Категория
Информатика
Тип
курсовая работа
Страницы
32 стр.
Дата
07.03.2013
Формат файла
.doc — Microsoft Word
Архив
173664.zip — 1.91 mb
  • metody-data-mining_173664_1.doc — 2180.5 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 компьютерный
термин 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»). Возникновение
указанных терминов, которые являются неотъемлемой частью Data Mining, связано с
новым 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, что
человеческий разум сам по себе не приспособлен для восприятия огромных массивов
разнородной информации. В среднем человек, за исключением некоторых
индивидуумов, не способен улавливать более двух-трех взаимосвязей даже в
небольших выборках. Но и традиционная статистика, долгое время претендовавшая
на роль основного инструмента анализа данных, так же нередко пасует при решении
задач из реальной жизни. Она оперирует усредненными характеристиками выборки,
которые часто являются фиктивными величинами (средней платежеспособностью
клиента, когда в зависимости от функции риска или функции потерь вам необходимо
уметь прогнозировать состоятельность и намерения клиента; средней
интенсивностью сигнала, тогда как вам интересны характерные особенности и
предпосылки пиков сигнала и т. д.).



Ваше мнение



CAPTCHA