" Creating clarity in a world awash in data... " Интеллектуальный анализ данных (Data mining)

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Технология Data Mining в экономических приложениях Выполнил Лашковский Евгений Александрович, студент 3 курса, специальность «Прикладная информатика (в.
Advertisements

Интеллектуальный анализ данных как основа управления Выполнила Александра Демина.
Докладчики: Ефимова Наталья Балукова Елена. План История возникновения Постановка задачи Типы закономерностей Классы систем Примеры систем Бизнес-приложения.
Интеллектуальный анализ данных Бердов Валерий Мокшин Павел Гр
Deductor – аналитическая платформа. BaseGroup Labs Назначение системы Deductor 5 является платформой, ориентированной на решение задач анализа любых структурированных.
Какие группы (например по демографическому признаку, или по уровню доходов, или по социальному статусу) более чувствительны к изменению.
Data Mining Выполнили: Федотов Андрей Аткин Артем.
Deductor в банковской аналитике. BaseGroup Labs Банковская аналитика Банковская аналитика охватывает большой спектр вопросов от консолидации и визуализации.
Л 1: Введение: информационные технологии анализа данных доцент кафедры Информационные системы и технологии к.т.н., доцент Шлаев Дмитрий Валерьевич 1.
Лекция 2. Поддержка принятия управленческих решений А. Ф. Оськин Кафедра технологий программирования Методы и алгоритмы принятия решений1.
Дипломная работа Разработка нейросетевого программного комплекса для анализа и прогнозирования котировок на Международном валютном рынке FOREX Выполнил:
PolyAnalyst PolyAnalyst Workplace PolyAnalyst. Аналитический инструментарий Моделирование Прогнозирование Кластеризация Классификация Текстовый анализ.
Использование ИТ в оценке параметров бинарной выборки БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ Кафедра математического.
Анализ данных в деятельности предприятия.
Анализ бизнес информации – основные принципы. BaseGroup Labs Последовательность работы Сбор и систематизация данных Построение модели, объясняющей имеющиеся.
Нейронные сети В образовании. + - = Что нам нужно? Массив арифметических операторов. Шаблон для вариантов алгоритма. a + b + c = d a + b - c = d a -
Deductor 5 – эволюция платформы. BaseGroup Labs Причины изменений Deductor изменялся под влиянием требований, возникающих при его применения в реальных.
Deductor Inventory Stock Optimization. BaseGroup Labs Важность проблемы Большая часть финансовых средств торговой организации сосредоточена на складе,
Урок 13 Обработка информации. Повторение Расскажите о наглядных формах представления информации. Приведите свой пример использования наглядных форм представления.
Транксрипт:

" Creating clarity in a world awash in data... " Интеллектуальный анализ данных (Data mining)

Таблица 1. Примеры формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining OLAP Data Mining Каковы средние показатели травматизма для курящих и некурящих? Встречаются ли точные шаблоны в описаниях людей, подверженных повышенному травматизму? Каковы средние размеры телефонных счетов существующих клиентов в сравнении со счетами бывших клиентов отказавшихся от услуг телефонной компании)? Имеются ли характерные портреты клиентов, которые, по всей вероятности, собираются отказаться от услуг телефонной компании? Какова средняя величина ежедневных покупок по украденной и не украденной кредитной карточке? Существуют ли стереотипные схемы покупок для случаев мошенничества с кредитными карточками?

Рисунок 1. Уровни знаний, извлекаемых из данных

Классы систем Data Mining

Предметно-ориентированные аналитические системы 1. Статистические пакеты 2. Нейронные сети 3. Системы рассуждений на основе аналогичных случаев (case based reasoning CBR)

4. Деревья решений (decision trees) 5. Эволюционное программирование 6. Генетические алгоритмы 7. Алгоритмы ограниченного перебора 8. Системы для визуализации многомерных данных

Методы добычи данных (Data mining)

Литература 1. Knowledge Discovery Through Data Mining: What Is Knowledge Discovery? Tandem Computers Inc., Кречетов Н.. Продукты для интеллектуального анализа данных. Рынок программных средств, 14–15, 1997, c. 32– Boulding K. E. General Systems Theory The Skeleton of Science//Management Science, 2, Гик Дж., ван. Прикладная общая теория систем. М.: Мир, Киселев М., Соломатин Е.. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. Открытые системы, 4, 1997, с. 41– Дюк В.А. Обработка данных на ПК в примерах. СПб: Питер, Шатовская Т.Б., Лесная Н.С., Репка В.Б. Интеллектуальный анализ данных. – Учебн. пособие, Шатовська Т.Б., Лєсна Н.С. Дослідження ймовірнісних процесів з використанням пакетів прикладних програм: Навч.посібник. Частина ІІ.