Детальная информация
| Название | Data Mining: учебное пособие. — Data Mining, 2027-09-23 |
|---|---|
| Авторы | Чубукова, И. А. |
| Выходные сведения | Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024 |
| Коллекция | ЭБС "PROFобразование" ; Общая коллекция |
| Тематика | Data Mining ; анализ данных ; нейронная сеть ; кластерный анализ ; дерево решений ; байесовская классификация ; карта Кохонена ; визуализация |
| УДК | 004.42 |
| ББК | 32.973 |
| Тип документа | Учебник |
| Язык | Русский |
| Права доступа | Лицензия до 23.09.2027; Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU2fPROFSPO2f133907 |
| Дата создания записи | 10.09.2026 |
Учебное пособие знакомит студентов с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP. Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с информатикой и информационными технологиями, а также для всех, кто интересуется основами технологии Data Mining.