Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный 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.
Подобные документы
Классификация методов анализа по группам. Сбор и хранение необходимой для принятия решений информации. Подготовка результатов оперативного и интеллектуального анализа для эффективного их восприятия потребителями и принятия на её основе адекватных решений.
контрольная работа, добавлен 15.02.2010Рассмотрение понятия и истории возникновения систем поддержки принятия решения. Приспособленность информационных систем к задачам повседневной управленческой деятельности. Понятие термина "интеллектуальный анализ данных". Методика извлечения знаний.
реферат, добавлен 14.04.2015Классификация 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 13.01.2013Создание 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 13.06.2014Информация и ее свойства. Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных, включающие рабочие места врачей. Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений. Телекоммуникационная инфраструктура в медицине.
реферат, добавлен 12.10.2014Обслуживание двух встречных потоков информации. Структура информационных систем. Разработка структуры базы данных. Режимы работы с базами данных. Четыре основных компонента системы поддержки принятия решений. Выбор системы управления баз данных.
курсовая работа, добавлен 21.04.2016Перспективные 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 13.02.2014Концепции хранилищ данных для анализа и их составляющие: интеграции и согласования данных из различных источников, разделения наборов данных для систем обработки транзакций и поддержки принятия решений. Архитектура баз для хранилищ и витрины данных.
реферат, добавлен 25.03.2013Классификация систем поддержки принятия решений. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования. Структура системы поддержки принятия решений, формирование начальной базы знаний. Проектирование базы данных информационной системы.
дипломная работа, добавлен 10.07.2017Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.
дипломная работа, добавлен 27.06.2011Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.
презентация, добавлен 09.10.2013Data 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 17.12.2014Анализ потока данных с учетом их прогнозирования, составления статических отчетов в системах учета. Ограничения на информацию в базе данных. Логическое проектирование баз данных. Описание основных функций групп пользователей и управления данными.
курсовая работа, добавлен 09.03.2022OLAP 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 19.08.2013Основы теории классификаторов. Идентификация, четкая и нечеткая классификация. Обучающие и тестовые последовательности наборов данных. Популярные метрики (меры) оценки расстояния между образами. Дискриминантный анализ. Деревья решений. Логический вывод.
лекция, добавлен 28.12.2013Внутренний язык СУБД для работы с данными. Результат компиляции DDL-операторов. Описание DML-языка, содержащего набор операторов для поддержки основных операций манипулирования содержащимися в базе данными. Организация данных и управление доступом в SQL.
лекция, добавлен 19.08.2013Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.
дипломная работа, добавлен 06.11.2011Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат, добавлен 22.11.2016- 19. Исследование алгоритмов принятия решений и обучение в программировании робототехнических устройств
Анализ методов реализации интеллектуальных игр в системе человек-робот. Разработка архитектуры программного комплекса, выбор языка программирования. Алгоритм преобразования данных. Тестирование программного комплекса, редактирование и исправление ошибок.
дипломная работа, добавлен 27.10.2017 Разработка информационной системы управления, ориентированной на учет закупленного товара, работу с историческими данными компании и анализ данных для принятия стратегически верных решений. Хранилище данных в 3NF Билла Инмона. Компоненты Data Vault.
дипломная работа, добавлен 22.09.2016Определение 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 17.06.2014Понятие, виды и структура интеллектуальных поисковых систем. Российская интеллектуальная поисковая система Нигма: интерфейс и главные особенности. Математическая и химическая система Нигма. Понятие кластеризации как интеллектуального анализа данных.
презентация, добавлен 21.08.2011Внедрение автоматизации при подборе кадров и персонала. Подготовка и анализ исходных данных для проектирования. Правила валидации данных по умолчанию, верификация проектных решений. Мероприятия по охране труда, обеспечению безопасности и эргономике.
дипломная работа, добавлен 24.10.2009Типы административных информационных систем: системы генерации отчетов, системы поддержки принятия решений, системы поддержки принятия стратегических решений. Сортировка и фильтрация списков в Microsoft Excel. Работа с базами данных в Microsoft Access.
контрольная работа, добавлен 19.11.2009Универсальная модель данных. Использование функций пакета. Нечёткая логика в таблицах принятия решений. Динамические SQL-запросы и их использование. Прямой и обратный логический выводы. Контроль корректности данных. Адаптивный интерфейс пользователя.
дипломная работа, добавлен 23.07.2015