Содержание
- 2. Происхождение термина Данные Добыча полезных ископаемых Интеллектуальный анализ данных
- 3. Data Mining Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных
- 4. Уровни знаний извлекаемые из данных: Генераторы запросов; инфо - поисковая система OLTP Аналитическая обработка информации OLAP;
- 5. Возникновение и развитие Data Mining Появление понятия Data Mining. Понятие Data Mining, приобрело высокую популярность в
- 6. Задачи (закономерности, техники) Data Mining: ассоциация; последовательность; классификация; кластеризация; временные закономерности.
- 7. Методы Data Mining: дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискриминантный
- 8. Использование технологии Data Mining
- 9. Недостатки технологии Data Mining: Data Mining не может заменить аналитика; Сложность разработки и эксплуатации приложения Data
- 10. Особенности областей, где применение технологии Data Mining будет успешным: требуют решений, основанных на знаниях; имеют изменяющуюся
- 11. Область применения Data Mining
- 12. Продукты для Data Mining
- 14. Скачать презентацию