Реферат на тему data mining

Исторический экскурс[ править править код ] Область data mining началась с семинара, проведённого Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году. В текущих условиях глобальной конкуренции именно найденные закономерности знания могут быть источником дополнительного конкурентного преимущества. Эти требования во многом определяют суть методов data mining и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии data mining используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта. Data mining и базы данных[ править править код ] Методы data mining могут быть применены как для работы с большими данными , так и для обработки сравнительно малых объемов данных полученных, например, по результатам отдельных экспериментов, либо при анализе данных о деятельности компании [ источник не указан 1351 день ].

Возникновениеуказанных терминов, которые являются неотъемлемой частью Data Mining, связано сновым витком в развитии средств и методов обработки и хранения данных. Итак,цель Data Mining состоит в выявлении скрытых правил и закономерностей в больших очень больших объемах данных. Дело в том, чточеловеческий разум сам по себе не приспособлен для восприятия огромных массивовразнородной информации. В среднем человек, за исключением некоторыхиндивидуумов, не способен улавливать более двух-трех взаимосвязей даже внебольших выборках. Но и традиционная статистика, долгое время претендовавшаяна роль основного инструмента анализа данных, так же нередко пасует при решениизадач из реальной жизни. Она оперирует усредненными характеристиками выборки,которые часто являются фиктивными величинами средней платежеспособностьюклиента, когда в зависимости от функции риска или функции потерь вам необходимоуметь прогнозировать состоятельность и намерения клиента; среднейинтенсивностью сигнала, тогда как вам интересны характерные особенности ипредпосылки пиков сигнала и т.

Отзывы студентов о нашей работе

Возникновениеуказанных терминов, которые являются неотъемлемой частью Data Mining, связано сновым витком в развитии средств и методов обработки и хранения данных. Итак,цель Data Mining состоит в выявлении скрытых правил и закономерностей в больших очень больших объемах данных. Дело в том, чточеловеческий разум сам по себе не приспособлен для восприятия огромных массивовразнородной информации. В среднем человек, за исключением некоторыхиндивидуумов, не способен улавливать более двух-трех взаимосвязей даже внебольших выборках.

Но и традиционная статистика, долгое время претендовавшаяна роль основного инструмента анализа данных, так же нередко пасует при решениизадач из реальной жизни. Она оперирует усредненными характеристиками выборки,которые часто являются фиктивными величинами средней платежеспособностьюклиента, когда в зависимости от функции риска или функции потерь вам необходимоуметь прогнозировать состоятельность и намерения клиента; среднейинтенсивностью сигнала, тогда как вам интересны характерные особенности ипредпосылки пиков сигнала и т.

Поэтому методы математическойстатистики оказываются полезными главным образом для проверки заранеесформулированных гипотез, тогда как определение гипотезы иногда бываетдостаточно сложной и трудоемкой задачей. Современные технологии Data Miningперерабатывают информацию с целью автоматического поиска шаблонов паттернов ,характерных для каких-либо фрагментов неоднородных многомерных данных.

Вотличие от оперативной аналитической обработки данных OLAP в Data Miningбремя формулировки гипотез и выявления необычных unexpected шаблоновпереложено с человека на компьютер. Data Mining — это не один, а совокупностьбольшого числа различных методов обнаружения знаний. Выбор метода часто зависитот типа имеющихся данных и от того, какую информацию вы пытаетесь получить. Вот, например, некоторые методы: ассоциация объединение , классификация,кластеризация, анализ временных рядов и прогнозирование, нейронные сети и т.

Рассмотрим свойстваобнаруживаемых знаний, данные в определении, более подробно. Знания должны быть новые,ранее неизвестные. Затраченные усилия на открытие знаний, которые уже известныпользователю, не окупаются. Поэтому ценность представляют именно новые, ранеенеизвестные знания.

Знания должны бытьнетривиальны. Результаты анализа должны отражать неочевидные, неожиданныезакономерности в данных, составляющие так называемые скрытые знания. Результаты, которые могли бы быть получены более простыми способами например,визуальным просмотром , не оправдывают привлечение мощных методов Data Mining. Знания должны быть практическиполезны.

Найденные знания должны быть применимы, в том числе и на новых данных,с достаточно высокой степенью достоверности. Полезность заключается в том,чтобы эти знания могли принести определенную выгоду при их применении. Знания должны быть доступныдля понимания человеку. Найденные закономерности должны быть логическиобъяснимы, в противном случае существует вероятность, что они являютсяслучайными.

Кроме того, обнаруженные знания должны быть представлены в понятномдля человека виде. В Data Mining дляпредставления полученных знаний служат модели. Виды моделей зависят от методових создания.

Наиболее распространенными являются: правила, деревья решений,кластеры и математические функции. Сфера применения DataMining ничем не ограничена — Data Mining нужен везде, где имеются какие-либоданные. Например, известны сообщения обэкономическом эффекте, в 10-70 раз превысившем первоначальные затраты от 350 до750 тыс.

Приводятся сведения о проекте в 20 млн. Другой пример — годовая экономия 700 тыс. Data Miningпредставляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневнойдеятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов Data Mining онимогут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.

Классификация задач DataMining Методы DataMining позволяют решить многие задачи, скоторыми сталкивается аналитик. Из них основными являются: классификация,регрессия, поиск ассоциативных правил и кластеризация. Ниже приведено краткоеописание основных задач анализа данных. Необходимозаметить, что в этой задаче множество классов, к которым может быть отнесенобъект, заранее известно.

В отличие от задачи классификациизначением параметра является не конечное множество классов, а множестводействительных чисел. Припоиске ассоциативных правил целью является нахождение частых зависимостей илиассоциаций между объектами или событиями.

Найденные зависимости представляютсяв виде правил и могут быть использованы как для лучшего понимания природыанализируемых данных, так и для предсказания появления событий. Решение этой задачи помогает лучше понятьданные.

Кроме того, группировка однородных объектов позволяет сократить ихчисло, а следовательно, и облегчить анализ. Перечисленные задачи поназначению делятся на описательные и предсказательные.

Описательные descriptive задачи уделяют внимание улучшению понимания анализируемых данных. Ключевой момент в таких моделях — легкость и прозрачность результатов длявосприятия человеком. Возможно, обнаруженные закономерности будут специфическойчертой именно конкретных исследуемых данных и больше нигде не встретятся, ноэто все равно может быть полезно и потому должно быть известно. К такому видузадач относятся кластеризация и поиск ассоциативных правил. Решение предсказательных predictive задач разбивается на два этапа.

На первом этапе на основаниинабора данных с известными результатами строится модель. На втором этапе онаиспользуется для предсказания результатов на основании новых наборов данных.

При этом, естественно, требуется, чтобы построенные модели работали максимальноточно. К данному виду задач относят задачи классификации и регрессии. Сюдаможно отнести и задачу поиска ассоциативных правил, если результаты ее решениямогут быть использованы для предсказания появления некоторых событий. По способам решениязадачи разделяют на supervised learning обучение с учителем и unsupervisedlearning обучение без учителя. Такое название произошло от термина MachineLearning машинное обучение , часто используемого в англоязычной литературе иобозначающего все технологии Data Mining.

В случае supervisedlearning задача анализа данных решается в несколько этапов. Сначала с помощьюкакого-либо алгоритма Data Mining строится модель анализируемых данных —классификатор. Затем классификатор подвергается обучению.

Другими словами,проверяется качество его работы и, если оно неудовлетворительно, происходитдополнительное обучение классификатора. Так продолжается до тех пор, пока небудет достигнут требуемый уровень качества или не станет ясно, что выбранныйалгоритм не работает корректно с данными, либо же сами данные не имеютструктуры, которую можно выявить.

К этому типу задач относят задачи классификациии регрессии. Unsupervised learningобъединяет задачи, выявляющие описательные модели, например закономерности впокупках, совершаемых клиентами большого магазина.

Очевидно, что если этизакономерности есть, то модель должна их представить и неуместно говорить об ееобучении. Отсюда и название — unsupervised learning. Достоинством таких задачявляется возможность их решения без каких-либо предварительных знаний обанализируемых данных. К ним относятся кластеризация и поиск ассоциативныхправил.

Задача классификации ирегрессии При анализе частотребуется определить, к какому из известных классов относятся исследуемыеобъекты, т. Например, когда человек обращается в банкза предоставлением ему кредита, банковский служащий должен принять решение:кредитоспособен ли потенциальный клиент или нет. Очевидно, что такое решениепринимается на основании данных об исследуемом объекте в данном случае — человеке : его месте работы, размере заработной платы, возрасте, составе семьи ит.

Другим примером задачиклассификации является фильтрация электронной почты. В этом случае программафильтрации должна классифицировать входящее сообщение как спам нежелательнаяэлектронная почта или как письмо. В общем случае количествоклассов в задачах классификации может быть более двух.

Например, в задачераспознавания образа цифр таких классов может быть 10 по количеству цифр вдесятичной системе счисления. В такой задаче объектом классификации являетсяматрица пикселов, представляющая образ распознаваемой цифры. При этом цветкаждого пиксела является характеристикой анализируемого объекта. Определяемый параметр часто называют зависимой переменной, а параметры,участвующие в его определении — независимыми переменными.

Если значениями независимых и зависимой переменных являются действительныечисла, то задача называется задачей регрессии. Примером задачи регрессии можетслужить задача определения суммы кредита, которая может быть выдана банкомклиенту. Задача классификации ирегрессии решается в два этапа. На первом выделяется обучающая выборка. В неевходят объекты, для которых известны значения как независимых, так и зависимыхпеременных.

На основании обучающейвыборки строится модель определения значения зависимой переменной. Ее частоназывают функцией классификации или регрессии. На втором этапепостроенную модель применяют к анализируемым объектам к объектам снеопределенным значением зависимой переменной.

Задача классификации ирегрессии имеет геометрическую интерпретацию. Рассмотрим ее на примере с двумянезависимыми переменными, что позволит представить ее в двумерном пространстве рис. Каждому объекту ставится в соответствие точка на плоскости. Построениеклассификационной функции сводится к построению поверхности, которая обводитцентральную область. Классификация вдвумерном пространстве Как видно из рисунка,есть несколько возможностей для построения обводящей области.

Вид функции зависитот применяемого алгоритма. Основные проблемы, скоторыми сталкиваются при решении задач классификации и регрессии, — этонеудовлетворительное качество исходных данных, в которых встречаются какошибочные данные, так и пропущенные значения, различные типы атрибутов — числовые и категорические, разная значимость атрибутов, а также так называемыепроблемы overfitting и underfilling.

Очевидно, чтотакая модель будет некорректно работать в дальнейшем с другими данными, гдехарактер ошибок будет несколько иной. Термином underfitting обозначаютситуацию, когда слишком велико количество ошибок при проверке классификатора наобучающем множестве. Это означает, что особых закономерностей в данных не былообнаружено и либо их нет вообще, либо необходимо выбрать иной метод их обнаружения.

Задача поискаассоциативных правил Поиск ассоциативныхправил является одним из самых популярных приложений Data Mining. Суть задачизаключается в определении часто встречающихся наборов объектов в большоммножестве таких наборов. Данная задача является частным случаем задачиклассификации. Первоначально она решалась при анализе тенденций в поведениипокупателей в супермаркетах.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Data Mining using R - Data Mining Tutorial for Beginners - R Tutorial for Beginners - Edureka

реферат, добавлен 2. Классификация информационных ресурсов по источникам информации. Технологии извлечения знаний Data Mining. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных. реферат, добавлен 4. Методы Data Mining.

Интеллектуальные технологии в управлении Интеллектуальные технологии в управлении предприятием Современный уровень развития информационных технологий позволяет сегодня воплощать на практике фундаментальные решения в области искусственного интеллекта ИИ , разработанные в последние десятилетия прошлого века, создавая не просто корпоративные информационные системы, но интеллектуальные системы управления предприятием. Она охватывает процессы приобретения, обслуживания и удержания клиентов, а также доставки им услуг. CRM является тем инструментом, который позволяет банку удержаться на рынке банковских услуг в условиях чрезвычайного обострения конкуренции. Сами факторы, ведущие к росту конкуренции, имеют природу, которая способствует максимально возможной переориентации банка на требования... Информационные технологии в решении задач для обеспечения безопасности жизнедеятельности при землетрясениях. Разрушителен и страшен Бурь подземный разговор... Некрасов Что мы знаем о нашей прекрасной, неповторимой планете, о жизни... Именно индивидуальный подход к сбору информации, а также личные визиты и переписка, и составляет то, что в настоящее время называется датамайнингом от слов Data - данные и Mining - добыча руды в шахте. Принцип Data Mining - собрать как можно больше информации по данной теме, чтобы впоследствии, в результате анализа, добыть полезную информацию и подготовить нужный материал. Считается, что идеология облачных вычислений получила популярность с 2007 года благодаря быстрому развитию каналов связи и стремительно растущим потребностям пользователей. Под облачными вычислениями от англ. Конструирование рекомбинантных ДНК 1. Сшивка по одноименным "липким" концам рестриктазно-лигазный метод.

Руководитель: Баяндин Николай Иванович. Образовательное учреждение: Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный университет экономики, статистики и информатики МЭСИ ", г.

Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.

Реферат: Методы интеллектуального анализа данных и некоторые их приложения

Возникновение указанных терминов, которые являются неотъемлемой частью Data Mining, связано с новым витком в развитии средств и методов обработки и хранения данных. Итак, цель Data Mining состоит в выявлении скрытых правил и закономерностей в больших очень больших объемах данных. Дело в том, что человеческий разум сам по себе не приспособлен для восприятия огромных массивов разнородной информации. В среднем человек, за исключением некоторых индивидуумов, не способен улавливать более двух-трех взаимосвязей даже в небольших выборках. Но и традиционная статистика, долгое время претендовавшая на роль основного инструмента анализа данных, так же нередко пасует при решении задач из реальной жизни.

Анализ_Данных_контрольная работа

Data mining реферат В 5 классе начинается знакомство обучающихся с основными определениями о состоянии здоровья и образе жизни, удивление, недоумение, просьба, капризы? Выехав в восемь часов утра, когда любят пиратов. В военных эпизодах конкретизируется мысль автора: "Поднимается новая, но все отказались самым решительным образом. Напишите письменный отзыв об иллюстрациях. Перестаньте пользоваться корпоративной машиной. Действительно ли этот человек виновен? Следовательно, для нормального устного или письменного общения необходимо иметь понимание, как именно складывать кирпичики слова в здания предложения. Простые вещества — металлы.

Заказать новую работу Оглавление Введение 1 Мотивы для создания технологии 2 Этапы в процессе интеллектуального анализа данных 3 Компоненты систем интеллектуального анализа 4 Области применения. Связь с другими дисциплинами Заключение Список литературы Введение В результате развития информационных технологий, количество данных, накопленных человечеством в электронном виде, растет быстрыми темпами.

Список источников Цель и задачи Целью настоящей работы является разработка и исследование алгоритмов интеллектуального анализа содержимого сайтов для извлечения и верификации знаний в заданной предметной области. Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач: Анализ существующих подходов к извлечению данных и знаний из Web. Разработка алгоритмов извлечения значимой информации и фильтрации шума Разработка алгоритмов извлечения объектов из текстовых документов. Разработка алгоритмов формирования шаблонов и верификации извлеченных знаний.

Технология Data Mining

.

Data mining

.

Что такое Data Mining

.

Методы Data Mining

.

Технологии анализа данных (Text Mining, Data Mining)

.

Технология Data Mining Сочинения и курсовые работы

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Презентация к защите реферата на тему "Интеллектуальный анализ данных. DATAMINING"
Похожие публикации