Технологии извлечения знаний из больших баз данных

Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Информатика
Вид эссе
Язык русский
Прислал(а) NAA
Дата добавления 17.12.2014
Размер файла 36,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • 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

  • 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

  • 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

  • Понятие информационных систем и принципы их проектирования. Изучение различных методов извлечения знаний, построение оптимальной информационной системы Data Mining, позволяющей разбивать набор данных, представленных реляционными базами данных на кластеры.

    аттестационная работа [4,7 M], добавлен 14.06.2010

  • Рассмотрение понятия и истории возникновения систем поддержки принятия решения. Приспособленность информационных систем к задачам повседневной управленческой деятельности. Понятие термина "интеллектуальный анализ данных". Методика извлечения знаний.

    реферат [79,8 K], добавлен 14.04.2015

  • 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

  • Классификация задач системы поддержки принятия решений, их типы и принципы реализации при помощи программы "Выбор". Обзор современных систем автоматизированного проектирования "Компас", "AutoCad", "SolidWorks", оценка преимуществ и недостатков программ.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 22.07.2014

  • 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

  • Обслуживание двух встречных потоков информации. Структура информационных систем. Разработка структуры базы данных. Режимы работы с базами данных. Четыре основных компонента системы поддержки принятия решений. Выбор системы управления баз данных.

    курсовая работа [772,0 K], добавлен 21.04.2016

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.