Методы Data Mining
Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
Подобные документы
- 1. Data mining
Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад, добавлен 16.06.2012 Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа, добавлен 02.09.2010Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа, добавлен 19.05.2011Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа, добавлен 22.10.2012Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат, добавлен 13.02.2014Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа, добавлен 13.01.2013Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа, добавлен 01.07.2017- 8. Визуализация профиля пользователя социальной сети на основе обработки семантического описания данных
Анализ существующих музыкальных сетей, профиля музыкального файла. Технологии и возможности Web 2.0. Анализ алгоритмов в Data Mining. Структура социальной сети. Набор графических элементов, описывающий человека в зависимости от прослушиваемой музыки.
дипломная работа, добавлен 20.04.2012 Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа, добавлен 13.06.2014Понятие информационных систем и принципы их проектирования. Изучение различных методов извлечения знаний, построение оптимальной информационной системы Data Mining, позволяющей разбивать набор данных, представленных реляционными базами данных на кластеры.
аттестационная работа, добавлен 14.06.2010- 11. Big Data
Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация, добавлен 17.02.2016 Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.
эссе, добавлен 17.12.2014OLAP как автоматизированные технологии сложного (многомерного) анализа данных, Data mining - извлечение данных, интеллектуальный анализ. Виды запросов к многомерной базе данных, их содержание и анализ полученных результатов. Схема "звезда", "снежинка".
презентация, добавлен 19.08.2013A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик, добавлен 29.06.2009Изучение возможностей AllFusion ERwin Data Modeler и проектирование реляционной базы данных (БД) "Санатория" на основе методологии IDEF1x. Определение предметной области, основных сущностей базы, их первичных ключей и атрибутов и связи между ними.
лабораторная работа, добавлен 10.11.2009- 16. Data Warehouses
Історія виникнення комерційних додатків для комп'ютеризації повсякденних ділових операцій. Загальні відомості про сховища даних, їх основні характеристики. Класифікація сховищ інформації, компоненти їх архітектури, технології та засоби використання.
реферат, добавлен 10.09.2014 Методика и основные этапы построения модели бизнес-процессов верхнего уровня исследуемого предприятия, его организационной структуры, классификатора. Разработка модели бизнес-процесса в IDEF0 и в нотации процедуры, применением Erwin Data Modeler.
курсовая работа, добавлен 01.12.2013Определение программы управления корпоративными данными, ее цели и предпосылки внедрения. Обеспечение качества данных. Использование аналитических инструментов на базе технологий Big Data и Smart Data. Фреймворк управления корпоративными данными.
курсовая работа, добавлен 24.08.2017Анализ предметной области и документирование результатов. Построение модели данных с использованием CASE-средства AllFusion Erwin Data Modeler. Задание базовых параметров систем, необходимых для построения модели данных. Результаты выполнения запроса.
курсовая работа, добавлен 13.12.2013Технологии защиты персональных данных и их применение. Юридический аспект защиты персональных данных в России. Описание результатов опроса среди рядовых российских пользователей. Прогноз развития технологий в связи с аспектом защиты персональных данных.
дипломная работа, добавлен 03.07.2017Характеристика та класифікація CASE-засобів, технологія їх впровадження. Структура і функції CASE-засобу Silverrun. Переваги, результати застосування та ключові функції CA ERwin Data Modeler. Проектування роботи інтернет-магазину за допомогою UML-діаграм.
курсовая работа, добавлен 07.02.2016Web content, usage mining. Современные средства анализа лог-файлов. Требования к создаваемой системе, выбор инструментов реализации, описание общей архитектуры. Конвенции программирования, разработки Firebird. Кроссплатформленость, работа с Еxсel.
дипломная работа, добавлен 09.10.2013История появления эволюционных алгоритмов. Нейрокомпьютерные исследования в России. Реализация генетических алгоритмов. Расчет эффективности процедур поиска конкурирующей процедуры. Schema и теорема шим. Примеры использования нейросетевых технологий.
курсовая работа, добавлен 20.10.2008Резервные базы данных под управлением Oracle Data Guard. Создание физической резервной базы. Защита резервных копий баз данных и базы данных разработчиков. Восстановление базы данных на удаленной машине. Стратегия резервирования и восстановления.
дипломная работа, добавлен 04.06.2013Роль автоматизации процессов обработки информации в деятельности организации. Методика разработки системы и базы данных "WC3 Cybersport DataBase", позволяющей документировать в электронном виде данные об игроках, кланах и событиях в игре "Мир Варкрафта".
курсовая работа, добавлен 20.01.2010