الگوریتم های داده کاوی در تبلو (Tableau)
الگوریتم های داده کاوی : تبلو یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده است، اما خود به تنهایی یک ابزار داده کاوی نیست. برای انجام عملیات داده کاوی در Tableau، شما می‌توانید از ابزار‌ها و الگوریتم های داده کاوی خارجی استفاده کنید و نتایج را در Tableau به نمایش بگذارید.
در ادامه، چند نکته مهم و الگوریتم های داده کاوی معمول در داده کاوی که می‌توانید در ترکیب با Tableau استفاده کنید آورده شده است:
دسته‌بندی (Classification):
الگوریتم‌های داده کاوی در نوع دسته‌بندی مانند Naive Bayes، Decision Trees، Random Forest، و Support Vector Machines (SVM) را می‌توانید با استفاده از ابزار‌های متخصص داده کاوی به داده‌های خود اعمال کنید. سپس نتایج را در Tableau به نمایش بگذارید.
کلاسترینگ (Clustering):
برای یافتن الگوهای کلاسترینگ می‌توانید از الگوریتم‌های Clustering مانند K-Means و DBSCAN استفاده کنید. سپس می‌توانید نمودارهای کلاسترینگ را در Tableau ایجاد کنید.
رگرسیون (Regression):
برای پیش‌بینی مقدار یک متغیر به ازای یک یا چند متغیر دیگر می‌توانید از روش‌های رگرسیون مانند Linear Regression یا Polynomial Regression استفاده کنید و نتایج را در Tableau نمایش دهید.
تجزیه و تحلیل اشاره‌گر (Association Analysis):
می‌توانید از الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل اشاره‌گر مانند Apriori برای تحلیل روابط بین محصولات و عوامل مشابه در داده‌های خود استفاده کنید و نتایج را در Tableau نمایش دهید.
تجزیه و تحلیل متن (Text Analysis):
برای تجزیه و تحلیل متن‌ها می‌توانید از الگوریتم‌های متن‌کاوی مانند تحلیل موضوع (Topic Analysis) یا استخراج مفهوم (Sentiment Analysis) استفاده کنید و نتایج را در Tableau گزارش کنید.