هناك العديد من الطرق المستخدمة في التنقيب عن البيانات ولكن الخطوة الحاسمة هي اختيار النموذج المناسب منها وفقًا للعمل أو بيان المشكلة، بحيث تساعد هذه الأساليب في التنبؤ بالمستقبل ثم اتخاذ القرارات وفقًا لذلك وتساعد
5 التغلب على تحديات جودة البيانات في التعدين في عالم الشركات الناشئة، حيث تعد السرعة والدقة أمرًا بالغ الأهمية، فإن حجم البيانات التي يتم تسخيرها من خلال خوارزميات التعدين يمكن أن يؤدي إلى إحباط أو فشل السعي للكشف عن
لقد شاع في العالم الرقمي العديد من المصطلحات والعبارات الجديدة بحيث يسهل الشعور بالإرهاق أو فقدان المسار، حيث يُعد التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي كلاهما من أساليب علوم الكمبيوتر لاكتشاف الأنماط في البيانات،
استخراج البيانات مفاهيم التنقيب عن البيانات فهم الأساسيات المفاهيم الأساسية في التنقيب عن البيانات 1 الكشف عن القيمة المخفية إن استخراج البيانات يشبه تحويل المعادن الخام إلى عملة قيمة؛ إنها عملية اكتشاف الأنماط
التنقيب عن البيانات هو عملية استخراج المعلومات المفيدة والمخفية من كميات ضخمة من البيانات يُعتبر هذا المجال جزءاً من علوم البيانات ويعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والإحصاءات
وجاءت نتائج الدراسة مؤكدة على أن نسبة الاهتمام لدى أفراد مجتمع الدراسة بتطبيق مفاهيم التنقيب عن البيانات في العمليات المصرفية كانت مرتفعة بشكل عام إذ كان المتوسط الحسابي يساوي
وبضرورة استخدام تكنولوجيا التنقيب عن البيانات بمفاهيمها المعرفية والتقنية مع ما يلزم لذلك من اساليب وأدوات، لتعزيز ثقافة البنك المعرفية وتوفير كل مايلزم من مخازن ومستودعات البيانات في تكوين معارف جديدة، من شأنها أن
يعتبر بحث أثر إستخدام الإنحدار اللوجستى کأحد أساليب التنقيب فى البيانات Data Mining فى دعم الرأى المهنى لمراجعى الحسابات دراسة تطبيقية من البحوث المحكمة الهامة للباحثين في الدراسات الإدارية والتجارية والاقتصاد؛ حيث
وبضرورة استخدام تكنولوجيا التنقيب عن البيانات بمفاهيمها المعرفية والتقنية مع ما يلزم لذلك من أساليب وأدوات، لتعزيز ثقافة البنك المعرفية وتوفير كل ما يلزم من مخازن ومستودعات البيانات في تكوين معارف جديدة، من شأنها أن
و قد توصل الباحث إلى أن نسبة الاهتمام لدى أفراد مجتمع الدراسة بتطبيق مفاهيم التنقيب عن البيانات لإدارة العمليات المصرفية، كانت مرتفعة بشكل عام إذ بلغ المتوسط الحسابي لهذا المتغير
في المستوى المتقدم، اهدف إلى أن تصبح خبيرًا في أساليب التنقيب عن البيانات وتطبيقاتها إتقان الخوارزميات المتقدمة مثل أجهزة المتجهات الداعمة والغابات العشوائية والشبكات العصبية والتعلم العميق