Пример готовой курсовой работы по предмету: Информатика
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
Глава
1. Модели, применяемые для анализа даных
1.1 Общие принципы построения моделей
1.2 Методика извлечения знаний
1.2.1 Общая схема
1.2.2 KDD – выборка данных
1.2.3 KDD – очистка данных
1.2.4 KDD – трансформация данных
1.2.5 KDD – Data Mining
1.3 Data Mining – задачи
1.4 Применение Data Mining в экономике
1.5 Наиболее популярные алгоритмы
1.6 Data Mining – алгоритмы
1.7 KDD – интерпретация
1.8 Достоинства и недостатки моделей
1.9 Комбинирование подходов
1.10 Решаемые бизнес-задачи
1.11 Реализация в Deductor 4
Глава 2 Deductor:CRM
2.1 Анализ клиентской базы
2.2 Хранилище данных по клиентам
2.3 Создание аналитической отчетности
2.4 Анализ воздействия рекламы
2.5 Сегментация клиентов
2.6 Поиск признаков прибыльных клиентов
2.7 Анализ предпочтений товаров
2.8 Прогнозирование успеха сделки
2.9 Прогнозирование объемов продаж
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Выдержка из текста
Выдержка из введения
Цель курсового проекта – оценка полезности эффективности и точностей моделей применяемых для анализа данных.
Можно выделить следующие задачи данного курсового проекта:
- приобрести навыки работы с большими массивами данных и навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений;
- освоить методы выполнения оценок параметров больших множеств по данным выборочного наблюдения;
- развить аналитические навыки в ходе применения вариационного и корреляционного методов и интерпретации полученных результатов.
Таким образом, проводимый статистический анализ позволит сделать выводы о характеристиках исследуемого показателях и тенденциях его развития.
Список использованной литературы
1. Амосов, О.С. Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы: Учеб. Пособие [Текст]
/ О.С. Амосов. – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2009. – 104 с.
2. Белов, В.Г. О перспективах искусственного интеллекта [Текст]
/ В.Г. Белов. – М.: Дело, 2009. – 82 с.
3. Галушкин, А.И. Применения нейрокомпьютеров в финансовой деятельности [Текст]
/ А.И. Галушкин. – Новосибирск: Наука, 2006. – 215с.
4. Ефимов, Д.В. Нейросетевые системы управления [Текст]
/ Д.В. Ефимов. – М.: Высшая школа, 2006. — 184 с.
5. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей [Текст]
/ Р. Каллан. – М.: Вильямс, 2004. — 288 с.
6. Короткий, С.А. Нейронные сети Хопфилда [Текст]
/ С.А. Короткий. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 315 с.
7. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика [Текст]
/ В.В. Круглов. – М.: Горячая линия — Телеком, 2005. — 382 с.
8. Терехов, С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей [Текст]
/ С.А. Терехов. – Снежинск: ВНИТФ, 2006. – 183 с.
9. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика [Текст]
/ Ф. Уоссермен . — М.: Мир, 2008. — 240 с.
10. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс [Текст]
/ С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2008 — 1104 с.
