Технология Data Mining
Data 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.
Подобные документы
Источники 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 09.09.2017Понятие 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 14.01.2015Значение 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 14.04.2014Мета 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 22.07.2017Осуществление 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 15.01.2016Methods, 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 30.10.2020Сущность 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 26.08.2010Принципы 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 01.11.2020Методы 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 11.11.2018Історія 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 30.04.2014Поняття 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 09.07.2017Технологии 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 19.08.2011Сопоставление и сравнение понятий "информация", "данные", "знание". Методики и задачи, решаемые data mining, его бизнес-приложения. Нейронные сети, деревья решений, эволюционное программирование, генетические алгоритмы и системы для визуализации данных.
реферат, добавлен 15.05.2014Построение 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 07.03.2016Сравнение 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 09.09.2012Методи аналізу даних за допомогою інформаційних систем. Консолідація та візуалізація даних в задачах інформаційного бізнесу. Задача асоціації в Data Mining. Кластеризація алгоритмів типу k-means та g-means. Прогнозуючі та класифікаційні моделі.
курсовая работа, добавлен 06.02.2012Метод 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 17.10.2011Методы разработки алгоритмов обнаружения знаний в базах данных как базового подхода выделения значимых образцов (шаблонов) в структуре больших наборов данных. Две группы алгоритмов обнаружения знаний. Подход в области обнаружения знаний в базах данных.
статья, добавлен 29.12.2020Применение 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 19.12.2014Можливості проведення автоматичного аналізу даних, які надходять з різних оперативно-тактичних джерел та накопичуються у пул різнорідної інформації. Особливості інтелектуалізації баз даних, переваги та недоліки від використання технології Data Mining.
статья, добавлен 02.02.2018Извлечение ассоциативных правил для систем гибридного искусственного интеллекта. Обработка больших массивов значений. Изучение методов интеллектуального анализа нечетких данных: с предопределенными функциями принадлежности, алгоритмами на основе Apriori.
статья, добавлен 12.01.2018Характеристика особенностей объектно-ориентированного программирования. Этапы разработки программных систем с использованием ООП. Объектно-ориентированный подход к описанию биомедицинских данных. Понятие и характеристика Data Mining, его задачи.
реферат, добавлен 16.12.2013Особенности неявных знаний. Подходы к анализу данных и процессов. Концепция обучения с использованием неявных знаний. Извлечение и формализация знаний из структурированных данных в задачах data-, process-, web-mining. Принцип работы реляционной метасети.
статья, добавлен 19.06.2018Анализ наиболее успешных IT решений в области мониторинга больших данных (big data) и осуществление выбора IT решения, его обоснование. Рассмотрение и анализ продуктов Microsoft Azure HDInsight, IBM InfoSphere Streams, платформы Amazon Kinesis Streams.
статья, добавлен 17.08.2018Технологии 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 28.01.2019