
- •Задачи интеллектуального анализа: кластеризация
- •Распределенные вычисления на примере cloud-based по на примере prezi.Com
- •Условия использования сервиса Prezi.Com
- •Технология Redis
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: Система statistica Data Miner
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: Oracle Data Mining
- •Понятие «Data mining», Data mining и базы данных.
- •Архитектура odm
- •Функциональные возможности odm.
- •Технология BigTable (Google)
- •MapReduce: модель и реализации.
- •2. Реализация в распределенной среде.
- •3. Расширенные средства.
- •«Методы Data Mining: ассоциативные правила»
- •1. Определение. Основные понятия
- •2. Типы ассоциативных правил
- •3. Алгоритм apriori
- •4. Применение
- •«Методология Data Mining: crisp-dm»
- •Понимание бизнеса (Business Understanding)
- •Понимание данных (Data Understanding)
- •Подготовка данных (Data Preparation)
- •Моделирование (Modeling)
- •Оценка (Evaluation)
- •Развертывание (Deployment)
- •Большие данные
- •История
- •Методики анализа больших данных
- •Почему данные стали большими
- •Аналитический инструментарий
- •Как справиться с большими данными?
- •Кому выгодны большие данные
- •Проблема больших данных в различных отраслях
- •Информационной экономике нужны миллионы ит-сотрудников
- •10, Спрос на администраторов Big data
- •Стадии интеллектуального анализа: задача консолидации
- •Основные этапы консолидации данных
- •Источники данных
- •Обобщенная схема процесса консолидации
- •Вероятностный вывод
- •Методы интеллектуального анализа : эволюционное программирование и генетические алгоритмы
- •Применение генетических алгоритмов
- •Примеры программного обеспечения
- •Методы интеллектуального анализа: деревья решений
- •Документно-ориентированная система управления базами данных CouchDb
- •Ftp Сервер
- •Методы интеллектуального анализа: иерархические модели кластерного анализа
- •Документно-ориентированная система управления базами данных MongoDb
- •2.Понятие о документно-ориентированной системе управления базами данных MongoDb
- •3. Возможности
- •4.История разработки
- •5. Использование MongoDb
- •6.Оценка производительности
- •7.Безопасность
- •8. Соответствие между sql и MongoDb
- •Простые запросы на выборку
- •Запросы на выборку с регулярными выражениями
- •Запросы на выборку с группировками
- •Запросы на выборку с объединением таблиц
- •Информация о запросе
- •Создание, изменение и удаление документов
- •Бизнес-анализ
- •Часть 1. Понятие «бизнес-анализ»
- •Часть 2. Разделы науки бизнес-анализа
- •Часть 3. Техники бизнес-анализа
- •Часть 4.Система бизнес-анализа и поддержки принятия решений
- •Часть 5. Методы бизнес-анализа
- •6. Роли бизнес-аналитиков
- •7. Цели бизнес-аналитиков
- •8.Выдержки из должностной инструкции бизнес-аналитика
- •9.Будущее бизнес-аналитики
- •Иску́сственные нейро́нные се́ти
- •Систе́ма подде́ржки приня́тия реше́ний
- •1. Сппр- хранилище данных
- •2. Аналитические системы
- •Субд Cassandra
- •Хранилища данных и средства их построения Data Warehousing
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: statistica
- •Бурение и расслоение
- •Классификатор
- •Разведчик многомерных моделей
- •Нейросетевой разведчик
- •Рабочее пространство statistica Data Miner состоит из четырех основных частей:
- •Автоматизация любых процедур с помощью statistica Visual Basic;
Программное обеспечение интеллектуального анализа: statistica
1. Обзор STATISTICA Data Miner
STATISTICA Data Miner содержит наиболее полный набор методов добычи данных на рынке программного обеспечения!
Эффективная и удобная в использовании система STATISTICA Data Miner содержит удобные инструменты для всего процесса Data Mining (добычи данных) – от построения запросов к БД до создания итоговых отчетов.
Обзор
На сегодняшний день в STATISTICA Data Miner представлен широкий набор методов кластеризации, архитектур, деревьев классификации и регрессии, многомерного моделирования, анализ последовательностей, ассоциаций и связей (в виде надстройки), и даже методы симуляции и оптимизации процессов.
STATISTICA Data Miner также предоставляет большой набор графиков и процедур визуализации, для обеспечения эффективной визуальной добычи данных.
STATISTICA Data Miner может обрабатывать, считывать и записывать данные практически всех стандартных форматов (файлов). Может получить непосредственный доступ к базам данных (даже без выполнения явных операций импорта/экспорта), а также импортировать и экспортировать файлы из продуктов более старых версий (или конкурирующих).
STATISTICA Data Miner предоставляет также эффективные инструменты предварительной обработки, чистки и фильтрации данных для эффективного отбора признаков из тысяч (или даже миллионов) возможных предикторов, автоматического оптимального соединения, объединения нескольких источников данных с выравниванием данных, зависимых от нескольких критериев, включая временные штампы в неравные интервалы (агрегирование данных, ETL), обработки пропущенных (недостающих) данных, удаления повторных записей, выбросов и т. д.
STATISTICA Data Miner может генерировать прогнозирующие модели в различных форматах, включая PMML, C++ (C#), Java и другие языки программирования/скоринга (например SAS, хранимые процедуры базы данных). Инструмент STATISTICA Быстрое внедрение (Rapid Deployment) позволяет вам непосредственно перейти от моделирования к применению и скорингу оперативных данных, баз данныхи т. д.
STATISTICA Data Miner полностью интегрирован со всей линейкой продуктов STATISTICA.
STATISTICA Data Miner может быть использован в качестве приложения для рабочей станции или в рамках мощной архитектуры клиент-сервер (для вычислений на серверах, основанных на параллельной обработке нескольких процессов анализа, с балансировкой нагрузки для управления большим количеством пользователей, и инструментами для планирования пакетных задач и процессов).
2. Основные характеристики: уникальные особенности STATISTICA Data Miner:
Data Mining со STATISTICA предлагает множество возможностей и методов, недоступных другим конкурирующим продуктам;
STATISTICA Data Miner может быть использован как новичками, которым предлагается автоматическое построение моделей с помощью мастера добычи данных Data Miner Recipes, так и экспертами, которым предоставляется самый широкий выбор методов и технологий для решения даже самых сложных задач;
STATISTICA Data Miner является наиболее универсальным средством добычи данных, что дает Вам все необходимые инструменты для быстрого понимания критически важных процессов и немедленного воздействия на ROI;
STATISTICA Live Score ®, дополнительный инструмент анализа данных, обеспечивающий эффективный способ внедрения моделей добычи данных;
STATISTICA Data Miner оптимизирован для работы с большим объемом данных, а также в последней версии продукта было уменьшено время вычислений, повышена масштабируемость и производительность.
3. Методы добычи данных
STATISTICA Data Miner включает всеобщие реализации деревьев, растущих деревьев, случайных лесов классификации и регрессии, автоматизированный поиск нейронных сетей, метод K ближайших соседей, метод машинного обучения на опорных векторах, различные методы кластерного анализа, сети Кохонена, метод частных наименьших квадратов PLS, обобщенные линейные модели, алгоритмы анализа последовательностей, ассоциаций и связей для транзакций БД.
4. Пользовательский интерфейс
STATISTICA Data Miner предлагает выбор пользовательских интерфейсов и функциональных возможностей, гибко переключаемых между собой в зависимости от задачи. Благодаря этому специальные интерфейсы обеспечивают построение последовательности аналитических процессов, со стандартными «рецептами» добычи данных, или одновременное выполнение интерактивных специальных анализов с несколькими входами данных и промежуточными результатами, с использованием любой комбинации из сотен методов и графиков.
5. Возможности
А) визуальная добыча данных
Все уникальные и непревзойденные графические возможности STATISTICA доступны для добычи данных, основанной на исходных данных, полученных промежуточных данных и итоговых таблицах результатов. Доступно средство Кисть, масштабирование, выделение на нескольких графиках. Доступны сотни типов графиков для визуализации данных после чистки, бурения и расслоения.
Б) предварительная обработка данных
STATISTICA Data Miner предоставляет инструменты для автоматического обнаружения и обработки выбросов, нестандартных наблюдений, разреженных данных. Эффективный автоматический Отбор признаков обеспечивает быстрое обнаружение важных переменных (входных параметров) даже среди более миллиона возможных предикторов (параметров).
Различные инструменты позволяют обрабатывать пропущенные данные, например автоматически заменяя их, используя метод k-ближайших соседей.
В) внедрение моделей
STATISTICA Data Miner содержит множество функциональных возможностей для гибкого внедрения прогностических моделей. Программа может генерировать PMML (Predictive Models Markup Language) файлы, основанные на XML, для прогнозирования, предсказательной классификации или кластеризации больших объемов данных. STATISTICA Data Miner может также записывать предсказанные значения, классификации, вероятности классификации, остатки прогнозирования, принадлежность к кластерам и её вероятности, и другие результаты непосредственно во внешние базы данных для последующих анализов, выборок, с помощью эффективной технологии IDP (In-Place Database Processing) чтения/записи информации из/во внешние базы данных.
6. Инструменты рабочей области добычи данных
Весь аналитический функционал STATISTICA доступен для добычи данных в виде более 300 узлов (процедур), которые могут быть выбраны в структурированном, настраиваемом браузере узлов и добавлены в рабочее пространство проекта добычи данных.Специализированные преднастроенные шаблоны проектов добычи данных могут быть классифицированы по 5 следующим категориям: