DataMining

  • 08 янв. 2013 г.
  • 2505 Слова
МИНОБРНАУКИ РОССИИ


Федеральное государственное бюджетное образовательное


учреждение высшего профессионального образования


«Волгоградский государственный социально-педагогический университет»


(ФГБОУ ВПО «ВГСПУ»)


Факультет математики, информатики и физики
Кафедра информатики и информатизации образования






Реферат по дисциплине
«Перспективные технологииискусственного интеллекта»
на тему

Средства интеллектуального анализа данных
(Data Mining)















| |Выполнил(а): |
| |Пономарева Кристина Павловна|
| |(гр. МИФ-ИТМ-21) |
| |___________________________ |
| |Проверил:|
| |Усольцев В.Л., |
| |канд. ф-м. наук, доцент |
||___________________________ |








Волгоград
2013

Оглавление

Введение 3
Добыча данных - Data Mining 4
Задачи Data Mining 6
Средства Data Mining 11
Интеллектуальные средства Data Mining 13
Список литературы 16



Введение

В 2002 году, согласно оценке профессоров из калифорнийского университета Berkley, объеминформации в мире увеличился на пять миллиардов (5 000 000 000 000 000 000) байт. Согласно другим оценкам, информация удваивается каждые 2 – 3 года. Этот потоп данных приходит из науки, бизнеса, Интернета и других источников. Из-за огромного количества информации очень малая ее часть будет когда-либо увидена человеческим глазом. Наша единственная надежда понять и найти что-то полезное в этомокеане информации – широкое применение методов Data Mining.
Технология Data Mining изучает процесс нахождения новых, действительных и потенциально полезных знаний в базе данных. Data Mining лежит на пересечении нескольких наук, главные из которых – это системы баз данных, статистика и искусственный интеллект.
Сфера применения Data Mining ничем не ограничена — она везде, где имеются какие-либоданные. Но в первую очередь методы Data Mining сегодня, мягко говоря, заинтриговали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных. Опыт многих таких предприятий показывает, что отдача от использования Data Mining может достигать 1000%. Например, известны сообщения об экономическом эффекте, в 10—70 раз превысившем первоначальные затраты от 350 до 750тыс. дол. [1]. Приводятся сведения о проекте в 20 млн. дол., который окупился всего за 4 месяца. Другой пример - годовая экономия 700 тыс. дол. за счет внедрения Data Mining в сети универсамов в Великобритании.
Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности.
Таким образом, цель нашей работы рассмотреть средства интеллектуальногоанализа данных.
Добыча данных - Data Mining


OLAP - системы предоставляют аналитику средства проверки гипотез при анализе данных. При этом основной задачей аналитика является генерация гипотез. Он решает ее, основываясь на своих знаниях и опыте. Однако знания есть не только у человека, но и в накопленных данных, которые подвергаются анализу. Такие знания часто называют...
tracking img