Data science glossary
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資料科學相關詞彙
E
- Exploratory data analysis (EDA) [繁] 探索式資料分析 [簡] 探索性數據分析。
K
- Knowledge discovery in databases (KDD) [繁] 資料庫的知識探索 [簡] 知识发现。KDD 處理程序包含「data preparation, data selection, data cleaning, incorporation of appropriate prior knowledge, and proper interpretation of the results of mining, are essential to ensure that useful knowledge is derived from the data. 」從原始資料中萃取有價值的知識。(Fayyad, Piatetsky-Shapiro, and Smyth 1996[1])
M
- (data) model [繁] 資料模型、模型 [簡] 数据模型、模型。「在軟體工程中,資料模型是定義資料如何輸入和與輸出的一種模型。」(資料來源: 維基百科)
P
- pattern [繁] 樣式 [簡] 模式。「從資料中找出隱藏的規則性或因果關係,即尋找樣式」(資料來源: 陳允傑, 2018[2])
S
- (database) schema [繁] (資料庫) 模式、架構 [簡] (数据库) 模式、架构。"schema is a set of interrelated database objects, such as tables, table columns, data types of the columns, indexes, foreign keys, and so on." (MySQL[3])
參考資料
- ↑ Fayyad, Piatetsky-Shapiro, and Smyth (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases | AI Magazine
- ↑ 博客來-Python 資料科學與人工智慧應用實務
- ↑ MySQL :: MySQL 5.7 Reference Manual :: MySQL Glossary