Автоматизированные Системы Для Интеллектуального Анализа Реферат
Автоматизированные Системы Для Интеллектуального Анализа Реферат
©
Vuzlit - архив студенческих работ (info{aт}vuzlit.ru) © 2017 - 2020
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
Эта тема рекомендуется для самостоятельного изучения и написания реферата, с демонстрацией презентации или демо-версии.
Интеллектуальный анализ данных (data mining) - это процесс обнаружения в "сырых" данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
Технологии интеллектуального анализа данных на сегодняшний день являются наиболее совершенным инструментом для решения сложных аналитических задач. Необходимо отметить, что технологии data mining не имеют собственного уникального математического аппарата и программного инструментария, а объединяют различные математические методы и системы искусственного интеллекта.
Системы интеллектуального анализа данных основаны на мощном математическом и статистическом аппарате, грамотное применение которого позволяет достичь высоких результатов в бизнесе.
Компания BI Partner предлагает реализацию полного спектра услуг в области интеллектуального анализа данных, что подразумевает проведение исследования накопленной статистики, выявление закономерностей, создание модели данных, ее апробация и внедрение в бизнес-процессы предприятия. ПО, которое мы используем в своих решениях, успешно используется во многих Российских компаниях.
Области применения технологий интеллектуального анализа данных.
Торговля. Анализ потребительской корзины, исследование временных шаблонов, создание прогнозирующих моделей, оптимизация складских запасов.
Банковское дело. Сегментация клиентов, выявление мошенничества с кредитными картами, прогнозирование изменения клиентуры, анализ финансовых рисков.
Страховой бизнес. Сегментация клиентов, выявление фактов мошенничества, анализ страховых рисков, разработка новых продуктов, расчет страховых премий.
Телекоммуникации. Анализ лояльности клиентов, сегментирование клиентской базы и услуг, анализ внешних факторов на отказы оборудования, выявление случаев несанкционированного доступа к сети.
Производственные предприятия. Оптимизация закупок, диагностика брака на ранних стадиях, диагностика оборудования, маркетинг.
Нефтегазовая отрасль. Диагностика оборудования и нефте/газопроводов, прогнозирование цен, разведка месторождений, анализ влияния внешних и внутренних факторов на объемы продаж.
Основой систем data mining является выявление различных закономерностей в данных.
Ассоциация. Если факт А является частью события, то с вероятностью Х% факт B будет частью того же события.
Последовательность. Если свершилось событие А, то с вероятностью Х% через период времени Т свершится событие B.
Классификация. На основании информации о свойствах объекта присвоение ему того или иного дискретного значения показателя, по которому проводится классификация.
Кластеризация. Кластеризация аналогична классификации, но в отличие от последней классы объектов заранее не известны.
Прогнозирование. Использование имеющиеся фактических значений величин для прогнозирования будущих на основании трендов и имеющейся статистики.
Основой систем data mining является выявление различных закономерностей в данных: деревья решений; алгоритмы кластеризации; регрессионный анализ; нейронные сети; временные ряды.
Автоматизированные системы для интеллектуального ...
Реферат по теме " Автоматизированные и информационные..."
Автоматизированные информационные системы . Реферат .
Технологии интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ - Реферат
Курсовая Работа Лицензионный Договор
Дифтерия Лор Органов Реферат
Сочинение На Тему Я Хочу Стать Дизайнером
Эссе На Тему Размышление Об Общечеловеческих Ценностях
Обучающее Сочинение 2 Класс Картины Осени