Деректерді тікелей пайдалану немесе деректерді сақтау

Презентация қосу

DATA MINING
әдістері мен кезеңдері

Орындаған:Кадирбек Нурбек
Тексерген:Асемгуль Шабиденовна
Data Mining -бұл кең математикалық құралдардың
(классикалық статистикалық талдаудан бастап жаңа
кибернетикалық әдістерге дейін) және ақпараттық
технологиялар саласындағы соңғы жетістіктердің
үйлесімі.

Data Mining технологиясында қатаң формализация-
ланған әдістер мен бейресми талдау әдістері, яғни
деректердің сандық және сапалық талдауы үйлесімді
түрде біріктірілген.
Data Mining-тің барлық әдістері бастапқы оқыту
деректерімен жұмыс істеу принципі бойынша екі
үлкен топқа бөлінеді. Бұл жіктеуде жоғарғы деңгей
Data Mining-тен кейін деректердің
сақталатындығына немесе кейінірек пайдалану
үшін тазартылатындығына байланысты
анықталады.
1. Деректерді тікелей пайдалану немесе деректерді
сақтау.
2. Формальды заңдылықтарды анықтау және
қолдану.
Деректерді тікелей пайдалану немесе деректерді сақтау.
Бұл жағдайда бастапқы деректер нақты егжей-тегжейлі
түрде сақталады және болжамды модельдеу немесе
ерекшеліктерді талдау кезеңдерінде тікелей
қолданылады. Бұл әдістер тобының проблемасы-оларды
пайдалану кезінде өте үлкен мәліметтер базасын талдауда
қиындықтар туындауы мүмкін.

Бұл топтың әдістері: кластерлік талдау, жақын көршінің
әдісі, k-жақын көршінің әдісі, ұқсастық бойынша ойлау.
Формальды заңдылықтарды анықтау және қолдану.
Формальды заңдылықтарды анықтау және қолдану
технологиясында ақпараттың бір үлгісі (шаблоны)
бастапқы деректерден алынады және белгілі бір
формалды дизайнға айналады, олардың түрі
қолданылатын Data Mining әдісіне байланысты.

Бұл топтың әдістері: логикалық әдістер; визуализация

әдістері; кросстабуляция әдістері; теңдеулерге
негізделген әдістер.
Data Mining кезеңдерінің жіктелуі

Data Mining үш кезеңнен тұрады.

1 кезең. Заңдылықтарды анықтау (еркін Іздеу).

2 кезең. Белгісіз мәндерді болжау (болжамды
модельдеу).

3 кезең. Ерекшеліктерді талдау
Заңдылықтарды анықтау (еркін Іздеу) кезеңі.

Еркін іздеу кезеңінде жасырын заңдылықтарды
іздеу үшін мәліметтер жиынтығы зерттеледі.
Data Mining жүйесі осы кезеңде OLAP жүйелерінде
алуға болатын шаблондарды анықтайды, мысалы,
талдаушыға көптеген сұрауларды ойласты-
рып,құрастыруы керек. Мұнда талдаушы мұндай
жұмыстан босатылады да,жүйе талдаушының
орнына шаблондарды іздейді.
Болжамдық модельдеу кезеңі.

Мұнда анықталған заңдылықтар тікелей болжау үшін
қолданылады. Болжамдық модельдеу келесі
әрекеттерді қамтиды:
белгісіз мәндерді болжау (outcome prediction);
процестердің дамуын болжау (forecasting).
Ерекше жағдайларды талдау кезеңі.

Ерекше жағдайларды талдау-Бұл кезең
заңдылықтарда кездесетін ауытқуларды
анықтауға және түсіндіруге арналған.
Осы кезеңде орындалатын әрекет - ауытқуларды
анықтау.Ауытқуларды анықтау үшін еркін іздеу
сатысында есептелетін норманы анықтау қажет
болады.
Назарларыңы
зға
рахмет!!!

Ұқсас жұмыстар

Үлкен деректер және оның маңызы

Желілік адаптер

Бұлтты деректерді сақтау

КОМПАНИЯ ТУРАЛЫ Kazsatnet

Үлкен деректердің артықшылықтары

Екілік файлдар

Құрылымдық деректер

NETFLIX компаниясының дамуындағы өзгерістерді зерттеу

Бұлтты сақтау провайдерлері

ҚР денсаулық сақтаудағы электронды жүйенің приниптері мен жалпы ерекшеліктері. Емхана мен ауруханаларда науқастарды қабылдаудың тәртібі. Емхана мен ауруханалардағы құжаттар

Пәндер