Использование методов Data Mining при анализе социальных явлений
Возможности применения интеллектуальных методов обработки данных при анализе социальных явлений. Обработка данных анкет студентов, используя аналитическую платформу Deductor. Факторы, оказывающие влияние на "удовлетворенность" выбранной специальностью.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Системы обработки информации |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | И.В. Шуба |
| Дата добавления | 14.07.2016 |
| Размер файла | 375,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Совершенствование 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.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Понятие информационных систем и принципы их проектирования. Изучение различных методов извлечения знаний, построение оптимальной информационной системы Data Mining, позволяющей разбивать набор данных, представленных реляционными базами данных на кластеры.
аттестационная работа [4,7 M], добавлен 14.06.2010Короткі теоретичні відомості про Deductor – аналітичну платформу, призначену для створення логічно завершених прикладних рішень в області аналізу даних. Основи роботи з аналітичною платформою Deductor виробництва російської компанії BaseGroup Labs.
лабораторная работа [1,4 M], добавлен 14.10.2014Описание платформы Deductor, ее назначение. Организационная структура аналитической платформы Deductor, состав модулей. Принципы работы программы, импорт и экспорт данных. Визуализация информации, сценарная последовательность и мастер обработки.
курсовая работа [3,7 M], добавлен 19.04.2014Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа [26,1 K], добавлен 13.01.2013
