Data Science and Knowledge Discovery

Abstract

Khoa học dữ liệu (DS) đang đạt được tầm quan trọng đáng kể trong quá trình ra quyết định do sự kết hợp của nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm Khoa học máy tính, Học máy, Toán và Thống kê, kiến ​​thức về miền/kinh doanh, phát triển phần mềm và nghiên cứu truyền thống. Trong lĩnh vực kinh doanh, ứng dụng của DS cho phép sử dụng các phương pháp, quy trình, thuật toán và hệ thống khoa học để trích xuất kiến ​​thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để hỗ trợ quá trình ra quyết định. Sau khi thu thập dữ liệu, điều quan trọng là khám phá kiến ​​thức. Trong bước này, nhiệm vụ Khám phá tri thức (KD) được sử dụng để tạo ra kiến ​​thức từ các nguồn có cấu trúc và phi cấu trúc (ví dụ: văn bản, dữ liệu và hình ảnh). Đầu ra cần phải ở định dạng có thể đọc được và diễn giải được. Nó phải thể hiện kiến ​​thức theo cách tạo điều kiện thuận lợi cho việc suy luận. KD được áp dụng trong một số lĩnh vực như giáo dục, y tế, kế toán, năng lượng và hành chính công. Cuốn sách này bao gồm mười bốn bài viết xuất sắc thảo luận về chủ đề xu hướng này và trình bày các giải pháp đổi mới để cho thấy tầm quan trọng của Khoa học dữ liệu và Khám phá tri thức đối với các nhà nghiên cứu, nhà quản lý, ngành, xã hội và các cộng đồng khác. Các chương đề cập đến một số chủ đề như Khai thác dữ liệu, Học sâu, Trực quan hóa và phân tích dữ liệu, Dữ liệu ngữ nghĩa, Dữ liệu không gian địa lý và không gian-thời gian, Tăng cường dữ liệu và Khai thác văn bản