Пример готового доклада по предмету: Информатика
Содержание
Введение
1. Основы технологий современного визуального анализа данных
2. Современные информационно-аналитические системы
2.1 Анализ статистических данных [4, С. 5 — 15]
2.2 Визуальный анализ связей и связанных объектов
2.3 Плюсы и минусы технологий визуального анализа
Заключение
Список источников
Приложение I
Метод параллельных координат
Приложение II
Аналитические карты
Содержание
Выдержка из текста
Технология интеллектуального анализа данных (Data mining) может рассматриваться как результат естественной эволюции информационных технологий. По пути такой эволюции индустрия баз данных занималась разработкой следующих функциональностей: накопление данных, управление данными (включая хранение и извлечение, а также выполнение транзакций), а также анализ данных (включая разработку хранилищ данных и технологию интеллектуального анализа даннных).
Тема возникновения и внедрения информационных систем в логистике и управлении рассматривается в работах A.M. Гаджинского, М.П. Гордона, Т.А. Даниловой, Ю.М. Неруша, В.И. Сергеева, М.Н. Григорьева, А.И. Семе ненко.
нашей страны, ее включение в систему мировых хозяйственных связей диктуют необходимость внедрения информационных технологий в процесс функционирования отечественных предприятий. предприятиями необходимо проводить на основе комплексного подхода, с использованием интегрированных информационных систем управления, в контур которых встраиваются системы поддержки принятия решений, базирующиеся на современных технологиях интеллектуального анализа данных и методах компьютерного моделирования.Российский рынок информационных технологий находится на этапе формирования потребностей по комплексной автоматизации, потому что сегодня на большинстве предприятий существует кусочная автоматизация, решений получается много и поддерживать, управлять, а тем более иметь единую картину того, что происходит
Кроме теоретической части данная работа будет иметь еще и практическую часть. В главе посвященной практической части будет рассмотрено применение данной технологии для решения конкретных задач. В данной главе будет приведен пример на котором и будет рассматриваться технология, также будет приведена пошаговая инструкция реализации и работы с Data Mining.
Практическая значимость работы заключается в возможности внедрения результатов данного исследования в интернет сервис для рекомендации кинофильмов или другого видеоматериала. Так же внеся определенные поправки можно с успехом использовать описанный подход для рекомендации иного контента, например книг.
Основной задачей информационных технологий, которые в связи с всеобщей компьютеризацией ныне вышли на принципиально новый уровень, – передача, хранение, обработка и восприятие информации.Целью курсовой работы является получение практических навыков использования современных информационных технологий при анализе и сегментации рынка товаров и услуг.
Тема: «Дисперсионный анализ».
Эта технология применяется в хранилищах данных для повышения эффективности анализа данных. Причём анализ данных происходит в режиме реального времени.
Геологоразведка решает задачи поиска и разведки месторождений полезных ископаемых и входит в состав геологоразведочных работ, проводимых для выявления и оценки запасов минерального сырья.В процессе геологоразведочных работ бурятся поисковые и разведочные скважины, из которых получают образцы горных пород (керн) для изучения состава, структуры и различных петрофизических характеристик геологического разреза. При этом решаются следующие задачи: расчленение геологического разреза; определение горных пород, слагающих геологический разрез; выделение пластов-коллекторов и изучение их свойств; выявление и локализация скоплений различных полезных ископаемых; подсчет запасов полезных ископаемых и т.д.
Главной целью курсового проекта является построение информационной системы управления цепями поставок торговой компании с использованием технологий распределенной обработки данных.- анализы деятельности компании;
- анализ деятельности отдела продаж;
Для проектирования современных систем интеллектуального анализа на сегодняшний день разработаны в большом количестве специальные инструментальные средства.
Широкомасштабное использование вычислительной техники и телекоммуникационных систем в рамках территориально-распределенных ИС, переход на этой основе к безбумажной технологии, увеличение объемов обрабатываемой информации и расширение круга пользователей приводят к качественно новым возможностям несанкционированного доступа к ресурсам и данным информационной системы, к их высокой уязвимости.
Список источников
1. Гагарина Л.Г. Информационные технологии управления и автоматизированные системы в экономике: курс лекций. – М.: МИЭТ, 2008. – 134 с.
2. Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины. Критика искусственного разума. Пер. с англ. Н. Родмана. Под ред. Б.В. Бирюкова. М.: Прогресс, 1978, — 334с.
3. Конспект лекций по курсу «Методы и средства анализа данных» кафедры ИКТ МИЭМ. Лекция 11 «Визуальный анализ данных». Доступен по адресу: http://wiki.auditory.ru/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_11_-_%D0%92%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85, (15.07.12).
4. Рубан, А. И. Методы анализа данных. Учебное пособие / А. И. Рубан
Изд. 2-е., исправл. и доп. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004. – 319 с.
5. Сборник методов поиска новых идей и решений управления качеством / сост. В. В. Ефимов. – Ульяновск : УлГТУ, 2011. – 194 с.
6. Создание информационно-аналитических систем с визуализацией данных на базе технологии i 2//Проспект компании РДТЕХ. Доступен на сайте компании: http://www.rdtex.ru/download/brochure_i 2.pdf , (14.07.12).
7. Специальные технологии визуального анализа данных и извлечения знаний (Visual Data Mining) компании Visual Analytics Inc. (США): http://www.spi 2.ru/products/ (15.07.12).
8. Титоренко Г.А., Макарова Г.Л., и др. Информационные технологии в маркетинге: Учебник для вузов. / под ред. проф. Г.А. Титоренко. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000, – 335 с.
9. Analytical Charts//Примеры создания аналитических карт на сайте компании Visual Analysis Pty Ltd:
- http://www.visualanalysis.com/ANB_Charts.aspx, (15.07.12).
10. Daniel A. Keim, Florian Mansmann, Jim Thomas. Visual Analytics: How Much Visualization and How Much Analytics?//SIGKDD Explorations, Volume 11, Number 2, December 2009. – pp. 5 –
8. Доступно:
- http://www.hiit.fi/vakd 09/vakdsi 09keim_final.pdf (16.07.12).
11. Hillbert M., Lopez P. The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information// Science, April 2011: Vol. 332 no. 6025. — pp. 60-65. Доступно на сайте журнала Science:
- http://www.sciencemag.org/content/332/6025/60.abstract (14.07.12).
12. Inselberg, Alfred. Parallel Coordinates Visual Multidimensional Geometry and Its Applications. – Springer, 2009. – 554 p. Доступно по адресу:
- http://www.springer.com/mathematics/computational+science+%26+engineering/book/978-0-387-21507-5 (17.07.12).
список литературы
