
- •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;
Бурение и расслоение
Уникальная особенность модуля STATISTICA Интерактивное бурение – возможность разбиения и отмены разбиения переменных и категорий в любом порядке. Так вы можете отменить разбиение переменных по признаку Пол и изучать графики и статистики для группы лиц с выбранным диапазоном уровня дохода, но уже для мужчин и женщин вместе.Модуль STATISTICA Интерактивное бурение обеспечивает потрясающую гибкость "бурения и расслоения" данных.
Классификатор
STATISTICA Data Miner предоставляет самый широкий выбор методов классификаций для добычи данных, включая: обобщенные линейные модели; деревья классификации; общие модели деревьев классификации и регрессии; общие CHAID модели; методы кластерного анализа (включающие методы k-средних и EM, с V-кратной кросс-проверкой для автоматического определения оптимального количества кластеров);общие модели дискриминантного анализа (включая возможность выбора лучшего подмножества предикторов), внедрение.
Разведчик многомерных моделей
STATISTICA Data Miner предлагает широкий выбор инструментов для построения внедряемых моделей добычи данных, основанных на линейных, нелинейных и нейросетевых методах, а также инструментах для исследования данных. Также пользователь может построить модель для прогноза на основе общих многомерных методов.
STATISTICA предлагает полный набор методов от линейных и нелинейных регрессионных моделей, обобщенных линейных и обобщенных аддитивных моделей, деревьев регрессии и расширенных методов нейронных сетей.
Мастер прогнозов
STATISTICA Data Miner включает широкий набор традиционных методов прогнозирования (включая ARIMA, экспоненциальное сглаживание с сезонными компонентами, спектральное разложение Фурье, сезонную декомпозицию, полиноминальный и регрессионный анализ лагов), а также методы нейронных сетей для временных рядов.
Нейросетевой разведчик
Этот инструмент включает самый обширный набор нейросетевых методов, доступных на рынке. Этот мощный компонент STATISTICA Data Miner предлагает инструменты, подходящие для решения практически любой задачи добычи данных (включая классификацию, обнаружение скрытых структур, прогнозирование).
Одной из уникальных особенностей мастера нейронных сетей является интеллектуальный выбор решения проблемы и автоматический мастер, использующий методы искусственного интеллекта для решения наиболее важных проблем, возникающих при нейросетевом анализе (таких как выбор лучшей архитектуры сети и лучшего подмножества переменных).
7. Особенности STATISTICA Query
■ Простота подключения к базам данных;
■ Легкость создания запросов;
■ Добавление критериев для запросов;
■ Если запрос содержит больше одной таблицы, Запрос STATISTICA автоматически создает связь между двумя таблицами при обнаружении связи в базе данных между двумя полями различных таблиц.
8. Data Mining Recipes
Шаблон добычи данных, реализованный в STATISTICA Data Miner Recipes, представляет собой пошаговый процесс:
получение данных;
подготовка/модификация данных;
выполнение вычислений;
просмотр результатов;
сохранение/Внедрение.
Файл проекта Data Miner Recipe может быть создан и сохранен на любом шаге процесса, а также может быть внедрен в STATISTICA Enterprise
9. Преимущества Data Miner Workspaces по сравнению с Мастером
Data Miner Workspaces является еще одним способом взаимодействия с Data Miner Рабочее пространство STATISTICA Data Miner – универсальное средство для создания готовых проектов Реализация графически-ориентированного подхода для проведения анализа данных.