Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining)
Сущность 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.
Подобные документы
Технологии 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 28.01.2019Определение 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 14.01.2015Построение 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 07.03.2016Значение 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 14.04.2014Формирование аналитических данных посредством выполнения операции очищения данных локальных баз организации, применения статистических методов и других сложных алгоритмов. Рассмотрение офисных приложений и систем интеллектуального анализа данных.
реферат, добавлен 11.06.2015Задачи 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 27.04.2023Технологии 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 19.08.2011Метод 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 17.10.2011Data 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 04.07.2013Осуществление исследования набора данных с целью отыскивания скрытых закономерностей на стадии свободного поиска. Особенность определения шаблонов с помощью системы Data Mining. Действия прогностического моделирования. Проведение анализа исключений.
доклад, добавлен 15.01.2016Методы 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 11.11.2018- 13. 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 Methods, 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 30.10.2020Изучение технологии решения задач интеллектуального анализа данных. Определение типа вина, обнаружение кишечной палочки методами "нейронная сеть", "байесовский классификатор", "линейная регрессия", "деревья принятия решений"," k-ближайших соседей".
практическая работа, добавлен 08.05.2017Історія 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 22.07.2017Анализ 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 17.09.2017Анализ методов и моделей интеллектуального анализа данных. Модификация методов и алгоритмов распознавания текста и лица. Значение программного обеспечения для решения задачи распознавания текстов и лиц. Режим работы программного обеспечение "DPro".
диссертация, добавлен 24.05.2018Разработка методологии анализа сигналов с использованием технологии Data Mining, алгоритмов сегментации сигналов, классификации их элементов и построения структурной модели. Создание программного обеспечения, реализующего предложенные алгоритмы.
автореферат, добавлен 31.07.2018Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining, методы ее применяемые для решения задач классификации, способы классификации и прогнозирования в процессе решения бизнес-задач, прикладное программное обеспечение для работы с нейронными сетями.
книга, добавлен 09.09.2012С 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 19.09.2014Поняття інтелектуального аналізу даних (Data Mining), їх розвідка. Виникнення і розвиток Data Mining. Сутність та мета технології. Етапи розв'язування задачі класифікації та регресії. Пошук асоціативних правил. Особливості кластеризації об'єктів.
реферат, добавлен 09.07.2017Сравнение тематик (topics) и обзор специальных сессий двух конгрессов. Новое направление исследований – интеллектуальный анализ баз данных временных рядов (Data Mining for Time Series Data Base). Анализ основных работ по DM баз данных временных рядов.
статья, добавлен 09.09.2012Рекомендации 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 17.07.2020