Відкрити головне меню

Добува́ння да́них (англ. Data Mining), також глиби́нний ана́ліз да́них[джерело?] — процес напівавтоматичного аналізу великих баз даних з метою пошуку корисних фактів[1]. Зазвичай поділяють на задачі класифікації, моделювання та прогнозування.[джерело?]

На сучасних підприємствах, в дослідницьких проектах або в інтернеті утворюються великі обсяги даних. Глибинний аналіз даних здійснюється автоматично шляхом застосування методів математичної статистики, штучних нейронних мереж, теорії нечітких множин або генетичних алгоритмів. Метою аналізу є виявлення правил та закономірностей, наприклад, статистичних подій. Так, наприклад, можливо виявити зміни у поведінці клієнтів або груп клієнтів для покращення стратегії підприємства.

Зміст

ЗадачіРедагувати

Методи розв'язанняРедагувати

Нейронні мережіРедагувати

Штучні нейронні мережі названі на основі схожості їхньої будови із нейронними зв'язками мозку людини. Дозволяють реалізовувати задачі кластеризації, класифікації, прогнозування. Після створення основ теорії нейронних мереж, вони зазнали значної критики і вважалося, що вони малопридатні для сфери штучного інтелекту. Проте відновленню інтересу до штучних нейронних мереж сприяв розвиток комп'ютерів та успіх в теоретичних та прикладних дослідженнях.[2]

Дерева рішеньРедагувати

Метод для розв'язання задачі класифікації. Результатом застосування цього методу до навчального матеріалу є ієрархічна структура правил типу «якщо … тоді … інакше …». Ця структура має вигляд дерева. Для визначення приналежності об'єкта до одного з класів слід надавати відповіді на запитання, що знаходяться у вершинах цього дерева. Розпочавши з кореня дерева, алгоритм завершується після досягнення тупикової вершини (листа), ця вершина і визначатиме клас, до якого належить об'єкт.[3]

Еволюційні алгоритмиРедагувати

Регресійний аналізРедагувати

Регресійний аналіз займається методами аналізу залежності однієї величини від іншої. На відміну від кореляційного аналізу, не з'ясовує, чи істотний зв'язок, а займається пошуком моделі цього зв'язку, вираженої у функції регресії.

ЗастосуванняРедагувати

Див. такожРедагувати

ЛітератураРедагувати

ДжерелаРедагувати

  1. Silberschatz та Sudarshan, 2011, с. 25
  2. Wang, Lipo; Fu, Xiuju (2005). Data mining with computational intelligence. Berlin: Heidelberg : Springer. с. 6. ISBN 3-540-24522-7. 
  3. Encyclopedia of artificial intelligence / Juan Ramon Rabunal Dopico, Julian Dorado de la Calle, and Alejandro Pazos Sierra, editors

ПосиланняРедагувати