Библиотека

Практика анализа

Примеры применения наших технологий для решения реальных задач. Описано каким образом подготавливать исходные данные, проводить предобработку и комбинировать методы анализа чтобы добиться максимальной отдачи.

Методология

Описание методологии анализа и основных принципов работы с данными в процессе анализа данных, поиска закономерностей и извлечения знаний. Методология не зависит от конкретной предметной области, поэтому может с успехом применяться для решения самого широкого спектра задач.

Хранилища данных и OLAP

Хранилища данных и OLAP - это технологии, обеспечивающие возможность многомерного анализа данных. На основе этих подходов строятся системы поддержки принятия решений и системы подготовки отчетов. В подобных системах разрозненная информация представляется в виде многомерных кубов, которыми можно легко манипулировать, извлекая срезами нужную информацию.

Очистка и предобработка данных

Описание математического аппарата и механизмов предобработки данных. Необходимость в очистке и предварительной обработке при анализе данных возникает независимо от того, какие технологии и алгоритмы используются. Более того, эта задача может представлять самостоятельную ценность в областях, не имеющих непосредственного отношения к анализу данных.

Алгоритмы анализа

Описание математического аппарата и алгоритмов анализа данных: нейронные сети, деревья решений, самоорганизующиеся карты, ассоциативные правила и прочее. Сравнительный анализ различных методов решения задач регрессии, классификации, кластеризации, ассоциации.

Библиотека

Практика анализа

Методология

Хранилища данных и OLAP

Очистка и предобработка данных

Алгоритмы анализа

Методы оптимизации

Web и Social Mining

Книги и учебники

Глоссарий

Подпишитесь!

Библиотека