|
libcats.org
курс лекций по Data MiningЧубукова Ирина Александровнакурс лекций по Data Mining
Автор: Чубукова Ирина Александровна ...Очень хорошее впечатление. Большая широта охвата дает целостное представление о задачах и методах Data Mining. На первый взляд "воды" не видно - автор знает, о чем пишет. Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining.Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности. Содержание: 01 - Что такое Data Mining 02 - Данные 03 - Методы и стадии Data Mining 04 - Задачи Data Mining. Информация и знания 05 - Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация 06 - Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация 07 - Сферы применения Data Mining 08 - Основы анализа данных 09 - Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений 10 - Методы классификации и прогнозирования. Метод опорных векторов. Метод ближайшего соседа. Байесовская классификация 11 - Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети 12 - Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена 13 - Методы кластерного анализа. Иерархические методы 14 - Методы кластерного анализа. Итеративные методы 15 - Методы поиска ассоциативных правил 16 - Способы визуального представления данных. Методы визуализации 17 - Комплексный поход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР 18 - Процесс Data Mining. Начальные этапы 19 - Процесс Data Mining. Очистка данных 20 - Процесс Data Mining. Построение и использование модели 21 - Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining 22 - Рынок инструментов Data Mining 23 - Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner 24 - Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst 25 - Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner 26 - Инструменты Oracle Data Mining и Deductor 27 - Инструмент KXEN 28 - Data Mining консалтинг EPUB | FB2 | MOBI | TXT | RTF
* Конвертация файла может нарушить форматирование оригинала. По-возможности скачивайте файл в оригинальном формате.
Популярные книги за неделю:
Только что пользователи скачали эти книги:
#5
![]() Техника физического экспериментаАнгерер Эрнест, Перевод с 12-го немецкого издания Под редакцией К.П.Яковлева.Категория: Физико-математические науки: механика, физика
8.53 Mb
#8
![]() Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованияхВознесенский В.А.
3.89 Mb
|
|