Категория
Информатика
Тип
реферат
Страницы
26 стр.
Дата
28.05.2014
Формат файла
.html — Html-документ
Архив
1029627.zip — 16.92 kb
  • metody-data-mining_1029627_1.html — 64.21 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы

Содержание

Что такое Data Mining

Классификация задач Data Mining

Задача классификации и регрессии

Задача поиска ассоциативных правил

Задача кластеризации

Возможности Data Miner в Statistica 8

Средства анализа STATISTICA Data Miner

Пример работы в Data Minin

Создание отчетов и итогов

Сортировка информации

Анализ цен жилищных участков

Анализ предикторов выживания

Заключение


Что такое Data Mining

Современный компьютерныйтермин Data Mining переводится как «извлечение информации» или «добыча данных».Нередко наряду с Data Mining встречаются термины Knowledge Discovery(«обнаружение знаний») и Data Warehouse («хранилище данных»). Возникновениеуказанных терминов, которые являются неотъемлемой частью Data Mining, связано сновым витком в развитии средств и методов обработки и хранения данных. Итак,цель Data Mining состоит в выявлении скрытых правил и закономерностей в больших(очень больших) объемах данных.

Дело в том, чточеловеческий разум сам по себе не приспособлен для восприятия огромных массивовразнородной информации. В среднем человек, за исключением некоторыхиндивидуумов, не способен улавливать более двух-трех взаимосвязей даже внебольших выборках. Но и традиционная статистика, долгое время претендовавшаяна роль основного инструмента анализа данных, так же нередко пасует при решениизадач из реальной жизни. Она оперирует усредненными характеристиками выборки,которые часто являются фиктивными величинами (средней платежеспособностьюклиента, когда в зависимости от функции риска или функции потерь вам необходимоуметь прогнозировать состоятельность и намерения клиента; среднейинтенсивностью сигнала, тогда как вам интересны характерные особенности ипредпосылки пиков сигнала и т. д.).



Ваше мнение



CAPTCHA