Thuyết trình ỨNG DỤNG KHAI PHÁ dữ LIỆU với LUẬT kết hợp và mẫu TUẦN tự TRONG hỗ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH CHO VAY của NGÂN HÀNG, GIỚI THIỆU VIỆC làm

1 06/14/24 Đại học công nghệ thông tinỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU VỚI LUẬT KẾT HỢP VÀ MẪU TUẦN TỰ TRONG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH CHO VAY CỦA NGÂN HÀNG, GIỚI THIỆU VIỆC LÀM Giảng viên HD: PGS.

Trang 1

1 06/14/24 Đại học công nghệ thông tin

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU VỚI LUẬT KẾT HỢP VÀ MẪU TUẦN TỰ TRONG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH CHO VAY CỦA NGÂN HÀNG, GIỚI THIỆU VIỆC LÀM

Giảng viên HD: PGS TS Đỗ Phúc Học viên:

Nguyễn Xuân Toàn - CH1401036 Ngô Huỳnh Ngọc Phú - CH1401015

Trang 2

Nội dung trình bày

1 Nhu cầu khai phá dữ liệu trong ngân hàng

2.Nhu cầu khai phá dữ liệu trong giới thiệu việc làm

3 Lý thuyết luật kết hợp và mẫu tuần tự

4 Giới thiệu phần mềm Weka

5 Demo Luật kết hợp

6 Demo mẫu tuần tự

7 Danh mục tài liệu tham khảo

Trang 3

1 Nhu cầu khai phá dữ liệu trong ngân hàng

1.Nền kinh tế đang ngày càng tăng trưởng, nhu cầu tiêu dùng đang một ngày gia tăng

2.Các ngân hàng thừa vốn, thiếu khách hàng

3.Sự cạnh tranh cao, sát nhập thành những ngân hàng lớn

4.Cho vay là hoạt động sống còn và nhiều rủi ro của ngân hàng

5 ……

 Cần thiết những giải pháp hỗ trợ quyết định cho vay

Trang 4

2 Nhu cầu khai phá dữ liệu trong giới thiệu việc làm

1.Thị trường lao động là sự trao đổi hàng hóa sức lao

động giữa người sở hữu lao động và những người cần

thuê sức lao động

2.Tổ chức dịch vụ việc làm có chức năng tư vấn, giới

thiệu việc làm và dạy nghề cho người lao động; cung

ứng và tuyển lao động

Trang 5

2 Nhu cầu khai phá dữ liệu trong giới thiệu việc

 Cần thiết những giải pháp hỗ trợ quyết định đinh hướng

phát triển nguồn nhân lực.

Trang 6

2 Lý thuyết luật kết hợp

Quá trình

khai thác dữ liệu

Trang 7

2 Lý thuyết luật kết hợp

Dữ liệu

Khai thác luật

Trang 8

2.2 Phát hiện các luật kết hợp

• Tìm tất cả các luật X  Y (IF…THEN) sao cho

• Tần số của luật lớn hơn ngưỡng minsup

• Độ tin cậy của luật lớn hơn ngưỡng minconf

Trang 9

2.3 Các thuật toán khai thác luật kết hợp

Trang 10

2.3 Các thuật toán khai thác luật kết hợp

• APRIORITID

• APRIORI HYBRID

• TERTIUS

• …

Trang 11

Trang 12

2.4 Mẫu tuần tự

Trong ứng dụng, có thể sử dụng thông tin mẫu tuần tự để tự động đề xuất rằng một số mặt hàng nào đó được thêm vào một giỏ hàng dựa trên tần suất và lịch sử mua hàng trong quá khứ của các khách hàng.

Trang 13

3 Giới thiệu về Weka

Weka là môi trường thử nghiệm

Khai phá dữ liệu, do các nhà khoa học

thuộc trường Đại học Waitako, New

Zealand, khởi xướng

Weka là phần mềm nguồn mở

Hệ thống được viết bằng Java.

Trang 14

Giới thiệu về Weka

Trang 15

Giới thiệu về Weka

Miền giá trị thuộc tính

Danh sách thuộc tính

Thao tác xử

lý dữ liệu

Bộ lọc

dữ liệu

Trang 16

Dữ liệu tại ngân hàng

ID TUOI GIOITINH KHUVUC THUNHAP KETHON CON

XE TAIKHOANTIETKIEM TAIKHOANHIENTAI THECHAP

Kiểu số

Kiểu phân loại

Trang 17

Thực hiện khai thác luật trên Weka

Trang 18

Dữ liệu về việc làm

Trang 19

Trang 20

Trang 21

DEMO Luật kết hợp

Trang 22

Demo mẫu tuần tự

Trang 23

6 Tài liệu tham khảo

[1] Đỗ Phúc “Chuyên đề: Ứng dụng Business Intelligence vào ERP nhằm hỗ trợ ra quyết định.” 2014

[2] Arora, Jyoti, Nidhi Bhalla, and Sanjeev Rao "A Review on Association Rule Mining Algorithms." IJIRCCE International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering 1.5 (2013).

[3] Maragatham, G., and M Lakshmi "A Recent Review on Association Rule Mining." Computer Science & Engg Department, Sathyabama University, Chennai, Tamil Nadu, India (2012).

[4] Liao, Shu-Hsien, Pei-Hui Chu, and Pei-Yuan Hsiao "Data mining techniques and applications–A decade review from 2000 to 2011." Expert Systems with Applications 39.12 (2012): 11303-11311.

Định dạng
Số trang	24
Dung lượng	1,68 MB