Мавзу: Бошкарув системаларини максад ва функцияларини тахлил килиш жараёнини автоматлаштириш
Download 419.66 Kb. Pdf ko'rish
|
1-Лекция
|
1 ЛЕКЦИЯ-1 ОБЗОР ИНСТРУМЕНТА ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕДОБРАБОТКИ И ОЧИСТКИ ДАННЫХ 1. DATA MINING: ПОДРОБНЕЕ О STATISTICA DATA MINER Подробнее о методах Data Mining Подробнее о визуальном Data Mining Подробнее о доступе к данным Подробнее о предварительной обработке данных Подробнее о пользовательских интерфейсах Подробнее о внедрении моделей Подробнее о платформах, интеграции решений в STATISTICA Вывод Подробнее о методах Data Mining STATISTICA Data Miner включает всеобщие реализации деревьев, растущих деревьев, случайных лесов классификации и регрессии, автоматизированный поиск нейронных сетей, метод K ближайших соседей, метод машинного обучения на опорных векторах, различные методы кластерного анализа, сети Кохонена, метод частных наименьших квадратов PLS, обобщенные линейные модели, алгоритмы анализа последовательностей, ассоциаций и связей для транзакций БД. Методы предназначены для автоматической оценки конкурентных моделей, для вычисления среднего прогноза всех моделей. Применяется расширенное ненормальное и многомерное моделирование и оптимизация для получения окончательной модели Data Mining. К примеру, для оптимизации кампании, процесса/производства. 2 В дополнение, интегрирует различные методы и технологии в проекты Data Mining – карты контроля качества , анализ пригодности процесса , анализ Вейбулла, анализ мощности , линейные и нелинейные модели. Все процедуры STATISTICA могут быть использованы в проектах Data Mining, это не требует программирования или дополнительных разработок. Все процедуры STATISTICA могут быть запрограммированы, например, с помощью макросов STATISTICA Visual Basic . Программы также могут использовать сторонние библиотеки и приложения, например алгоритмы, доступные в популярном пакете R . Download 419.66 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|