- •Міністерство освіти і науки україни
- •3.3.1. Збереження даних (Data Retention).............................................................
- •I. Дейтамайнінг — засоби інтелектуального аналізу даних у сппр
- •1.1. Представлення нової технології інтелектуального аналізу даних (іад)
- •1.2. Суть і складові інтелектуальної фази при прийнятті рішень
- •1.3. Комп’ютеризовані засоби підтримки інтелектуальної фази
- •1.4. Методологічні засоби підтримки інтелектуальної фази
- •II. Розвиток і призначення дейтамайнінгу (Data Mining)
- •2.1. Поняття Data Mining
- •2.2. Інтеграція olap-технологій та іад
- •2.3. Data Mining і сховища даних
- •III. Характеристика процесів і активностей дейтамайнінгу
- •3.1. Процеси дейтамайнінгу
- •3.2. Користувачі та дії дейтамайнінгу
- •3.3. Дерево методів дейтамайнінгу
- •3.3.2. Дистиляція шаблонів (Data Distilled)
- •Логічні методи (підходи). Методи логічного підходу в системах дейтамайнінгу можуть бути розділені на чотири групи: нечіткі запити і аналізи, правила, дерева рішень, генетичні алгоритми.
- •Таблиця 1
- •Таблиця 2
- •Таблиця 3.
- •IV. Генетичні алгоритми
- •4.1. Генетичні успадкування —концептуальна засада генетичних алгоритмів
- •4.2. Загальна схема генетичних алгоритмів
- •4.3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів
- •V. Програмні агенти в сппр
- •5.1. Призначення і основні характеристики програмних агентів
- •5.2. Програмні агенти у сппр та віс
- •VI. Доступне програмне забезпечення дейтамайнінгу
- •MineSet — візуальний інструмент аналітика
- •KnowledgeStudio
- •PolyAnalyst
- •In-place Data Mining
- •VII. Засоби Data Mining в Microsoft sql Server 2000
- •8.1. Бізнес-застосування Data Mining
- •8.2. Іад та український ринок
- •Література:
Міністерство освіти і науки україни
ТЕРНОПІЛЬСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ КОМП’ЮТЕРНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
ОПОРНИЙ КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЙ
з дисципліни
"ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ”
Тернопіль-2007
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ТЕРНОПІЛЬСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ КОМП’ЮТЕРНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
кафедра комп’ютерних наук
ОПОРНИЙ КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЙ
з дисципліни
"ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ”
для студентів спеціальності 6.080400
„Програмне забезпечення автоматизованих систем”
Тернопіль-2007
Л.І.Гончар. // Опорний конспект лекцій з дисципліни ”Інтелектуальний аналіз даних” для студентів напрямку „Комп’ютерні науки”.-Тернопіль, 2007.
Укладачі: Гончар Людмила Іванівна, доцент кафедри КН, ТНЕУ
Відповідальний за випуск: Дивак Микола Петрович, д.т.н., професор,
завідувач кафедри КН, ТНЕУ
Шпак Володимир Богданович,
інженер кафедри КН, ТНЕУ
Рецензенти: завідувач кафедри Безпеки інформаційних технологій
ТНЕУ, д.т.н., професор Карпінський М.П.
доцент кафедри Біотехнічних систем Тернопільського
державного технічного університету імені І.Пулюя,
к.т.н., доцент Шадріна Г.М.
Затверджено на засіданні кафедри комп’ютерних наук ТНЕУ,
Протокол № 9 від 7 лютого 2007 р.
ЗМІСТ
ВСТУП .............................................................................................................
I. Дейтамайнінг — засоби інтелектуального аналізу даних у СППР.......
1.1. Представлення нової технології інтелектуального аналізу даних.....
1.2. Суть і складові інтелектуальної фази при прийнятті рішень ............
1.3. Комп’ютеризовані засоби підтримки інтелектуальної фази .............
1.4. Методологічні засоби підтримки інтелектуальної фази ....................
II. Розвиток і призначення дейтамайнінгу (Data Mining) .......................
2.1. Поняття Data Mining ..............................................................................
2.2. Інтеграція OLAP-технологій та ІАД ......................................................
2.3. Data Mining і сховища даних .........................................................................
III. Характеристика процесів і активностей дейтамайнінгу .................
3.1. Процеси дейтамайнінгу ................................................................................
3.2. Користувачі та дії дейтамайнінгу...............................................................
3.3. Дерево методів дейтамайнінгу ....................................................................