The search for efficiency in the cooperative credit sector has led coo การแปล - The search for efficiency in the cooperative credit sector has led coo ไทย วิธีการพูด

The search for efficiency in the co

The search for efficiency in the cooperative credit sector has led cooperatives to adopt new technology and managerial knowhow. Among the tools that facilitate efficiency, data mining has stood out in recent years as a sophisticated methodology to search for knowledge that is “hidden” in organizations' databases. The process of granting credit is one of the central functions of a credit union; therefore, the use of instruments that support that process is desirable and may become a key factor in credit management. The steps undertaken by the present case study to perform the knowledge discovery process were data selection, data pre-processing and cleanup, data transformation, data mining, and the interpretation and evaluation of results. The results were evaluated through cross-validation of ten sets, repeated in ten simulations. The goal of this study is to develop models to analyze the capacity of a credit union's members to settle their commitments, using a decision tree—C4.5 algorithm and an artificial neural network—multilayer perceptron algorithm. It is concluded that for the problem at hand, the models have statistically similar results and may aid in a cooperative's decision-making process
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
การค้นหามีประสิทธิภาพในภาคสหกรณ์เครดิตได้นำสหกรณ์จะนำมาใช้เทคโนโลยีใหม่และบริหารจัดการความรู้ เครื่องมืออำนวยความสะดวกประสิทธิภาพ การทำเหมืองข้อมูลมียืนออกในปีที่ผ่านมาเป็นวิธีการที่ซับซ้อนเพื่อค้นหาความรู้ที่ถูก "ซ่อน" ในฐานข้อมูลขององค์กร กระบวนการของการให้เครดิตเป็นหนึ่งในฟังก์ชั่นกลางของเครดิตยูเนี่ย ดังนั้น การใช้เครื่องมือที่สนับสนุนกระบวนการที่เป็นที่พึงปรารถนา และอาจกลายเป็น ปัจจัยสำคัญในการจัดการสินเชื่อ ขั้นตอนที่ดำเนินการ โดยการศึกษากรณีกระบวนการค้นหาความรู้การเลือกข้อมูล ข้อมูลก่อนการประมวลผล และล้าง การแปลงข้อมูล ทำ เหมืองข้อมูล และการตีความ และการประเมินผลได้ มีประเมินผลผ่านการตรวจสอบข้ามสิบชุด ซ้ำในสิบจำลอง เป้าหมายของการศึกษานี้คือการ พัฒนาแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์กำลังการผลิตของสมาชิกของสหภาพแรงงานสินเชื่อเพื่อชำระภาระผูกพันของพวกเขา โดยใช้ต้นไม้ตัดสินใจซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมและอัลกอริทึม C4.5 — เพอร์เซปตรอนหลายอัลกอริทึม ก็สรุปได้ว่า ปัญหาในมือ รุ่นมีผลที่คล้ายกันทางสถิติ และอาจช่วยในกระบวนการตัดสินใจของสหกรณ์
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
การค้นหาที่มีประสิทธิภาพในภาคสหกรณ์ได้นำสหกรณ์ที่จะนำเทคโนโลยีใหม่และการบริหารจัดการความรู้ หนึ่งในเครื่องมือที่อำนวยความสะดวกที่มีประสิทธิภาพ, การทำเหมืองข้อมูลได้ยืนออกในปีที่ผ่านมาเป็นวิธีการที่มีความซับซ้อนในการค้นหาความรู้ที่เป็น "ซ่อน" อยู่ในฐานข้อมูลขององค์กร กระบวนการของการอนุญาตให้เครดิตเป็นหนึ่งในฟังก์ชั่นกลางของสหภาพสินเชื่อ; ดังนั้นการใช้งานของเครื่องมือที่สนับสนุนว่ากระบวนการเป็นที่น่าพอใจและอาจจะกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการจัดการเครดิต ขั้นตอนที่ดำเนินการโดยกรณีศึกษาในปัจจุบันที่จะดำเนินการขั้นตอนการค้นพบความรู้เป็นตัวเลือกข้อมูลข้อมูลก่อนการประมวลผลและการทำความสะอาดแปลงข้อมูลการทำเหมืองข้อมูลและการตีความและการประเมินผล ผลการได้รับการประเมินผ่านข้ามการตรวจสอบของสิบชุดซ้ำในสิบจำลอง เป้าหมายของการศึกษาครั้งนี้คือการพัฒนารูปแบบการวิเคราะห์ความสามารถของสมาชิกสหภาพเครดิตเพื่อชำระภาระผูกพันของพวกเขาโดยใช้อัลกอริทึมการตัดสินใจต้นไม้ C4.5 และอัลกอริทึม Perceptron เครือข่ายหลายประสาทเทียม ก็สรุปได้ว่าสำหรับปัญหาที่มือรุ่นมีผลที่คล้ายกันทางสถิติและอาจช่วยในกระบวนการตัดสินใจของสหกรณ์
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
ค้นหาประสิทธิภาพในภาคสหกรณ์ออมทรัพย์ สหกรณ์ได้นำเทคโนโลยีใหม่ และรับบริหารโนว์ฮาว ท่ามกลางเครื่องมือที่เอื้อต่อประสิทธิภาพการทําเหมืองข้อมูลได้โดดเด่นในปีที่ผ่านมาเป็นวิธีการที่ซับซ้อนเพื่อค้นหาความรู้ที่ " ซ่อน " ในฐานข้อมูลองค์กร " กระบวนการของการให้เครดิตเป็นหนึ่งในฟังก์ชันกลางของสหภาพสินเชื่อ ดังนั้น การใช้เครื่องมือที่สนับสนุนกระบวนการที่พึงปรารถนา และอาจเป็นปัจจัยสําคัญในการจัดการสินเชื่อ ขั้นตอนดำเนินการโดยการศึกษาปัจจุบันเพื่อดําเนินการค้นพบความรู้กระบวนการคัดเลือกข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และการแปลงข้อมูลการทำเหมืองข้อมูลและการตีความและประเมินผล ผลการประเมินผ่านการตรวจสอบข้ามของสิบชุดซ้ำกันในแบบ 10 งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ความสามารถของสมาชิกสหภาพสินเชื่อเพื่อชำระภาระผูกพันของพวกเขา โดยใช้การตัดสินใจ tree-c4.5 ขั้นตอนวิธีและโครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซปตรอนหลายขั้นตอนวิธีการ สรุปได้ว่า สำหรับปัญหาที่มือ รุ่นมีสถิติผลที่คล้ายกันและอาจช่วยในกระบวนการตัดสินใจของสหกรณ์
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: