Разлика между версии на „Софтуер за процеса Извличане на знания от данни“
Направо към навигацията
Направо към търсенето
(Нова страница: ==Видове софтуер== #Data mining suites – DMS е комерсиализирано и доста скъпо за употреба, но въпреки...) |
|||
| Ред 9: | Ред 9: | ||
#Specialties - подобни на DMS, но се ползва само едно специално семейство методи като изкуствени неутрoнни мрежи. | #Specialties - подобни на DMS, но се ползва само едно специално семейство методи като изкуствени неутрoнни мрежи. | ||
==Вижте още== | ==Вижте още== | ||
| − | *[[ | + | *[[Извличане на знания от данни]] |
*[[Софтуер за процеса Извличане на знания от данни]] | *[[Софтуер за процеса Извличане на знания от данни]] | ||
*[[PEST анализ]] | *[[PEST анализ]] | ||
Версия от 17:05, 27 февруари 2014
Видове софтуер
- Data mining suites – DMS е комерсиализирано и доста скъпо за употреба, но въпреки това съществуват някои по – лесно достъпни продукти от този тип като: SPSS modeler, SAS enterprise miner и др.
- Business intelligence packets – прилижението на този метод в data mining е най–вече свързано със статистически методи за извеждане на зависимости в областта на бизнеса
- Mathematical packages – приложението на този вид софтуер осигурява голям и широк набор от алгоритми и визуализирано представяне на данни
- Integration packages – този модел е атрактивен за разработчици на алгоритми , защото осигурява широка платформа за тяхното създаване
- EXT – това са малки допълнение към други инструменти като Excel, Matlab и др. с ограничени , но много полезни функции.
- Data mining libraries – прилага се процеса чрез набор от фунции, които могат да бъдат вградени в други софтуерни продукти за Data mining
- Specialties - подобни на DMS, но се ползва само едно специално семейство методи като изкуствени неутрoнни мрежи.
Вижте още
- Извличане на знания от данни
- Софтуер за процеса Извличане на знания от данни
- PEST анализ
- Анализ на вторични данни
- Анализ на документи
- Анализ на съдържанието
- Анкетно проучване
- Видове бизнес изследвания
- Включено наблюдение
- Групово интервю
- Допускане
- Дърво на решенията
- Експериментално изследване
- Експерт
- Електронно интервю
- Задача
- Извадкови методи
- Изследователски доклад
- Изследователски метод
- Изследователски процес
- Имитационно моделиране
- Интернет базирано проучване
- Интернет интервю
- Информационно осигуряване
- Казусен метод
- МИБ Речник
- Неструктурирано интервю
- Пазарно проучване
- Панелно проучване
- Принцип на Парето
- Проблемна ситуация
- Ситуационен анализ
- Структурирано интервю
- Телефонно интервю
- Техника за преглед и оценка на програми
- Фази на изследователския процес
- Фокус група
- Фундаментален анализ
- Хипотеза
Източници
- Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
- Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
- Robert Nisbet, John Elder IV and Gary Miner, Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications
- Matthew A. Russell , Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites
- Philipp K. Janert, Data Analysis with Open Source Tools