Data Mining Nima?

Data Mining Nima?	Ma'ruzada Data Mining kontseptsiyasi batafsil muhokama qilinadi . Kelib chiqishi, istiqbollari, muammolari Data qazib olish tasvirlanadi . Ma'lumotlar texnologiyalari bozorining bir qismi sifatida Data Mining texnologiyasiga qarash berilgan.
Ma'lumotlar	Ma'ruzada ma'lumotlar kontseptsiyasi batafsil muhokama qilinadi. Ob'ekt va atribut, tanlash, bog'liq va mustaqil o'zgaruvchi tushunchalarining ma'nosi tushuntiriladi. Tarozi turlari batafsil muhokama qilinadi. Turli xil ma'lumotlar to'plamlari berilgan. Ma'lumotlar bazasi va ma'lumotlar bazasi tushunchalari qisqacha ko'rib chiqiladi.
Ma'lumotlar kon usullari va bosqichlari	Ma'ruzada ma'lumotlar qazib olish bosqichlari va ushbu bosqichlarda bajarilgan harakatlar bayon qilinadi. Tasnifga ma'lum bo'lgan " Data Mining" usullari ko'rib chiqiladi . Ularning xususiyatlariga qarab ba'zi usullarning qiyosiy tavsifi berilgan.
Data Mining vazifalari . Axborot va bilim	Ma'ruzada Data Mining vazifalarining asosiy mohiyati va ularning tasnifi qisqacha tavsiflangan . "Ma'lumot", "bilim" tushunchalari, shuningdek, ushbu tushunchalarni taqqoslash va taqqoslash batafsil ko'rib chiqiladi.
Data Mining vazifalari . Tasniflash va klasterlash	Ushbu ma'ruzada Data Mining ikkita vazifasi - tasniflash va klasterlash haqida batafsil ma'lumot berilgan . Vazifalarning mohiyati, echish jarayoni, echish usullari, qo'llanilishi tasvirlangan. Ko'rib chiqilgan ikkita muammoning taqqoslanishi keltirilgan.
Data Mining vazifalari . Prognozlash va vizualizatsiya	Ma'ruzada prognozlash muammosining mohiyati bayon qilinadi. Vaqt seriyasi tushunchasi, uning tarkibiy qismlari, prognoz parametrlari, prognoz turlari. Ma'lumotni vizualizatsiya qilish muammosi qisqacha tavsiflanadi.
Data Mining Ilovalar	Ma'ruzada Data Mining texnologiyasini muvaffaqiyatli qo'llash mumkin bo'lgan inson faoliyatining asosiy yo'nalishlari muhokama qilinadi . Web Mining , Text Mining , Call Mining tushunchalari kiritilgan .
Ma'lumotlarni tahlil qilish asoslari	Ma'ruza ma'lumotlar tahlilining asoslariga bag'ishlangan, tavsiflovchi statistikaning asosiy xususiyatlari ko'rib chiqilgan, korrelyatsiya va regressiya tahlilining mohiyati umumlashtirilgan. Microsoft Excel-da muammolarni hal qilishga misollar keltirilgan .
Tasniflash va prognoz qilish usullari. Qaror daraxtlari	Qaror daraxtlari usuli tasvirlangan. Qaror daraxtining elementlari, uni qurish jarayoni ko'rib chiqiladi. Tasniflash muammosini hal qiladigan daraxtlarga misollar keltirilgan. CART va C4.5 qaror daraxtlarini qurish algoritmlari berilgan.
Tasniflash va prognoz qilish usullari. Qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinasi. Yaqin qo'shnilar usuli. Bayesiya tasnifi	Qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinasining asosiy g'oyalari, "eng yaqin qo'shni" va Bayesiya tasnifi tasvirlangan. Ushbu usullarning afzalliklari va kamchiliklari ko'rib chiqiladi.
Tasniflash va prognoz qilish usullari. Neyron tarmoqlari	Ma'ruzada neyron tarmoq usuli tasvirlangan. Elementlar va arxitektura, o'quv jarayoni va neyron tarmoqlarni qayta o'qitish fenomeni ko'rib chiqiladi. Tushuntirish sifatida neyron tarmoq modeli tasvirlangan. Neyron tarmoqlari apparati yordamida muammoni hal qilishga misol keltirilgan.
Neyron tarmoqlari. Kohonen xaritalari.	Ma'ruzada neyron tarmoqlari bilan ishlash tavsifi davom ettiriladi, xususan, neyron tarmoqlarining tasnifi ko'rib chiqiladi. O'qish uchun ma'lumotlarni tayyorlash jarayoni tasvirlangan. O'z-o'zidan tashkil topgan Kohonen xaritalari batafsil ko'rib chiqilgan, muammoni hal qilishning namunasi keltirilgan.
Klaster tahlil usullari. Ierarxik usullar	Ma'ruzada klaster tahlilining asoslari, klasterning matematik xususiyatlari muhokama qilinadi. Ierarxik klaster tahlilining ikki guruhi tasvirlangan: aglomerativ va bo'linish usullari. SPSS-da ierarxik klaster tahlilining misoli keltirilgan.
Klaster tahlil usullari. Iterativ usullar.	Iterativ usullar k-vositalari algoritmi misolida ko'rib chiqiladi. SPSS-da omillarni tahlil qilish va iterativ klasterlash asoslari keltirilgan. Klasterni tahlil qilish jarayoni tasvirlangan. Ierarxik va ierarxik bo'lmagan usullarning qiyosiy tahlili va ba'zi yangi algoritmlar keltirilgan.
Uyushma qoidalarini qidirish usullari	Ma'ruzada uyushma qoidalarini topish muammosining mohiyati tavsiflanadi. Apriori algoritmi ko'rib chiqiladi . Boshqa ba'zi algoritmlarning mohiyati umumlashtiriladi. " Deductor " analitik to'plamidagi muammoni hal qilishga misol ko'rib chiqiladi .
Ma'lumotni vizual taqdim etish usullari. Tasvirlash texnikasi	Ma'ruzada axborotni vizual taqdim etish usullari va vositalari, xususan, bir, ikki, uch o'lchovli o'lchamlarda ma'lumotlarni taqdim etish usullari, shuningdek, uchdan ortiq o'lchovlarda ma'lumotni namoyish qilish usullari muhokama qilinadi. Yuqori sifatli vizualizatsiya tamoyillari tasvirlangan. Vizualizatsiya sohasidagi asosiy tendentsiyalar keltirilgan.
DSS-da Data Mining , OLAP va ma'lumotlar omborlarini amalga oshirishga kompleks yondashuv	Ma'ruzada DSS kabi turdagi axborot tizimlari, ularning turlari va tarkibiy qismlari muhokama qilinadi. OLAP-texnologiyasining asosiy g'oyalari, OLAP-server arxitekturasi, Data Mining va OLAP integratsiyasi . Ma'lumotlar omborlari texnologiyasi va ulardan foydalanishning afzalliklari, xususan, Data Mining jarayoni uchun tavsiflanadi .
Data Mining jarayon . Dastlabki bosqichlar	Ma'ruzada Data Mining jarayonining dastlabki uch bosqichi muhokama qilinadi . Ma'lumotlarni tayyorlash jarayoni batafsil tavsiflangan, ma'lumotlar sifati, iflos ma'lumotlar va ma'lumotlarni tozalash bosqichlari tushunchalari kiritilgan.
Data Mining jarayon . Ma'lumotlarni tozalash	Ma'lumotlarni tozalash va tahrirlash vositalarining ikkita tasnifi ko'rib chiqiladi, ma'lumotlarni tozalash vositalarining asosiy vazifalari, ma'lumotlarni tozalash vositalaridan foydalanish natijasida yuzaga keladigan ma'lumotlar xatolarining tasnifi.
Data Mining jarayon . Modelni qurish va undan foydalanish	Ma'ruzada Modellarni yaratish, tekshirish, baholash, tanlash va tuzatish bilan bog'liq bo'lgan Data Mining jarayonining bosqichlari muhokama qilinadi . "Model" va "modellashtirish" tushunchalari batafsil o'rganiladi.
Tashkiliy va inson omillar Data kon . Data Mining standartlari	Ma'ruzada Data Mining jarayoni tashkiliy omillar nuqtai nazaridan, shuningdek taniqli CRISP va SEMMA metodologiyalariga muvofiq ko'rib chiqiladi. Data Mining bilan bevosita va bilvosita bog'liq bo'lgan standartlar qisqacha tavsiflangan .
Ma'lumotlar qazib olish vositalari bozori	Ma'ruzada Data Mining vositalari bozori , xususan, uning rivojlanishi, vositalarni etkazib beruvchilar, asboblar tasnifi o'rganiladi . Data Mining vositasini solishtirish va tanlash mumkin bo'lgan mezonlar tavsiflangan .
Ma'lumotlarni qidirish vositalari . SAS Enterprise Miner	Ushbu ma'ruzada SAS Enterprise Miner 5.1 to'plami muhokama qilinadi . Dasturiy mahsulot haqida umumiy ma'lumot beriladi, paketning asosiy xususiyatlari va texnik talablari tavsiflanadi. SASning axborot va tahlil tizimlarini yaratishga yondashuvi qisqacha tavsiflangan.
Ma'lumot kon Asboblar . PolyAnalyst tizimi	Ma'ruzada PolyAnalyst tizimi tasvirlangan . Uning arxitekturasi, analitik vositalari, PolyAnalyst matematik algoritmlarining qisqacha tavsifi ko'rib chiqiladi . WebAnalyst tizimi qisqacha tavsiflangan
Ma'lumot kon Asboblar . Cognos dasturiy mahsulotlari va STATISTICA Data Miner tizimi	Ma'ruzada Data Mining-ning ikkita vositasi muhokama qilinadi . Birinchisi, Cognos dasturiy to'plami ; tizimdagi modellashtirish metodologiyasining xususiyatlari tasvirlangan. Ikkinchi vosita - STATISTICA Data Miner , tahlil vositalari va ish sxemasini tavsiflaydi.
Asboblar Oracle Data Mining va Deductor	Ma'ruza ikkita mahsulotni qamrab oladi: Oracle va Deductor- dan Data Mining . Oracle Data Mining- ning tavsifi , amalga oshirilgan algoritmlar va funksionallik. Deductor analitik platformasi , uning tizimining arxitekturasi va analitik algoritmlar ko'rib chiqilgan.
KXEN vositasi	KXEN dasturi ko'rib chiqiladi. KXEN yondashuvi va an'anaviy ma'lumot qazib olish yondoshuvi o'rtasidagi farqlar ko'rsatilgan . KXEN tizimini yaratish uchun zarur shart-sharoitlar va uning texnik xususiyatlari o'rganilmoqda. KXEN tizimining asosiy tarkibiy qismlari tavsiflangan. Ajratilgan IOLAP texnologiyasi.
Data Mining Consulting	Tushunchasi Data Mining bu texnologiya samarali amalga oshirish uchun, xizmat ko'rsatish -consulting hisoblanadi. Ushbu parametrning afzalliklari tasvirlangan. SnowCactus konsalting kompaniyasining mijoz bilan ishlash tartibi bayon qilingan .