Содержание
Аннотация 5
Введение 7
Основные задачи Data meaning 8
Задачи классификации и прогнозирования 10
Классификация и прогнозирование с помощью деревьев решений. 13
Метод опорных векторов. 17
Метод ближайшего соседа 19
Байесовская классификация 21
Методы классификации и прогнозирования (нейронные сети). 23
Основы теории нейронных сетей 23
Заключение. 28
Список литературы 30
Содержание
Выдержка из текста
В данной работе рассматриваются методы классификации и прогнозирования Data minining. Под технологиями Data Mining понимается такая структура баз данных и такие методы их анализа, которые позволяют выявлять новые закономерности, зависимости, для которых априори не было предпосылок.• основные задачи, которые решаются Data mining
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).
Товарооборот торгового предприятия (общественного питания) методы анализа и прогнозирования
Одной из первых работ, предшествовавших формированию прогнозирования как современной науки, считается опубликованное известным американским инженером-металлургом С.Тем не менее были и более точные прогнозные оценки.
Предмет исследования – методы изучения и прогнозирования спроса.Цель работы – исследование методов изучения и прогнозирования спроса.Исследование методологии прогнозирование спроса.
В зависимости от уровня развития предприятия, представленного ассортимента используются различные методики оценки и прогнозирования спроса.Цель исследования – анализ методов изучения и прогнозирования покупательского спроса.Предмет исследования – совокупность методов анализа и прогнозирования покупательского спроса.
Нормативный метод — один из вариантов создания прогнозных и плановых документов, обоснования плановых решений. Основывается данный метод на установлении и применении системы норм и нормативов. В практике планирования и хозяйственной деятельности нормативный метод может быть применим как вкупе с другими методами, так и независимо от них.
В первой главе описывается становление и развитие науки об исследованиях поведения потребителя, их важности для структуры и содержания маркетингового комплекса. Также описываются модели поведения, процесс принятия решения о покупке и факторы, влияющие на выбор потребителя. Рассматриваются виды маркетинговых исследований, применяемых в системе розничной торговли, и инструменты стимулирования сбыта.
На цены финансовых активов оказывают влияние большое количество внутренних и внешних факторов, такие как новости, макроэкономическая обстановка, отчеты компаний о результатах своей деятельности, оценка стоимости компаний и т.
Список литературы
1. Л. В. Щавелёв Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений. — СУБД. 1998. № 4-5
2. Владимир Вьюгин. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. — МЦМНО, 2014
3. Венкатеш Ганти, Йоханнес Герке, Раджу Рамакришнан. Добыча данных в сверхбольших базах данных. — Открытые системы, 1999, №9-10
4. НОУ ИНТУИТ | Data Mining | Информация. [Электронный ресурс]. URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/info (дата обращения: 03.01.2017).
5. Christopher M. Bishop. Pattern recognition and machine learning, 2006.
6. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации.
7. А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин и др. Нейроинформатика. — Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.
8. Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии) / Под общ. ред. В.Б. Новосельцева. – Томск: Изд-во НТЛ, 2006.
9. Стратонович, Ю.Р. Базы и хранилища данных информационных систем: учебное пособие / Ю. Р. Стратонович ; Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, Российский гос. аграрный ун-т — МСХА им. К. А. Тимирязева (Москва). — Москва : РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева, 2013.
10. Дюк В.А., Самойленко А.П. Data Mining: учебный курс.-СПб.: Питер, 2001
11. Эделстейн Г. Интеллектуальные средства анализа, интерпретации и представления данных в информационных хранилищах.-ComputerWeek-Москва. 1996. № 16. С. 32-33
12. Chickering D, Geiger D., Heckerman D. Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data Machine Learning. 1995.
13. Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. — 3rd Edition. — Morgan Kaufmann, 2011.
список литературы