Головна сторінка Випадкова сторінка КАТЕГОРІЇ: АвтомобіліБіологіяБудівництвоВідпочинок і туризмГеографіяДім і садЕкологіяЕкономікаЕлектронікаІноземні мовиІнформатикаІншеІсторіяКультураЛітератураМатематикаМедицинаМеталлургіяМеханікаОсвітаОхорона праціПедагогікаПолітикаПравоПсихологіяРелігіяСоціологіяСпортФізикаФілософіяФінансиХімія |
Травна система не розвинена. Ответ весьма спорный!!!Дата добавления: 2015-04-16; просмотров: 704
Средства интеллектуального анализа (DMg) Предназначены для фундаментального аналитического исследования проблем в той или иной предметной области. Требования ко времени менее жесткие, чем в OLAP-средствах. DMg наиболее сложная, интеллектуально насыщенная часть ИАС, поэтому входят в состав наиболее развитых ИАС. Причины популярности Data Mining Стремительное накопление данных Всеобщая компьютеризация бизнес процессов Рост научных данных (Tbytes/день) Интернет и WEB Технологический прогресс: стремительный рост производительности компьютеров, объемов накопителей, совершенствование СУБД, Хранилищ данных Задачи: выявление взаимозависимостей, причинноследственных связей, ассоциаций и аналогий; определение значений факторов времени, локализация событий или явлений по месту; классификация событий и ситуаций, определение профилей различных факторов; прогнозирование хода процессов, событий. При решении сложных аналитических задач используются мощные специальные программные средства, инструменты Data Mining Разработаны для поиска и выявления в данных скрытых связей и взаимозависимостей с целью предоставления их руководителю в процессе принятия решений Методы: Статистические методы корреляции Оптимизации Позволяющие находить зависимости и синтезировать обобщающую информацию Возможности Data Mining Поиск зависимых данных Выявление устойчивых бизнес-групп Ранжирование важности измерений при классификации объектов для проведения анализа Прогнозирование бизнес-показателей Оценка влияния принимаемых решений на достижение успеха предприятия Поиск аномалий От данных к решениям Области применения Data Mining Области применения Data Mining Автономные программные системы Специализированные системы PolyAnalyst ( российская фирма Megaputer) SAS ( фирма SAS Institute Inc., США) Модуль Miner в составе пакета OLAP -анализа Business Objects Система PolyAnalyst Одна из самых мощных Data Mining систем, разработанных для Intel платформ Сочетание высокой производительности и богатой функциональности с относительно низкой по сравнению с аналогичными системами стоимостью PolyAnalyst извлечение знаний в больших массивах данных; автоматическое построение и тестирование формул, описывающих функциональные зависимости; составление классификационных правил по заданным примерам; формирование многомерных кластеров; алгоритмы решений. Удобный пользовательский интерфейс PolyAnalyst PolyAnalyst Lite, PolyAnalyst Power – программные модули для индивидуальных пользователей и малого бизнеса; PolyAnalyst Professional для MS Windows NT — мощная система интеллектуального анализа для профессионалов; PolyAnalyst Knowledge server — клиент-серверная версия предназначена для работы на высокопроизводительных платформах, обеспечивает доступ к SQL-СУБД (Оrасlе, DВ-2, Informix, MS SQL-Server и др.) и к ОLАР-системам. Архитектура СОМ Открытый программный интерфейс для создания собственных приложений Data Mining Доступность из самых разных систем программирования: Visual Basic for Applications Visual C++ Автоматизация обработки данных Поддержка OLE DB DM Открытый программный интерфейс для работы с большими объемами данных Возможность анализа больших объемов данных непосредственно на сервере базы данных Доступ к данным Текстовые файлы Файлы Microsoft Excel Объекты баз данных (таблицы, выражения SQL ) через ODBC Проекты SAS Business View из IBM Visual Warehouse Многомерные кубы Oracle Express Платформы Microsoft Windows NT/2000 Microsoft Windows 95/98 Архитектура client/server SAS SAS/ETS - реализует методы анализа временных рядов, экономического системного моделирования и прогнозирования, финансового анализа и формирования отчетов. Производит восстановление пропущенных значений методом интерполяции, изменение временной привязки временного ряда, выделение сезонного компонента во временны рядах, построение трендов; SAS/STA - модуль использует статистические методы регрессионного, дисперсионного анализа, нелинейного моделирования, анализа категориальных данных, многомерного, в т. ч. факторного анализа, кластерного и непараметрического анализа; SAS SAS/INSIGHT - модуль представляет собой динамическое средство для исследования и анализа данных, использует методы статистического исследования одномерных и многомерных данных; SAS/IML - модуль, реализующий поддержку интерактивного матричного языка программирования, оперирующего с матрицами данных, которые могут быть числовыми и символьными; SAS/OR - модуль, представляющий собой инструмент моделирования анализа, решения задач исследования операций, управления проектами Задачи Text Mining Аннотировать документы Осуществлять навигацию в больших базах текстов; Осуществлять поиск информации на естественном языке Автоматически распределять документы по заранее определенным рубрикам Структурировать большие неструктурированные хранилища документов Находить взаимосвязи между ключевыми понятиями текстов Распознавать в текстах, формализовывать факты и утверждения заданного вида и заполнять ими базу знаний Интеллектуализировать поиск в Интернет/Интранет Продукты TextAnalyst Локальный TextAnalyst 2.0 TextAnalyst COM – средство разработки приложений Text Mining TextAnalyst для MS IE Поддержка русского и английского языков
|