Интеллектуальный анализ данных. Классификация и регрессия
Классификация 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.
Подобные документы
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.
контрольная работа, добавлен 14.06.2013Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа, добавлен 10.07.2017Совершенствование 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 02.09.2010Перспективные 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 13.02.2014Анализ 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 22.10.2012Создание 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 13.06.2014Интеллектуальный анализ данных как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными, его роль, цели и условия применения. Сущность основных задач интеллектуального анализа: классификации, регрессии, прогнозирования.
контрольная работа, добавлен 08.08.2013Понимание хранилища данных, его ключевые особенности. Основные типы хранилищ данных. Главные неудобства размерного подхода. Обработка информации, аналитическая обработка и добыча данных. Интерактивная аналитическая обработка данных в реальном времени.
реферат, добавлен 16.12.2016- 9. 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 OLAP 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 19.08.2013Роль 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 01.07.2017Понятие доступности элементов класса и объекта. Обращение к полям на основе общедоступных свойств (инкапсуляция на основе свойств класса). Способы передачи данных в метод и возвращения результатов работы метода. Обращение к полям и свойствам класса.
презентация, добавлен 09.12.2013Фрагментарная обработка больших объектов в мультимедийных базах данных (прямой доступ к отдельным фрагментам хранимого объекта). Двухуровневое разбиение полей большого размера. Древовидное представление данных. Части объекта, определяемые поддеревом.
презентация, добавлен 11.10.2013Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа, добавлен 21.03.2011Корпоративные информационные системы и базы данных, их использование для совершенствования и отлаживания ведения бизнеса. Классификация корпоративных информационных систем. Информационные системы класса OLTP. Оперативная аналитическая обработка.
курсовая работа, добавлен 19.01.2011Алгоритмы кластеризации данных, отбора факторов, построения множественной линейной регрессии, оценки параметров процесса на скользящем постоянном интервале. Решение задач анализа данных на нейронных сетях и результаты моделирования нелинейных функций.
контрольная работа, добавлен 11.01.2016Виды связей между объектами в системе управления базами данных MS Access. Ввод и редактирование данных в таблицах, обработка информации базы данных. Архитектура БД по принципу файл-сервер. Создания формы в окне базы данных, использование отчетов.
презентация, добавлен 20.01.2014Определение функциональных зависимостей. Разработка структуры базы данных. Организация запросов к базе данных. Использование триггеров для поддержки данных в актуальном состоянии. Разработка хранимых процедур и функций. Ограничения ведения базы данных.
курсовая работа, добавлен 17.06.2014Data 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 17.12.2014Описание таблиц и полей данных. Организация связей между таблицами. Начало работы с программой. Алгоритмы добавления данных. Основные формы программы. Главные этапы загрузки данных. Использование VBA для решения инженерных и экономических задач.
курсовая работа, добавлен 22.01.2015Понятие 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 14.06.2010Содержание исходного набора данных. Основные причины возникновения выбросов. Главные алгоритмы кластеризации. Обработка и очистка файла. Описание его полей. Прямоугольная вещественнозначная матрица. Метрика Минковского. Математическое определение объекта.
курсовая работа, добавлен 25.10.2016Формы представляемой информации. Основные типы используемой модели данных. Уровни информационных процессов. Поиск информации и поиск данных. Сетевое хранилище данных. Проблемы разработки и сопровождения хранилищ данных. Технологии обработки данных.
лекция, добавлен 19.08.2013Средства первичной обработки данных MS Excel. Сортировка связанных областей. Виды поиска: по формату; по содержанию. Главные средства фильтрации. Использование форм в поиске записей. Целостная обработка данных таблицы на примере телефонного справочника.
курсовая работа, добавлен 29.11.2010Система управления базами данных задач и составляющих их процессов предприятия. Требования к информационной системе. Состав запросов к базе данных. Связи и отношения между информационными объектами. Алгоритмы работы и архитектура информационной системы.
курсовая работа, добавлен 02.02.2014