Читайте также:
|
| Технология | Достоинства | недостатки |
| Статистика | Большое число алгоритмов и опыт их применения в научных и инженерных приложениях | Больше подходит для проверки гипотез, чем для выявления новых закономерностей в данных |
| Визуализация | Многомерное графическое представление данных, по которому пользователь сам выявляет закономерности | Модели не используются и их интерпретация полностью зависит от аналитика |
| Нейронные сети | Удобно при работе с нелинейными зависимостями, а также зашумленными и неполными данными | Модель не может объяснить выявленные знания; данные обязательно должны быть преобразованы к числовому виду |
| Нечеткая логика | Ранжирует данные по степени близости к желаемым результатам; производится нечеткий поиск в БД | Новая технология поэтому известно ограниченное число специализированных приложений |
3 этапа интеллектуального анализа данных:
1. выбор данных (для решения конкретной задачи необходимо выбрать то подмножество данных, которое будет подвержено анализу);
2. трансформация данных (предварительная обработка данных: определяется методами, применяется в ходе анализа);
3. анализ данных (трансформированные данные последовательно обрабатываются по одной или нескольким методикам с целью извлечения требуемой информации или знаний).
Дата добавления: 2015-07-10; просмотров: 54 | Нарушение авторских прав