ເຊັ່ນ: ເພດຫຼືສະຖານະພາບການແຕ່ງງານ. ຂໍ້ມູນທາງການ ພວກເຂົາເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄໍາສັ່ງຫຼືລໍາດັບຊັ້ນ, ເຊັ່ນການຈັດອັນດັບຫຼືລະດັບຄວາມພໍໃຈ. ສຸດທ້າຍ, ໄດ້ ຂໍ້ຄວາມ ຫຼືຂໍ້ມູນຕົວເລກ ແມ່ນຕົວໜັງສື ຫຼືຕົວອັກສອນທີ່ເປັນຕົວເລກ, ເຊັ່ນ: ຊື່ ຫຼື ທີ່ຢູ່.
ປັດໃຈສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງໃນການຈໍາແນກຂໍ້ມູນແມ່ນລັກສະນະຂອງມັນ: ຂໍ້ມູນຫຼັກ ແລະຂໍ້ມູນສຳຮອງ. ທີ່ ຂໍ້ມູນຕົ້ນຕໍ ແມ່ນສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ເກັບກໍາໂດຍກົງຈາກແຫຼ່ງຕົ້ນສະບັບ, ເຊັ່ນ: ການສໍາຫຼວດຫຼືການທົດລອງ. ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເປັນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະຕົວແທນຫຼາຍກວ່າ, ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບມືທໍາອິດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຂໍ້ມູນສຳຮອງ ແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ມາຈາກແຫຼ່ງຮອງ, ເຊັ່ນບົດລາຍງານຫຼື ຖານຂໍ້ມູນ ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນນີ້ມັກຈະໄດ້ຮັບງ່າຍຂຶ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະພິຈາລະນາຄຸນນະພາບແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງມັນ.
ບົດບາດຂອງການຈັດປະເພດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ການຈັດປະເພດແມ່ນວຽກງານພື້ນຖານໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານຈັດແລະຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ເຊິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການນໍາໃຊ້ຕໍ່ມາ. ມີວິທີການແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ແຕ່ລະຄົນມີລັກສະນະແລະຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງຕົນເອງ. ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາບາງວິທີການທົ່ວໄປທີ່ສຸດແລະວິທີການທີ່ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂະບວນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ.
ຫນຶ່ງໃນວິທີການທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນແມ່ນ algorithm. k-means. ສູດການຄິດໄລ່ນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ຄວາມຄິດຂອງການຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນ k ກຸ່ມ, ເປັນ k ຄ່າ ທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ. ສູດການຄິດໄລ່ຈະຄິດໄລ່ໄລຍະຫ່າງຂອງຂໍ້ມູນແຕ່ລະຈຸດໄປຫາຈຸດສູນກາງຂອງກຸ່ມ ແລະກຳນົດຈຸດຂໍ້ມູນແຕ່ລະອັນໃຫ້ກັບກຸ່ມທີ່ມີຈຸດສູນກາງທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ຂໍ້ມູນຖືກຈັດເປັນກຸ່ມທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນ. ວິທີການນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ, ການວິເຄາະຮູບພາບ, ແລະການແນະນໍາຜະລິດຕະພັນ.
ວິທີການທົ່ວໄປອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນ algorithm ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ. ສູດການຄິດໄລ່ນີ້ສ້າງຕົ້ນໄມ້ຂອງກົດລະບຽບທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກຈັດປະເພດໂດຍອີງໃສ່ຄຸນລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຕົ້ນໄມ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນລັກສະນະທີ່ຄວາມບໍ່ສະອາດຫຼືຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນແຕ່ລະຂໍ້ຖືກຫຼຸດລົງ. ໂດຍການປະຕິບັດຕາມກິ່ງງ່າຂອງຕົ້ນໄມ້, ທ່ານສາມາດບັນລຸໃບທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງການຈັດປະເພດສຸດທ້າຍ. ວິທີການນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ການຕີຄວາມແລະການອະທິບາຍແມ່ນຈໍາເປັນໃນຂະບວນການຈັດປະເພດ, ຍ້ອນວ່າມັນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈວິທີການຕັດສິນໃຈແລະຄຸນລັກສະນະໃດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຢ່າງຖືກຕ້ອງ
ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບບໍລິສັດຫຼືສະຖາບັນທີ່ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ອະນຸຍາດໃຫ້ຈັດຕັ້ງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີປະສິດທິພາບແລະອໍານວຍຄວາມສະດວກການຄົ້ນຫາ, ການວິເຄາະແລະການຄຸ້ມຄອງຂອງເຂົາເຈົ້າ. ມັນຍັງຊ່ວຍຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຖືກໃຊ້ຢ່າງເຫມາະສົມແລະໄດ້ມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ.
ມີມາດຖານແລະວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ແລະແຕ່ລະອົງການຕ້ອງເລືອກເອົາວິທີການທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດຄວາມຕ້ອງການຂອງຕົນ. ບາງຮູບແບບການຈັດປະເພດທົ່ວໄປທີ່ສຸດລວມມີ:
- ການຈັດປະເພດໂດຍປະເພດຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນສາມາດຈັດປະເພດຕາມຮູບແບບຂອງຕົນ, ເຊັ່ນ: ຈໍານວນ, ຂໍ້ຄວາມ, ພູມສາດ, ແລະອື່ນໆຂໍ້ມູນ. ການຈັດປະເພດນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດປະເພດຂອງການວິເຄາະຫຼືການປິ່ນປົວທີ່ເຫມາະສົມກັບແຕ່ລະປະເພດຂອງຂໍ້ມູນ.
- ການຈັດປະເພດຕາມລະດັບຄວາມລັບ: ຂໍ້ມູນສາມາດຖືກຈັດປະເພດຕາມລະດັບຄວາມລັບຫຼືຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງມັນ, ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ, ການຄ້າຫຼືຍຸດທະສາດການຈັດປະເພດນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອສ້າງມາດຕະການປ້ອງກັນທີ່ພຽງພໍແລະຫຼີກເວັ້ນການຮົ່ວໄຫລຂອງຂໍ້ມູນ.
- ຈັດຮຽງຕາມວັນທີ: ຂໍ້ມູນສາມາດໄດ້ຮັບການຈັດປະເພດໂດຍວັນທີ່ມັນໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງ, ດັດແກ້ຫຼືເກັບຮັກສາໄວ້. ການຈັດປະເພດນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກຈັດລຽງຕາມລຳດັບ ແລະ ອຳນວຍຄວາມສະດວກໃນການກຳນົດຂໍ້ມູນທີ່ລ້າສະໄໝ ຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການປັບປຸງ.
ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນການນໍາໃຊ້ທີ່ຖືກຕ້ອງແລະການປົກປ້ອງຂອງມັນ. ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ອີງຕາມປະເພດ, ລະດັບຄວາມລັບແລະວັນທີ,ໃນບັນດາເງື່ອນໄຂອື່ນໆ, ມັນຊ່ວຍຈັດລະບຽບໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ການວິເຄາະຂອງພວກເຂົາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຈັດປະເພດທີ່ຖືກຕ້ອງເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມດີຈີຕອລ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.
ວິທີການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນທົ່ວໄປທີ່ສຸດ
ມີວິທີການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວິໄນແລະຂະແຫນງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກຈັດແລະຈັດປະເພດຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການວິເຄາະແລະເຂົ້າໃຈ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບາງສ່ວນຂອງພວກເຂົາ:
ການຈັດກຸ່ມຕາມລຳດັບ: ນີ້ແມ່ນວິທີການທີ່ຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຫຼືຄວາມໃກ້ຊິດຂອງເຂົາເຈົ້າຢູ່ໃນຕົ້ນໄມ້ລໍາດັບ. ວິທີການນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດເມື່ອໂຄງສ້າງຂອງຂໍ້ມູນບໍ່ຮູ້ຈັກແລະຕ້ອງມີການຂຸດຄົ້ນເບື້ອງຕົ້ນ. ການຈັດກຸ່ມຕາມລຳດັບແມ່ນແບ່ງອອກເປັນສອງວິທີຄື: ການໂຮມ (ລຸ່ມຂຶ້ນເທິງ) ແລະ ການແບ່ງແຍກ (ເທິງລົງລຸ່ມ).
K ຫມາຍຄວາມວ່າເປັນກຸ່ມ: ວິທີການນີ້ແບ່ງຂໍ້ມູນອອກເປັນ k ກຸ່ມ, ທີ່ k ເປັນຄ່າກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ. ສູດການຄິດໄລ່ຈະກຳນົດຈຸດຂໍ້ມູນແຕ່ລະອັນໃຫ້ກັບກຸ່ມທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ, ໂດຍມີເປົ້າໝາຍເພື່ອຫຼຸດຈຳນວນໄລຍະຫ່າງໃຫ້ໜ້ອຍລົງ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ: ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈແມ່ນເຕັກນິກການຈັດປະເພດທີ່ໃຊ້ຮູບແບບຕົ້ນໄມ້ເພື່ອຕັດສິນໃຈແຕ່ລະຂໍ້ພາຍໃນເປັນຕົວແທນຂອງຄຸນລັກສະນະຫຼືຄຸນລັກສະນະ, ແລະແຕ່ລະສາຂາເປັນຕົວແທນການຕັດສິນໃຈຫຼືກົດລະບຽບໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະນັ້ນ. ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈແມ່ນງ່າຍທີ່ຈະຕີຄວາມ ໝາຍ ແລະຖືກ ນຳ ໃຊ້ໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ເຊັ່ນ ປັນຍາປະດິດ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຕົວເລກ
ຂໍ້ມູນຕົວເລກແມ່ນຮູບແບບທົ່ວໄປຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດວິເຄາະແລະຈັດປະເພດ. ເຕັກໂນໂລຊີແມ່ນຂະບວນການທີ່ຈໍາເປັນໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ເຊັ່ນ: ການເງິນ, ວິທະຍາສາດ, ແລະການຄົ້ນຄວ້າ. ເພື່ອຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຕົວເລກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວິທີການແລະເຕັກນິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ມີຢູ່.
ການແຜ່ກະຈາຍຄວາມຖີ່: ຫນຶ່ງໃນວິທີທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຕົວເລກແມ່ນໂດຍການສ້າງການແຈກຢາຍຄວາມຖີ່. ເຕັກນິກນີ້ປະກອບດ້ວຍການຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນເປັນໄລຍະແລະນັບຈໍານວນຄັ້ງທີ່ຄ່າທີ່ປາກົດໃນແຕ່ລະໄລຍະ. ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດສະແດງໄດ້ໂດຍໃຊ້ຕາຕະລາງແຖບຫຼື histogram. ການແຈກຢາຍຄວາມຖີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດຮູບແບບແລະທ່າອ່ຽງຂອງຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການກໍານົດວ່າຄ່າແມ່ນສົມມາດຫຼືບໍ່ສົມມາດ.
ມາດຕະການຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງ: ອີກວິທີ ໜຶ່ງ ໃນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຕົວເລກແມ່ນການຄິດໄລ່ມາດຕະການ ຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງ. ມາດຕະການເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ພວກເຮົາມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄ່າປົກກະຕິ ຫຼືຄ່າສູນກາງຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ. ບາງມາດຕະການທົ່ວໄປທີ່ສຸດຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງແມ່ນສະເລ່ຍ, ປານກາງ, ແລະຮູບແບບ. ຄ່າສະເລ່ຍແມ່ນຄ່າສະເລ່ຍຂອງຄ່າທັງໝົດ, ຄ່າສະເລ່ຍແມ່ນຄ່າກາງເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກຈັດຮຽງຈາກນ້ອຍສຸດໄປຫາໃຫຍ່ທີ່ສຸດ, ແລະຮູບແບບແມ່ນຄ່າທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດໃນຊຸດຂໍ້ມູນ.
ຄ່າບ່ຽງເບນມາດຕະຖານ: ນອກເຫນືອໄປຈາກການຈັດປະເພດໂດຍໃຊ້ມາດຕະການຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງ, ການບ່ຽງເບນມາດຕະຖານຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຕົວເລກ. ການບ່ຽງເບນມາດຕະຖານ ບອກພວກເຮົາວ່າຄ່າຂອງບຸກຄົນຢູ່ໄກຈາກຄ່າ. ຖ້າມາດຕະຖານ deviation ຕ່ໍາ, ມັນຫມາຍຄວາມວ່າຄ່າທີ່ໃກ້ຊິດກັບຄ່າສະເລ່ຍແລະມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫນ້ອຍໃນຂໍ້ມູນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າມາດຕະຖານ deviation ສູງ, ມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຄ່າແມ່ນກະແຈກກະຈາຍຫຼາຍກວ່າສະເລ່ຍແລະມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍໃນຂໍ້ມູນ.
ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນປະເພດ
ມັນເປັນຂະບວນການພື້ນຖານໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ຂໍ້ມູນໝວດໝູ່ໝາຍເຖິງຕົວແປທີ່ເອົາໝວດໝູ່ ຫຼືປ້າຍກຳກັບຈຳນວນຈຳກັດ. ປະເພດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເປັນຄຸນນະພາບຫຼືນາມ, ເຊັ່ນ: ສີຕາຫຼືສະຖານະພາບການແຕ່ງງານ, ຫຼືພວກເຂົາສາມາດເປັນລະບຽບ, ເຊັ່ນ: ລະດັບການສຶກສາຫຼືຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ. ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການກໍານົດຂໍ້ມູນແຕ່ລະປະເພດຫຼືປ້າຍຊື່ຂອງມັນ., ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ມີການວິເຄາະລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມແລະຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນ.
ມີເທກນິກ ແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ໃຊ້ສໍາລັບ . ຫນຶ່ງໃນວິທີການທົ່ວໄປທີ່ສຸດແມ່ນຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ. ສູດການຄິດໄລ່ນີ້ໃຊ້ຄຸນລັກສະນະຫຼືຄຸນລັກສະນະຕ່າງໆເພື່ອແບ່ງຂໍ້ມູນອອກເປັນສາຂາຕ່າງໆ, ຈົນກ່ວາເຖິງການຈັດປະເພດສຸດທ້າຍ. ອີກວິທີໜຶ່ງທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນ k-means clustering, ເຊິ່ງຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນເປັນກຸ່ມໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະຫວ່າງພວກມັນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ຂອງ logistic regression ແລະຕົວຈັດປະເພດ Bayesian ຍັງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຂໍ້ມູນປະເພດ.
ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັກສາຢູ່ໃນໃຈວ່າ ການເລືອກວິທີການຈັດປະເພດທີ່ເຫມາະສົມສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນແລະຈຸດປະສົງຂອງການວິເຄາະ.. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນປະເພດກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ລະບົບການຈັດປະເພດໃດໆ. ການປະມວນຜົນລ່ວງໜ້ານີ້ອາດຮວມເຖິງການລຶບຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ການເຂົ້າລະຫັດຕົວແປປະເພດເປັນຕົວແປຕົວເລກ, ຫຼືເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນປົກກະຕິ. ໂດຍການພິຈາລະນາລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ແລະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຈັດປະເພດທີ່ເຫມາະສົມ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊັດເຈນແລະສໍາຄັນໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະເພດ.
ພິຈາລະນາພິເສດສຳລັບຂໍ້ມູນປະສົມ
ໃນເວລາທີ່ຈັດປະເພດຂໍ້ມູນປະສົມ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງພິຈາລະນາພິເສດບາງຢ່າງທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ນຶ່ງໃນນັ້ນກໍ່ແມ່ນການກໍານົດຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບປະເພດຂໍ້ມູນຕ່າງໆທີ່ຖືກວິເຄາະ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຂົ້າໃຈລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນແຕ່ລະປະເພດແລະຜົນກະທົບທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະສ້າງລະບົບການຈັດປະເພດທີ່ສອດຄ່ອງແລະສອດຄ່ອງທີ່ ອຳ ນວຍຄວາມສະດວກໃນການຕີຄວາມ ໝາຍ ຂອງຂໍ້ມູນ.
ການພິຈາລະນາພິເສດອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນປະສົມເປັນປົກກະຕິ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການແປງຂໍ້ມູນທັງຫມົດເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບມາດຕະຖານທີ່ເຫມາະສົມແລະປຽບທຽບ. ການປົກກະຕິຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດລົບລ້າງຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງແລະຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ອາດມີຢູ່ລະຫວ່າງປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະແລະການປຽບທຽບຂອງພວກເຂົາຕໍ່ມາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການຊ້ໍາຊ້ອນແລະປັບປຸງປະສິດທິພາບໃນການເກັບຮັກສາແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນປະສົມ.
ສຸດທ້າຍ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງຄໍານຶງເຖິງຄວາມລັບແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນປະສົມ. ໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບປະເພດຂອງຂໍ້ມູນນີ້, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຈັດການມັນຢ່າງປອດໄພແລະປົກປັກຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດໂປໂຕຄອນຄວາມປອດໄພທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ເຊັ່ນ: ການເຂົ້າລະຫັດແລະການພິສູດຢືນຢັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສ້າງນະໂຍບາຍການເຂົ້າເຖິງແລະການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຊັດເຈນ. ການຮັບປະກັນຂໍ້ມູນຖືກປົກປ້ອງໃຫ້ຄວາມຫມັ້ນໃຈແກ່ຜູ້ໃຊ້ແລະຮັບປະກັນຄວາມສົມບູນຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບ.
ຄໍາແນະນໍາເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ
ຂັ້ນຕອນການຈັດປະເພດ
ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງ ຂັ້ນຕອນການຈັດປະເພດ ສາມາດໃຊ້ໄດ້ ແລະເລືອກອັນທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ກໍານົດໄວ້ໃນຄຳຖາມ. ຂັ້ນຕອນການຈັດປະເພດແມ່ນເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດ ຫຼືຈັດປະເພດຂໍ້ມູນເປັນກຸ່ມ ຫຼື ໝວດໝູ່ຕ່າງໆ. ໃນບັນດາສູດການຄິດໄລ່ທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນ K-Nearest Neighbors (K-NN), Decision Trees ແລະ Support Vector Machines (SVM).
ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ
ເທ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນກ່ອນ ມັນເປັນບາດກ້າວທີ່ສໍາຄັນເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ. ຂະບວນການນີ້ ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການທໍາຄວາມສະອາດແລະການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ວິທີການຈັດປະເພດ. ບາງເຕັກນິກການປະມວນຜົນກ່ອນທົ່ວໄປລວມມີການເອົາ outliers ອອກ, ການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ເຮັດໃຫ້ຄຸນສົມບັດປົກກະຕິ, ແລະການເລືອກລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂ້າມ
La ການກວດສອບຂ້າມ ແມ່ນວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຮູບແບບການຈັດປະເພດ. ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ແຍກຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຊຸດຝຶກອົບຮົມແລະຊຸດທົດສອບ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງແຍກຂໍ້ມູນອອກເປັນຫຼາຍຊຸດຍ່ອຍທີ່ເອີ້ນວ່າ "folds." ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວແມ່ນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລະການປະເມີນໂດຍໃຊ້ການປະສົມປະສານທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງພັບ. ນີ້ຊ່ວຍປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຮູບແບບການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນໃນລັກສະນະທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະເຊື່ອຖືໄດ້.
ຂ້ອຍແມ່ນ Sebastián Vidal, ວິສະວະກອນຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີແລະ DIY. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂ້ອຍເປັນຜູ້ສ້າງ tecnobits.com, ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍແບ່ງປັນບົດສອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ສໍາລັບທຸກຄົນ.