Добування даних

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.

Добува́ння да́них (англ. Data Mining) — виявлення прихованих закономірностей або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необроблених даних. Як правило поділяється на задачі класифікації, моделювання та прогнозування.

На сучасних підприємствах, в дослідницьких проектах або в інтернеті утворюються великі обсяги даних. Добування даних дає можливість автоматичного аналізу цих даних 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, можуть виявлятись зміни у поведінці клієнтів або груп клієнтів для покращення політики підприємства.

Зміст 1 Задачі 2 Методи розв'язання 2.1 Нейронні мережі 2.2 Дерева рішень 2.3 Еволюційні алгоритми 2.4 Регресійний аналіз 3 Застосування 4 Джерела інформації 5 Посилання

[ред.] Задачі

Будь ласка, допоможіть розширити або вдосконалити цей розділ. Додаткова інформація про те, що необхідно зробити, може бути на сторінці обговорення.

[ред.] Методи розв'язання

Будь ласка, допоможіть розширити або вдосконалити цей розділ. Додаткова інформація про те, що необхідно зробити, може бути на сторінці обговорення.

[ред.] Нейронні мережі

Докладніше у статті: Штучна нейронна мережа

Алгоритми класифікації із застостуванням нейронних мереж є важливим інструментом для добування даних. Абстраговані міжнейронні зв'язки в мозку людини реалізують у вигляді програм. Відновленню інтересу до штучних нейронних мереж сприяв успіх в теоретичних дослідженнях та практичних застосуваннях.^[1]

[ред.] Дерева рішень

Докладніше у статті: Дерева рішень

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.^[2]

[ред.] Еволюційні алгоритми

Докладніше у статтях: Еволюційний алгоритм та Генетичний алгоритм

[ред.] Регресійний аналіз

Докладніше у статті: Регресійний аналіз

[ред.] Застосування

• Обробка природної мови
• Реферування

[ред.] Джерела інформації

[ред.] Посилання

• Методи отримання даних(рос.)
• Data Mining — отримання даних(рос.)
• Визначення Data Mining