статья  Обзор технологий интеллектуального анализа данных

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.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

    ##    #######   #####    #####    #####  
   ###    ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##   ## 
    ##        ##   ##   ##  ##   ##  ##   ## 
    ##       ##     ######     ###      ###  
    ##      ##          ##  ##   ##   ###    
    ##      ##     ##   ##  ##   ##  ##   ## 
  ######   ####    ######    #####   ####### 
                                             

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 28.01.2019
Размер файла 188,7 K

Подобные документы

  • Разработка комплекса интеллектуального анализа данных, получаемых в процессе работы коммерческого предприятия розничной торговли. Исследование стационарности ассоциаций, выявление частоты появления ассоциаций. Скрипты для создания баз данных и таблиц.

    курсовая работа [706,3 K], добавлен 07.08.2013

  • Перспективные 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 [443,2 K], добавлен 13.02.2014

  • Создание 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 [2,0 M], добавлен 13.06.2014

  • Совершенствование 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 [565,6 K], добавлен 02.09.2010

  • Роль 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 [2,5 M], добавлен 01.07.2017

  • Применение методов многомерного анализа для визуализации взаимосвязей web и социальных сетей в социологических исследованиях. Системы интеллектуального поиска данных Nigma.ru, Wolfram Alpha и Quintura. Социологическая информация и эмпирические данные.

    презентация [2,6 M], добавлен 09.10.2013

  • Исследование производительности труда методом компонентного и кластерного анализов. Выбор значащих главных компонент. Формирование кластеров. Построение дендрограммы и диаграммы рассеивания. Правила кластеризации в пространстве исходных признаков.

    лабораторная работа [998,9 K], добавлен 25.11.2014

  • Анализ 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 [3,9 M], добавлен 22.10.2012

  • Основы 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 [728,4 K], добавлен 10.07.2017

  • 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 [208,4 K], добавлен 14.06.2013

  • Разработка подсистем анализа веб-сайта с помощью Microsoft Access и Olap-технологий. Теоретические аспекты разработки подсистемы анализа данных в информационной системе музыкального портала. Olap-технологии в подсистеме анализа объекта исследования.

    курсовая работа [864,8 K], добавлен 06.11.2009

  • 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 [93,2 K], добавлен 15.02.2010

  • 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 [132,1 K], добавлен 19.08.2013

  • 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.

    контрольная работа [25,8 K], добавлен 08.08.2013

  • Основы 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 [596,5 K], добавлен 28.12.2013

  • Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.

    курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011

  • Обзор существующих методов межпроцедурного анализа. Получение входных и выходных данных подпрограмм с помощью графа алгоритма. Описание входных и выходных данных подпрограммы в терминах фактических параметров. Определение параллелизма по графу алгоритма.

    учебное пособие [77,5 K], добавлен 28.06.2009

  • Понятие, 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 [291,0 K], добавлен 21.08.2011

  • Анализ и виды интеллектуальных агентов в системе дистанционного обучения и их характеристики. Построение интеллектуального агента глоссария на платформе Jadex с помощью XML формата. Среда разработки и описание интеллектуального агента с помощью BDI.

    курсовая работа [113,6 K], добавлен 10.02.2011

  • 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 [25,3 K], добавлен 16.06.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.