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portada Tecniche statistiche applicate al data mining (in Italian)
Type
Physical Book
Author
Publisher
Language
Italian
Pages
164
Format
Paperback
Dimensions
22.9x15.2x1 cm
Weight
0.25 kg.
ISBN13
9786205969748
Categories

Tecniche statistiche applicate al data mining (in Italian)

Sheshang Degadwala (Author) · Darshanaben Pandya (Author) · Abhijeetsinh Jadeja (Author) · Edizioni Sapienza · Paperback

Tecniche statistiche applicate al data mining (in Italian) - Pandya, Darshanaben ; Jadeja, Abhijeetsinh ; Degadwala, Sheshang

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Synopsis "Tecniche statistiche applicate al data mining (in Italian)"

La pulizia dei dati è una fase cruciale della preparazione dei dati. I valori persi nel database sono un problema comune per gli analisti di dati. I valori mancanti nel data mining sono un problema continuo che può causare errori nell'analisi dei dati. Gli elementi casualmente mancanti negli attributi/dataset complicano l'analisi dei dati e confondono i risultati consolidati. Ciò influisce sull'accuratezza dei risultati e delle query intermedie. Utilizzando metodi statistici e numerici, è possibile recuperare i dati mancanti e diminuire la diffidenza nel database. La presente ricerca fornisce un approccio applicato al metodo Newton Forward Interpolation (NFI) per recuperare i valori mancanti e altri metodi diversi. I dati del dataset rimangono sempre gli elementi di base per qualsiasi interrogazione e per ulteriori attività e decisioni. Se i dati di base sono incompleti o se il set di dati presenta valori mancanti, non è possibile ipotizzare rapporti finali ben aggiornati. Nel data mining il riconoscimento e il recupero dei valori mancanti è ancora un problema importante per i dati irregolari. Per ovviare a questa situazione è necessario ricorrere a tecniche statistiche o numeriche per recuperare i valori mancanti nel set di dati.

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