Раздел 4 / 29

Страница 1 / 16

6. Лекция 4. Задачи Data Mining. Информация и знания

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Registration

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Table of contents

3. Лекция 1. Что такое Data Mining?

4. Лекция 2. Данные

5. Лекция 3. Методы и стадии Data Mining

6. Лекция 4. Задачи Data Mining. Информация и знания

7. Лекция 5. Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация

8. Лекция 6. Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация

9. Лекция 7. Сферы применения Data Mining

10. Лекция 8. Основы анализа данных

11. Лекция 9. Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений

12. Лекция 10. Методы классификации и прогнозирования. Метод опорных векторов. Метод "ближайшего соседа". Байесовская классификация

13. Лекция 11. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети

14. Лекция 12. Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена

15. Лекция 13. Методы кластерного анализа. Иерархические методы

16. Лекция 14. Методы кластерного анализа. Итера тивные методы

17. Лекция 15. Методы поиска ассоциативных правил

18. Лекция 16. Способы визуального представления данных. Методы визуализации

19. Лекция 17. Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР

20. Лекция 18. Процесс Data Mining. На чальные этапы

21. Лекция 19. Процесс Data Mining. Очистка данных

22. Лекция 20. Процесс Data Mining. По строение и использование модели

23. Лекция 21. Организационные и челове ческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining

24. Лекция 22. Рынок инструментов Data Mining

25. Лекция 23. Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner

26. Лекция 24. Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst

27. Лекция 25. Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner

28. Лекция 26. Инструменты Oracle Data Mining и Deductor

29. Лекция 27. Инструмент KXEN

30. Лекция 28. Data Mining консалтинг

31. Список литературы