
- •1.Система поддержки принятия решений (сппр), ее основные задачи. Классификация сппр. Схема типичной сппр.
- •2.Сравнительный анализ аналитической и oltp систем.
- •3.Хранилище данных. История возникновения понятия, определение, основные свойства.
- •4.Основные подходы к реализации хранилищ данных.
- •Реализация хранилищ и витрин данных
- •Понятие и суть etl-процесса, основные преобразования данных.
- •Определение качества данных. Методика оценки качества, основанная на 4-х основных показателях.
- •8.Определение качества данных.Уровневая методика оценки качества.
- •11.Повышение качества данных: предварительная замена, классификация, структуризация.
- •12.Повышение качества данных: верификация, нормализация.
- •14.Понятия запроса и объекта запроса. Основные этапы поиска информации. Классификация задачи поиска.
- •15.Особенности решение задачи поиска в структурированных источниках на всех этапах.
- •Методы поиска Адресный поиск
- •Семантический поиск
- •Документальный поиск
- •Фактографический поиск
- •16.Оценка эффективности поисковых инструментов.
- •17. Суть многомерного анализа данных, основные понятия. Возможные операции над гиперкубом. Понятие olap.
- •18. 12 Правил Кодда.
- •19. 6 Дополнительных правил Кодда. Группы правил.
- •20.Определение olap через 5 ключевых понятий теста fasmi.
- •21.Основные подходы к реализации olap, их преимущества и недостатки.
- •23.Единая система нси. Требования идентифицируемости и уникальности, принципы построения.
- •Принципы построения единой системы нси.
- •24. Система нси: 1-3 типовые ошибки.
- •25.Система нси: 4-6 типовые ошибки.
- •26. Система нси: 7-10 типовые ошибки.
- •27.Понятие Data Mining. Дисциплины, использованные при создании Data Mining. Основные действия выполняемые Data Mining. Основные ограничения использования.
- •28.Основные задачи Data Mining. Классификация и кластеризация: суть, сравнительный анализ.
- •29.Основные задачи Data Mining. Поиск ассоциативных правил, прогнозирование, анализ отклонений.
- •30.Определение метода и алгоритма. Классификация стадий Data Mining. Свободный поиск.
- •31.Определение метода и алгоритма. Классификация стадий Data Mining. Прогностическое моделирование.
- •32.Определение метода и алгоритма. Классификация стадий Data Mining. Анализ исключений.
- •33.Основные этапы процесса подготовки к Data Mining. Анализ предметной области, постановка задачи, подготовка данных.
- •34.Понятие Text Mining. Основные этапы.
- •35.Понятие Text Mining. Основные задачи.
- •36. Предварительная обработка данных, основные приемы.
- •38.Oracle Data Mining (odm). Возможности, архитектура, характеристики. Используемые алгоритмы.
- •39.Функциональные возможности odm. Алгоритм Naïve Bayes.
- •40.Функциональные возможности odm. Алгоритм Support Vector Machine.
- •41.Функциональные возможности odm. Алгоритм k-means. Проверка качества кластеризации.
- •Алгоритм k-means.
- •42.Функциональные возможности odm. Алгоритмы Apriori.
- •43.Workflow.(поток работы) Суть, базовые понятия и их взаимосвязь.
- •44.Workflow. Структура системы, основные компоненты и их взаимосвязь.
- •45.Workflow. Условия представления бизнес-процесса как процесса Workflow. Порядок представления бизнес процесса в графическом виде (idef0).
- •49.Категории операций бизнес-процесса. Типовые параметры описания бизнес-процесса. Условия перехода между операциями.
- •46.Типовые цели внедрения проекта Workflow. Цикл управления эксплуатацией и развитием системы.
- •47.Понятие агентов. Типы агентов. Способности обучающихся агентов.
- •48.Понятие субагентов, типы субагентов. Свойства автономного агента
- •49.Мультиагентная система (мас). Определение, основные характеристики, классификация мас.
- •50.Методы организации работы в мас. Условия размещения агента на сервере. Операции над агентами. Примеры использования мас.
47.Понятие агентов. Типы агентов. Способности обучающихся агентов.
агент (в АОП к программировании) — некоторая сущность, система, которая обладает свойством, помимо свойств объекта — существовать и объединять, необходимыми для взаимодействия с внешней средой.
Инт.агент- программа, самост выполняющая задания, указанное пользователем компьютера в течение длит.промежутков времени,т.е 1.агенты с простым поведением if(условие) then(действие).2Агенты(поведение) основанные на модели.3.целенаправленные агенты.4.практичные агенты.5.ообучающиеся агенты:
Способности:1.обучаться и развиваться в соответствие с окружающей средой.2.приспосабливаться в режиме реально времени.3.быстро обучаться на основе больших объемов данных.4.пошагово приспосабливать новые способы решения проблем.5.обладать базаой примеров с возможностью и пополнения.6.иметь параметры для моделирования быстрой и долгой памяти и т.д.7.анализировать себя в терминах поведения ошибки и успеха.
Бывают еще субагенты , автономные агенты.
48.Понятие субагентов, типы субагентов. Свойства автономного агента
Инт.агент- программа, самост выполняющая задания, указанное пользователем компьютера в течение длит.промежутков времени.
Субагент — лицо, которому прямой агент перепоручил полностью или частично свои функции по определенному поручению, полученному им от своего принципала.
Типы:1.временные агенты.2.пространственные(связь с внешней средой).3.сенсорные агенты.4.обрабатывающие агенты.5.принимающие решения.6.обучающие.7.мировые агенты(функции остальных агентов)
Свойства автономного агента и интеллектуального агентов.
1.реактивность(может отвечать реагировать на изменения окружающей среды)2.автономность(самоуправляющая система, контроль своих действий самостоятельно)3.целенаправленность(есть цель усилий).4.непрерывность(постоянно в состоянии исполнения)5.коммуникативность(способен общаться с окр.средой,т.е с другими агентами,людьми)6.обучаемость.7.мобильность(менять свое положение в сети, свое окружение).8.гибкость(его действия не заданы изначально, опыт,у словия копятся=>поведение меняется).9.индивидуальность.
49.Мультиагентная система (мас). Определение, основные характеристики, классификация мас.
-это состоит из нескольких взаимодействующих интеллектуальных агентов.
Инт.агент- программа, самост выполняющая задания, указанное пользователем компьютера в течение длит.промежутков времени.
Характеристики:автономность, ограниченность представления, децентрализация(агенты равноправны)
Разновидности(классификация): дискретная , полносвязанная
50.Методы организации работы в мас. Условия размещения агента на сервере. Операции над агентами. Примеры использования мас.
1-ый метод.1.разбиение задачи на части.2.все решают задачу каждый по своему
Условия приземления:1.на сервере д.б. достаточный объем ресурсов.2.отсутствие в этот момент на сервере конфликтующих агентов.
Операции:1.агент может быть создан.2.создание копии агента.3.расслоение агента.4.слияние агентов.5.уничтожение.
Примеры:1.работники по закупкам.2.персональные агенты.3.управляющие и наблюд.агенты.4.добывающие информацию.