The capabilities systems operational analysis of data for intensification the process of commercialization innovation
The possibility using systems operational analysis in the organization and management of research and innovation projects in enterprises and Universities. The organizing principle of the multidimensional cube. Data Mining using mathematical apparatus.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | английский |
| Дата добавления | 06.05.2018 |
| Размер файла | 128,9 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
Data 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 16.06.2012Описание 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 14.06.2013Совершенствование 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 02.09.2010Основы 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 10.07.2017Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009Перспективные 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 13.02.2014Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Анализ 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 22.10.2012Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017Consideration of a systematic approach to the identification of the organization's processes for improving management efficiency. Approaches to the identification of business processes. Architecture of an Integrated Information Systems methodology.
реферат [195,5 K], добавлен 12.02.2016Общее понятие о системе Earth Resources Data Analysis System. Расчет матрицы преобразования космоснимка оврага. Инструменты геометрической коррекции, трансформирование. Создание векторных слоев. Оцифрованные классы объектов. Процесс подключения скрипта.
курсовая работа [4,3 M], добавлен 17.12.2013Історія виникнення комерційних додатків для комп'ютеризації повсякденних ділових операцій. Загальні відомості про сховища даних, їх основні характеристики. Класифікація сховищ інформації, компоненти їх архітектури, технології та засоби використання.
реферат [373,9 K], добавлен 10.09.2014Сравнение эталонных моделей OSI, TCP. Концепции OSI: службы; интерфейсы; протоколы. Критика модели, протоколов OSI. Теория стандартов Дэвида Кларка (апокалипсис двух слонов). Плохая технология как одна из причин, по которой модель OSI не была реализована.
реферат [493,1 K], добавлен 23.12.2010Классификация 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 13.01.2013Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.
эссе [36,8 K], добавлен 17.12.2014Понятие 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 14.06.2010Определение программы управления корпоративными данными, ее цели и предпосылки внедрения. Обеспечение качества данных. Использование аналитических инструментов на базе технологий Big Data и Smart Data. Фреймворк управления корпоративными данными.
курсовая работа [913,0 K], добавлен 24.08.2017Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014- Визуализация профиля пользователя социальной сети на основе обработки семантического описания данных
Анализ существующих музыкальных сетей, профиля музыкального файла. Технологии и возможности Web 2.0. Анализ алгоритмов в Data Mining. Структура социальной сети. Набор графических элементов, описывающий человека в зависимости от прослушиваемой музыки.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 20.04.2012
