Использование методов Data Mining при анализе социальных явлений
Возможности применения интеллектуальных методов обработки данных при анализе социальных явлений. Обработка данных анкет студентов, используя аналитическую платформу Deductor. Факторы, оказывающие влияние на "удовлетворенность" выбранной специальностью.
Подобные документы
Понятие 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 14.01.2015Метод 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 17.10.2011Сущность 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 26.08.2010Методы 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 11.11.2018Социальные сети как важный элемент в анализе мошенничества. Групповые показатели центральности. Сети Байеса, сети Маркова и логистическая регрессия. Сбор данных из онлайновых и оффлайновых социальных сетей. Сравнение инструментов для анализа сетей.
статья, добавлен 22.03.2019Источники 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 09.09.2017Анализ способов аналитической обработки данных. Изучение технических аспектов многомерного хранения данных. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Обзор технологий резервного копирования. Анализ технологий хранения резервных копий и данных.
реферат, добавлен 17.09.2017Построение 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 07.03.2016Возможности использования методов машинного обучения для анализа реальных данных по вибрации ключевых узлов центробежного компрессора. Дерево решения для массива данных, полученных в одном из нефтеперерабатывающих заводов. Критерии оценки отказа
статья, добавлен 09.09.2024- 10. 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.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019 Разработка метода мониторинга внутренних процессов университета, основанного на анализе текстовых сообщений в Интернете. Основные этапы обработки неструктурированной информации в социальных сетях. Инжиниринг новых знаний при анализе текстовых сообщений.
статья, добавлен 03.05.2019Рассмотрение возможности использования известных методов машинного обучения для анализа отказов нефтегазового оборудования. Сущность модели предиктивной аналитики работоспособности компрессорного оборудования, основанной на анализе диагностических данных.
статья, добавлен 01.08.2022Data Mining как метод обнаружения знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах деятельности, скрытых в больших объемах исходных данных. Алгоритм решения задачи поиска ассоциативных правил Apriori. Методы визуализации анализируемых данных.
курсовая работа, добавлен 04.07.2013Технологии извлечения знаний Data Mining. Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining. Выявление мошенничества с кредитными карточками. Подходы к определению понятия "информационная система", многообразие элементов системы.
контрольная работа, добавлен 19.08.2011Methods, tools and applications of Data Mining. Basic concepts of data warehouses and the place of Data Mining in their architecture. The process of data analysis using this technology, its stages. Analytical software market, product data capabilities.
статья, добавлен 30.10.2020Понятие банка данных, базы данных и СУБД. Логическое представление и система управления базами данных, ее функции: определение, обработка, безопасность, целостность и введение словаря данных. Модели, поддерживаемые СУБД. Области применения БД в экономике.
контрольная работа, добавлен 03.12.2013Выбор источника и наборов открытых данных. Выбор социальных сетей для извлечения данных. Разработка формата хранения данных. Реализация сервиса агрегации открытых данных и данных из социальных сетей. Визуализация собранных данных методом теплой карты.
дипломная работа, добавлен 25.06.2017Задачи Data Mining: описательные и предсказательные, классификации и регрессии, поиска ассоциативных правил, кластеризации. Практическое применение Data Mining. Особенности нечеткой логики, виды физической неопределенности. Процесс обнаружения знаний.
презентация, добавлен 27.04.2023Алгоритм планирования выполнения облачных приложений. Использование основных методов прогнозирования для получения приблизительных оценок характеристик приложений для обработки больших данных с учетом выделяемых ресурсов. Достоинства модели приложений.
статья, добавлен 21.12.2019Изучение методов формирования тестового покрытия для базы данных, входящей в состав интегрированной информационной системы, основанного на априорном анализе рисков и модифицированной модели верификации базы данных для сокращения затрат на автоматизацию.
статья, добавлен 23.02.2016Історія формування Data Mining, її головні завдання. Порядок формулювань завдань при використанні методів OLAP і Data Mining. Рівні знань, видобутих з даних. Характеристика основних бізнес-додатків: роздрібна торгівля, телекомунікація, страхування.
реферат, добавлен 30.04.2014Мета 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 22.07.2017Характеристика классических методов кластеризации. Особенности самоорганизующихся карт Кохонена как одного из методов аппроксимации данных. Настройка веса на основе обучающего множества без учителя. Классический алгоритм "Победитель забирает все".
статья, добавлен 02.11.2018Разработка универсальной технологии и математического аппарата самостоятельной адаптации программных систем. Использование методов интеллектуального анализа данных для создания программного обеспечения с расширенным жизненным циклом и высокой надежностью.
статья, добавлен 09.02.2022Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014