Порядок виконання роботи

1. Відкрити GUI інтерфейс бібліотеки Xelopes.

2. Завантажити початкові дані з файлу transact.arff.

3. Проглянути завантажені дані.

4. Проглянути інформацію про атрибути даних.

5. Проглянути статистичну інформацію про дані.

6. Побудувати модель Association Rules Mining Model.

7. Візуалізувати побудовану модель.

8. Переглянути і зберегти модель у форматі PMML.

9. Виконати пункти 2-5 для даних з файлу weather-nominal.arff.

10. Виконати пункти 6 – 8 для моделі Decision Tree Mining Model.

11. Застосувати модель до даних з файлу weather-nominal.arff

12. Виконати пункти 6 – 8 для моделі Hierarchical Clustering Mining Model.

Звіт по роботі

1. Титульний лист.

2. Мета роботи.

3. Дані з файлів transact.arff і weather.arff

4. Інформація про атрибути даних з файлів transact.arff і weather.arff

5. Статистична інформація за даними з файлів transact.arff і weather- nominal.arff

6. Скріншоти візуалізації моделей Association Rules Mining Model, Decision Tree Mining Model і Hierarchical Clustering Mining Model.

7. Результат застосування моделі Decision Tree Mining Model до даних з файлу weather-nominal.arff

8. Висновки по роботі.

Контрольні запитання

1. Яку статистичну інформацію можна отримати засобами GUI Xelopes.

2. Які існують типи атрибутів і їх характеристики.

3. Які mining моделі можна побудувати засобами GUI Xelopes.

4. Які існують mining моделі не реалізовані в GUI Xelopes.

5. Які дії можна виконати з моделлю.

6. Які моделі можуть бути застосовані до інших даних і чому.