Методы data mining. 3.2. Методы Data Mining. Методы Data Mining Содержание
 Скачать 1.02 Mb.
|
|
Методы Data Mining Содержание Определение Свойства методов Классификация методов Методы Data Mining способы классификации, моделирования и прогнозирования данных, при помощи которых проводится аналитическая работа по выявлению закономерностей в больших массивах информации. Свойства методов Совокупность свойств методов в значительной степени обуславливает их выбор для проведения исследований Каждый метод имеет свои сильные и слабые стороны. Ни один метод не может обеспечить решение всего спектра задач Data Mining. Точность Масштабируемость Интерпретируемость Проверяемость Трудоемкость Гибкость Быстрота Популярность Особенности методов Основная особенность Data Mining - это сочетание широкого математического инструментария (от классического статистического анализа до новых кибернетических методов) и последних достижений в сфере информационных технологий. В технологии Data Mining гармонично объединились строго формализованные методы и методы неформального анализа, т.е. количественный и качественный анализ данных. Классификация методов По видам задач По подходам к обучению моделей По принципу работы с исходными данными Классификация по видам задач Решение задач сегментации
Решение задач прогнозирования Прогнозирующие методы Прогнозирующие методы Классификация по подходам к обучению моделей статистические методы, основанные на использовании усредненного накопленного опыта, который отражен в ретроспективных данных; кибернетические методы, включающие множество разнородных математических подходов. Статистические методы Кибернетические методы Классификация по принципу работы с исходными данными Методы непосредственного использования данных Методы использования шаблонов Методы использования шаблонов Источники https://asu-analitika.ru/obzor-metodov-data-mining/ http://statistica.ru/local-portals/data-mining/ |