Софтуер за процеса Извличане на знания от данни
Направо към навигацията
Направо към търсенето
The printable version is no longer supported and may have rendering errors. Please update your browser bookmarks and please use the default browser print function instead.
За да се използва по-лесно и бързо теорията за извличане на знания от данни се прилагат различни видове софтуер.
Същност
- 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
- 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