What is the translation of " DATA MINING " in English?

• data mining

Examples of using Data mining in Vietnamese and their translations into English

Em đang tìm hiểu về data mining.
I have been thinking of data mining.

Top 10 algorithms in data mining( 10 thuật toán trong datamning).
Top 10 algorithms in data mining- UVM.

Một số công nghệ thường áp dụng trong data mining.
Often used techniques in data mining are.

Kỹ thuật data mining này rất hữu ích trong tiếp thị.
Data Mining techniques are very helpful in doing this job.

Một số công nghệ thường áp dụng trong data mining.
Some common techniques used in data mining follow.

Các công việc khác về data mining concepts and techniques lecture notes.
Data mining concepts and techniques lecture notes.

SQL Server 2000 có thêm khả năng data mining.
SQL Server 2000 Analysis Services also provides data mining capabilities.

Các kỹ Data Mining không bao giờ chính xác 100% và có thể gây hậu quả nghiêm trọng trong một số điều kiện nhất định.
The Data mining techniques are never 100% accurate and may cause serious consequences in certain conditions.

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của kỹ thuật Data Mining là phát hiện và xác định lỗi trong hệ thống.
One of the most important benefits of data mining techniques is the detection and identification of errors in the system.

Data mining không phải là một quá trình đơn giản, và nó dựa vào việc tiếp cận dữ liệu theo kiểu hệ thống và toán học.
Data mining is not a simple process, and it relies on approaching the data in a systematic and mathematical fashion.

Ví dụ, vài chuyên gia đề nghị ứng dụng Data Mining chống khủng bố cũng có thể ứng dụng để kết hợp với những loại tội phạm khác.
For example, some experts suggest that anti-terrorism data mining applications might also be useful for combating other types of crime as well.

Nhờ Data mining, những kẻ xâm nhập có thể được phát hiện và làm việc nhanh chóng để khử nhiễm cơ sở dữ liệu, đảm bảo tăng cường bảo mật cho toàn bộ hệ thống.
Thanks to data mining, intruders can be detected and work quickly to decontaminate the database, which guarantees enhanced security for the entire system.

Sinh viên sẽ học tại cơ sở Mumbai với lựa chọn những khóa học có sẵn về những chủ đề như Data Mining, Machine Learning, Visualisation techniques, Predictive Modeling.
It will be conducted in Mumbai Campus with courses available in cutting-edge topics like Data Mining, Machine Learning, Visualisation techniques, Predictive Modeling.

Data mining cho phép các tổ chức liên tục phân tích dữ liệu và tự động hóa cả các quyết định thông thường và quan trọng mà không bị trì hoãn bởi yếu tố con người.
Data Mining allows organizations to continually analyze data and automate both routine and critical decisions without the delay of human judgment.

Với các mô hình nghiên cứu tri thức chính thức trong các kỹ thuật Data Science và Data Mining, việc thu thập số lượng thông tin lớn và kết hợp với các công cụ hiện có để tạo ra kết quả tốt hơn.
With the formalized knowledge discovery models in Data Science and Data Mining techniques, it is possible to gather such large information and incorporate it with the existing tools to produce better results.

Hơn nữa, Data Mining không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.
Furthermore, data mining is not only limited to the extraction of data but is also used for transformation, cleaning, data integration, and pattern analysis.

Có nhiều phương pháp để thực hiện điều này và các tổ chức có nhiều kho dữ liệu có thể sử dụng data mining để phát triển doanh nghiệp, cải thiện chi phí, tăng cường các mối quan hệ với khách hàng và giảm thiểu các nguy cơ rủi ro.
There are a vast range of methods to carry this out and an organisation overwhelmed with data can use data mining to grow the business, streamline costs, enhance relationships with customers and decrease risks.

Các thông tin data mining trong lịch sử bán hàng và hành vi của khách hàng có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo doanh số, sản phẩm và dịch vụ mới cho tương lai.
Data mining information on historical sales patterns and customer behaviors can be used to build prediction models for future sales, new products and services.

Sự hiện diện của những bản ghi trùng nhau, sự thiếu dữ liệu chuẩn, dữ liệu được cập nhật cùng một lúc và lỗi do con người có thể tác động đáng kể đến hiệu quả của những kỹ thuật Data Mining, cụ thể là sự khác nhau tinh vi có thể tồn tại trên dữ liệu.
The presence of duplicate records, the lack of data standards, the timeliness of updates, and human error can significantly impact the effectiveness of searching and data mining techniques, which are sensitive to subtle differences that may exist in the data..

Giống như data mining, deep learning dùng để chỉ một process, trong đó sử dụng deep neural network architectures gồm các loại hình cụ thể của các thuật toán machine learning.
Like data mining, deep learning refers to a process, which employs deep neural network architectures, which are particular types of machine learning algorithms.

Nói một cách ngắn gọn lại tôi có thể nói rằng Machine Learning( hoặc Data Mining hoặc bất kỳ thuật ngữ nào tương tự) là việc tạo ra 1 hệ thống chương trình máy tính có thể đưa ra các dự đoán trong tương lại hoặc giúp người sử dụng hiểu rõ hơn về các hiện tượng phức tạp.
In a few words, we would say that Machine Learning(or Data Mining, or any other synonyms) are the creation of programs that make predictions or that help users to understand complex phenomena.

Data Mining 2019 bao gồm các phiên họp với 27 bài thuyết trình và 160 phiên thảo luận được thiết kế nhằm giải quyết các vấn đề hiện tại của Phân tích dữ liệu lớn và Khai thác dữ liệu.
Data Mining 2019 is comprised of the following sessions with 27 tracks and 160 sub-sessions designed to offer comprehensive sessions that address current issues of Big Data and Data Mining..

Liên quan đến data mining, phương pháp này( clustering) phân chia data bằng 1 thuật toán join được chỉ định, thích hợp nhất cho các phân tích thông tin mong muốn.
Regarding to data mining, this methodology partitions the data implementing a specific join algorithm, most suitable for the desired information analysis.

Data mining có nghĩa là chúng ta có thể dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên quá khứ và dự đoán doanh nghiệp của mình sẽ thay đổi như thế nào, đảm bảo đã chuẩn bị kỹ cho mọi tình huống có thể xảy ra.
Mining data means you can autonomously predict what will happen in the future based upon the past and predict how your business will change, ensuring you're prepared for every eventuality.

Nhìn chung, lợi ích chính của data mining nằm ở khả năng phát hiện các mẫu và mối liên hệ tiềm ẩn trong cơ sở dữ liệu có giá trị sử dụng trong việc đưa ra các dự đoán tác động đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
In general, the benefits of data mining come from the ability to uncover hidden patterns and relationships in data that can be used to make predictions that impact businesses.

Oracle Data Mining, hiện nay là cấu phần nằm trong Oracle Advanced Analytics, cho phép khách hàng dễ dàng phát triển và triển khai các ứng dụng phân tích mang tính dự báo để giúp cung cấp những thông tin mới về hiệu năng kinh doanh.
Oracle Data Mining, now part of Oracle Advanced Analytics, helps enable customers to easily build and deploy predictive analytic applications that help deliver new insights into business performance.

Sinh viên tốt nghiệp của MS trong Data Mining và chương trình Predictive Analytics sẽ có được một loạt các kỹ năng cần thiết để phân tích các tập dữ liệu lớn và phát triển các giải pháp xây dựng mô hình để hỗ trợ việc ra quyết định.
Graduates of the MS in Data Mining and Predictive Analytics program will obtain a variety of skills required to analyze large datasets and to develop modeling solutions to support decision making.

Trong data mining, các quy tắc liên kết được tạo ra nhờ phân tích dữ liệu các mẫu if/ then một cách thường xuyên, sau đó sử dụng các tiêu chí support và tín nhiệm để xác định đâu là các mối liên hệ quan trọng nhất trong khối dữ liệu.
In data mining, association rules are created by analyzing data for frequent if/then patterns, then using the support and confidence criteria to locate the most important relationships within the data..

Trong data mining, các quy tắc liên kết được tạo ra nhờ phân tích dữ liệu các mẫu if/ then một cách thường xuyên, sau đó sử dụng các tiêu chí support và tín nhiệm để xác định đâu là các mối liên hệ quan trọng nhất trong khối dữ liệu.
In data mining, association rules are developed or build by examining the data for frequent then patterns, then using the support and confidence benchmark to search and find out the most important relationships within the data..

Cambridge Analytica Loại hình Data mining, data analysis Thành lập 31 tháng 12, 2013; 4 năm trước[ 1] Trụ sở chính New York City City[ 2][ 3] Nhân viên chủ chốt Alexander Nix( CEO)[ 4] Robert Mercer( investor)[ 5] Steve Bannon( vice president, former)[ 6] Công ty mẹ SCL Group Limited[ 3] Website cambridgeanalytica. org.
Cambridge Analytica Type Data mining, data analysis Founded 31 December 2013(2013-12-31)[1] Headquarters New York City City[2][3] Key people Alexander Nix(CEO)[4] Robert Mercer(investor)[5] Steve Bannon(vice president, former)[6] Parent SCL Group Limited[3] Website cambridgeanalytica. org.