Разработка моделей для прогнозирования и анализа данных с применением пакета программ STATISTICA
Анализ методов и технологий Data Mining. Применение искусственных нейронных сетей. Освоение среды Data Miner и разработка моделей анализа данных с применением программ STATISTICA. Анализ результатов применения моделей прогнозирования и анализа данных.
Подобные документы
Построение аналитической системы на базе многомерного хранилища данных для анализа проблем и прогнозирования развития авиатранспортной системы в России. Применение инструментов интеллектуального анализа и моделей data mining на основе хранилища данных.
дипломная работа, добавлен 07.03.2016Сущность и определение понятия интеллектуального анализа данных. Технологии data mining как инструмент для решения сложных аналитических задач. Типы выявляемых закономерностей в системе. Области применения технологий интеллектуального анализа данных.
лекция, добавлен 26.08.2010Анализ продаж фирмы продукции фирмы ООО "НОРД". Прогнозирование дальнейшего объема продаж на кратковременный период с применением инструментов программной среды Statistica (нейронных сетей и модели АРПСС). Сравнение результатов используемых методов.
статья, добавлен 28.01.2017С помощью искусственных нейронных сетей получение вычислительных моделей связи баллов, полученных студентами на ЕГЭ и успеваемостью студентов на первых курсах. Перспективы применения Data Mining при создании систем поддержки решений и управления вузом.
статья, добавлен 19.09.2014Изучение и характеристика основных методов и алгоритмов прогнозирования временных рядов на примере решения конкретной задачи интеллектуального анализа данных. Ознакомление с навыками работы с модулями интегрированной статистической системы Statistica.
лабораторная работа, добавлен 29.03.2022Технологии и методы интеллектуального анализа данных. Этапы процесса интеллектуального анализа. Задачи, которые решает Data mining. Концепция методов кластерного анализа. Вещественно-значные, бинарные, номинальные, порядковые переменные и их значимость.
статья, добавлен 28.01.2019Обзор пакетов Mathematica, MathСad, Maple, их преимущества и недостатки. Применение пакета Statistica при решении финансовых задач: определение математического ожидания, дисперсии; прогнозирование; построение моделей ценообразования финансовых активов.
реферат, добавлен 05.10.2013Мета технології Data Mining - знаходження в даних закономірностей, які не можуть бути знайдені традиційними методами. Види моделей (предиктивні та описові). Використання методів й алгоритмів Data Mining для побудови моделей. Класифікація стадій та фаз.
реферат, добавлен 22.07.2017Метод Data Mining (извлечения знаний из баз данных). Структуризация и первичная логическая обработка данных. Анализ и прогнозирование статистической обработки данных. Проведение финансово-экономических расчетов. Решение уравнений и оптимизационных задач.
реферат, добавлен 17.10.2011Определение понятия интеллектуального анализа данных. История появления систем Data Mining и Knowledge Discoveryin Databases. Стадии и методы анализа, классификации и характеристика технологий. Их применение в страховых компаниях и фондовых биржах.
презентация, добавлен 22.05.2014Понятие термина Data Mining, его история возникновения. Понятие искусственного интеллекта. Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining. Развитие технологии баз данных начиная с 1960-х г. Data Mining как часть рынка информационных технологий.
реферат, добавлен 14.01.2015Источники приобретения знаний. Технологии их обнаружения в базах данных. Задача индуктивного формирования понятий. Алгоритм качественного обобщения. Методы и этапы интеллектуального анализа данных. Средства представления знаний в Data Mining-модели.
презентация, добавлен 09.09.2017Рекомендации по выбору программного обеспечения для глубинного анализа процессов. Алгоритмы генерации бизнес моделей на основе данных, полученных из журналов событий, используемых для глубинного анализа данных. Изучение функционала ARIS Process Mining.
дипломная работа, добавлен 17.07.2020Значение понятия "скрытые знания". Определение сути методов Data mining. Язык запросов к базам данных. Выявление возможностей для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Data mining и искусственный интеллект. Задачи кластеризации и ассоциации.
контрольная работа, добавлен 14.04.2014Исследование и сравнительный анализ существующих подходов и моделей поиска данных и интеграции данных распределенных неоднородных информационных систем. Создание комплекса программ и моделей выполнения операций, разработка алгоритмов их реализации.
автореферат, добавлен 25.07.2018- 16. Создание базы спецификаций форматов данных и их уточнение на основе анализа набора трасс программ
Разработка методов и компонентов модуля среды анализа бинарного кода, осуществляющий автоматизированное восстановление спецификаций формата данных по бинарным трассам программ, с возможностью выгрузки промежуточных результатов в хранилище форматов.
дипломная работа, добавлен 14.08.2020 Условия практического использования корреляционного анализа. Построение и анализ параллельных рядов, групповых и корреляционных таблиц. Изучение парной, а также множественной корреляционной зависимости. Характеристика и описание программы "Statistica".
реферат, добавлен 22.03.2015Методы интеллектуального анализа данных, основанных на применении искусственных нейронных сетей, их ключевая особенность. Понятие репрезентативности исходных данных. Формирование обучающей выборки и оценка достоверности данных таблиц базы данных.
статья, добавлен 30.05.2017Методы автоматизированного неразрушающего контроля в рамках задачи кластеризации данных по применению коротковолнового электромагнитного излучения при дефектоскопии. Методы исследования: самоорганизующиеся карты Кохонена в рамках Data Mining подхода.
статья, добавлен 11.11.2018Ранжирование информации. Сравнение методов и моделей прогнозирования для анализа поисковых запросов. Сбор данных о количестве упоминаний в новостях. Проектирование схемы баз данных. Разработка экранных форм. Тестирование и отладка информационной системы.
курсовая работа, добавлен 09.07.2016Применение информационных технологий в бизнесе. Оценка возможностей нейронных сетей и искусственного интеллекта. Способы обработки и анализа данных больших объемов. Методы представления сведений в цифровой форме. Современная трактовка машинного обучения.
статья, добавлен 09.08.2022Принципы добычи текстов из больших массивов данных. Разработка программ для распознавания образов искусственным интеллектом. Классификация способов Data Mining, метод эволюционного программирования. Изучение криптового языка символьных правил PolyAnalyst.
презентация, добавлен 01.11.2020Применение искусственных нейронных сетей в задаче прогнозирования оставшегося времени безаварийной работы. Предварительная обработка телеметрических данных. Использование аппроксимации обобщенной функции Веибулла. Уменьшение влияния шумовых факторов.
статья, добавлен 29.06.2017Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
статья, добавлен 24.03.2018Краткий обзор применения технологий Big Data для прогнозирования финансовых инструментов. Анализ традиционных источников данных и выявление настроений из новостей. Подробное рассмотрение анализа поисковых запросов с использованием Google Trends.
реферат, добавлен 05.01.2017