5+
Информация о работе
Подробнее о работе
Инструментальные средства анализа данных.
- 15 страниц
- 2016 год
- 59 просмотров
- 1 покупка
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
В современном мире интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений, безусловно, занимает одну из ключевых позиций в жизни человека. Для проектирования современных систем интеллектуального анализа на сегодняшний день разработаны в большом количестве специальные инструментальные средства. Это связано с многоплановостью задач интеллектуальной обработки информации в различных сферах деятельности, в том числе для защиты информации в информационно-телекоммуникационных системах [1].
1 Формулирование и актуальность темы 3
2 Научное обоснование (описание) используемых методов 5
2.1. Инструментальные средства анализа данных при использовании нейросетей 5
2.2. Инструментальные средства анализа данных при использовании Data Mining 6
2.3. Другие инструментальные средства анализа данных 8
3 Область применения, выигрышность мнения (технология, метод, инструментарий) 10
4. Практическое применение инструментальных средств анализа данных 11
4.1. Интернет-технологии 11
4.2. Промышленное производство 11
4.3.Торговля 12
4.4. Другие области применения 12
5 Мое отношение к методам 13
Заключение 14
Список использованной литературы 15
Современные инструментальные средства для анализа данных активно применяются в бизнесе, науке и технике. Без их применения невозможно принятие решений в различных предприятиях и организациях. Коммерческий успех безусловен в силу ряда причин:
- интегрированности инструментальных средств;
- открытости и переносимости инструментальных средств (возможности выполнения в разнородном программно-аппаратном окружении требуемых задач;
- использовании современных языков программирования(C, Java и прочих);
- использовании архитектуры типа «клиент-сервер.
Разработка инструментальных средств, которые поддерживают распределенные вычисления в «клиент-сервере» позволяет снизить стоимость оборудования, которое используется в приложениях, провести децентрализацию приложений с повышением их производительности.
Можно утверждать, что в реферате разобраны самые разнообразные инструментальные средства для анализа различных данных. Они благоприятствуют моему развитию, как специалиста, в области разработок инструментальных средств интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятия решений.
1. Дюк. В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс (+ CD) // СПб: Питер, 2001. – 368 с.
2. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.
3. Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие. — М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 326 с.
4. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике. – М. : 2003. – 366 с.
5. Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS:Учебное пособие/ Под. ред. И.В. Орловой.- М.:Вузовский учебник, 2009. – 320 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
