Системы интеллектуального анализа данных (Data Mining).
Более глубокие исследования данных - поиск закономерностей и зависимостей между данными
1. Классификация — отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов. Отнесение нового товара к той или иной товарной группе, отнесение клиента к какой-либо категории
2. Кластеризация — группировка объектов на основе свойств, описывающих сущность объектов
Сегментирование и построение профилей клиентов
3. Регрессия — Установление функциональной зависимости. Прогнозирование объемов продаж
4.Ассоциация — выявление закономерностей между связанными событиями. Размещение товара на прилавках, стимулирование продаж
5.Последовательные шаблоны — установление закономерностей между связанными во времени событиями. Если куплен товар А, то через неделю покупается товар В
6. Анализ отклонений — выявление наиболее нехарактерных шаблонов. Нетипичное приобретение товара по данной карте на большую сумму
В основе - математический аппарат, возникший и развивающийся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных
Пригодна для анализа хорошо структурированных данных, т.е. чисел или строго регламентированного текста
Экзаменационный билет 24 Управление знаниями в организации: основные понятия и определения. Система управления знаниями.
Уровни информационного пространства
Данные – это не подвергшиеся обработке, не осмысленные сведения. Они являются «сырым материалом» для последующих преобразований, но существуют независимо от чьей-либо потребности в анализе. Данные могут быть представлены в различных формах, например, в виде электронных таблиц (MS Excel, Lotus и т.п.) и хранится в различных представлениях в базах данных (БД). Данные требуют своей интерпретации.
Информация – обработанные, осмысленные данные. Информация отвечает на вопросы «кто?», «что?», «где?», «когда?», т.е. такие данные воспринимаются во взаимосвязи с другими сведениями (например, это электронная БД с четкими связями между входящими в нее таблицами).
Знание – это информация в контексте, способная произвести побуждающее к действиям понимание. Знание использует информацию для достижения определенного результата и дает ответ на вопрос «как?».
Управление знаниями (УЗ) - Knowledge Management (КМ) - процесс интегрированной трансформации организацией своих интеллектуальных активов в прибыль и материальные ценности.
Управление знаниями – дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход к созданию, организации, доступу и использованию информационных ресурсов организации: структурированные БД, текстовую информацию, документы, описывающие правила и процедуры, а также наиболее важное – неявные знания сотрудников, и др.
Управление знаниями – формальный процесс, который состоит в оценке организационных процессов, людей и технологий и создании системы, использующей взаимосвязи между этими компонентами, с целью предоставления нужной информации нужным людям и в нужное время, что приводит к повышению продуктивности.