Детальная информация

Тамбаум, Марина Андреевна. Методы интеллектуального анализа данных средствами языка Python и СУБД SQL Server [Электронный ресурс]: магистерская диссертация: 09.04.02 / М. А. Тамбаум; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. С. А. Нестеров. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 4,97 Мб). — Санкт-Петербург, 2017. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v17-5901.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-5901>.

Дата создания записи: 15.11.2017

Тематика: интеллектуальный анализ данных; кластеризация; прогнозирование; система управления обучением

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (5,0 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Цель работы - сравнительный анализ методов интеллектуального анализа данных средствами Python и СУБД SQLServer. Работа состоит из трех глав. В первой главе рассмотрены основные понятия интеллектуального анализа данных, такие задачи как классификация, кластеризация, поиск ассоциативных правил, а также методы решения данных задач. Во второй главе представлены основные средства языка Python и СУБД SQLServer для решения задачи интеллектуального анализа данных. Третья глава работы содержит решение поставленной задачи с применением средств языка Python и СУБД SQLServer.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 1548
За последние 30 дней: 119
Подробная статистика