Сочинение на тему Концепции информационного и контент-майнинга, плохое качество информации
- Опубликовано: 29.09.2020
- Предмет: Информационная наука
- Темы: Информационные системы, Сбор данных
Каковы коммерческие расходы или риски, связанные с качеством информации?
Самая серьезная проблема в бизнесе – это плохое качество информации (Брюс Роджерс), так как многие предприятия пытаются найти достоверные данные. Сначала информация будет неадекватной и безупречной, а с помощью инструментов и законной системы информация будет уточнена и полезна (Дэн Адамс). Цена низкого качества информации может привести к низкому доходу, вреду в дурной славе, и пропуски могут быть пропущены. Мы должны расширить эти расходы, поскольку потеря дохода может произойти из-за неправильного общения с клиентами, поскольку это может привести к базовой информации. Вред в дурной славе может быть вызван тем, что информация низкого качества, особенно в том, что касается хранения денег, может произойти любой небольшой или существенный открытый крах из-за плохой информации в управлении учетной записью, что может привести к пиар-результатам с высокими мстительными штрафами. Возможности могут быть упущены, так как отрасль упускает необходимость открыть новые двери или своих клиентов из-за неправильного представления информации, от которой они зависят. Как бы то ни было, низкое качество информации может привести к социальным и финансовым последствиям (Ричард У. Ван и Дайан М. Солид, 1996 г.).
Что такое добыча информации?
Интеллектуальный анализ информации подразделяется на два, в частности, Алгоритм и Логистическая регрессия, которая помогает в получении обучения от создания конкретного предприятия, и это должно быть возможно с использованием систем интеллектуального анализа информации. Протест информационного майнинга состоит в том, чтобы помочь базовому руководству, которое приводит к выбору правильных процедур, в частности, благодаря человеческому обучению и опыту, чтобы позаботиться о конкретной проблеме в базовом лидерстве в информационном майнинге (Juan Camilo Giraldo Mejía, 2017). Создатель дополнительно сказал, что методы извлечения информации снизят стоимость и поощрят полезность и понимание предприятия.
Извлечение информации удаляет информацию из недостоверной и нерегулярной информации, которая координирует гипотезы и инновации в базе данных, искусственные рассуждения, измерения и машинное обучение (Wang Chongwen and Daniel Scholten, 2016). Структура интеллектуального анализа информации зависит от системы и инноваций для продвижения процесса интеллектуального анализа информации (Zhu K, 2004).
Что такое добыча контента?
Получение важных данных из неструктурированного контента является одним из методов добычи контента (Manning et al. 2008), несмотря на тот факт, что добыча контента представляет собой сложную задачу, поскольку она извлекает данные из отчета и на них ссылаются как корпус. Конкретный космический корпус может помочь в поиске данных и их партнерстве (Albright 2004; Chakraborty, Pagolu и Garla 2014b). Изучение неструктурированной информации будет завершено различными стратегиями добычи контента в ответ на доступность данных контента (Manning, Raghavan и Schu¨tze 2008).
Ахмад Альдхафири CEGR 4802/1/2018 ГИС Геоинформационная система (ГИС) – это система, предназначенная для сбора, хранения, обработки, анализа, управления и представления всех типов географических данных. Ключевым
Биткойн становится все более популярным и победоносным в мире криптовалют. С момента его создания в 2009 году стоимость биткойна в 2018 году выросла втрое. В
Типичная база данных для компании, которая продает строительные материалы, может быть организована следующим образом: у компании должен быть хотя бы один клиент. Каждому клиенту в