Кирьянова Екатерина Андреевна, Серебрякова Татьяна Александровна
МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ *
Аннотация:
В статье предоставлен обзор различных методов интеллектуального анализа данных, доступных для моделирования поведения. Рассмотрены основные концептуальные положения или принципы, позволяющие сформировать единую теоретическую базу построения систем интеллектуального анализа данных как инструмента управления
Ключевые слова:
интеллектуальный анализ данных, метод классификации, SQL, дерево решений, набор данных, источник данных.
Развивающиеся информационные технологии увеличивают объем и уровень сложности хранимых информационных баз данных. В ходе чего, происходит ситуация когда с помощью традиционных методов анализа, образованных на теории информационного поиска и математической статистике, сложно извлечь нужную информацию. По этому, возникает надобность в автоматизированном анализе данных больших объемов. Для этого применяют системы интеллектуального анализа данных (ИАД), которые выявляют нетривиальные, скрытые, содержательные закономерности в больших объемах сложно структурируемых данных. ИАД связывает разные технологичные знания с совокупностью методов, присоединяя статистический анализ, методологию машинного обучения и искусственного интеллекта, поиск информации, технологичного построения и организованного построения хранилищ и баз данных, а также методов визуализации информации и модельной верификации. Эти технологии и методы в системах ИАД используются для решения классификационных, прогнозируемых задач, кластерного анализа, поиска подключений, выявления трендов и т.д. ИАД можно выполнить с обычными системами баз данных и простыми инструментами, созданными собой, или с использованием готовых пакетов программного обеспечения. Сложный ИАД основывается на алгоритмах и прошлом опыте, которые определены с помощью существующего программного обеспечения и пакетов, с различными методами и специализированными инструментами. Сейчас возможна работа с большими наборами данных и кластерной/крупномасштабной обработкой данных, которые позволяют делать еще более сложные результаты интеллектуального анализа данных по сопоставлениям данных и группам. Сегодня доступны совершенно новые комбинированные системы хранения и обработки данных, включающих спектр инструментов и систем. Можно рассматривать самые различные наборы данных, с традиционными базами данных SQL, необработанными текстовыми данными, с наборами "ключ/значение" и документальной базой. Кластерные базы данных, такие как Couchbase Server, Hadoop, CouchDB и Cassandra, предоставляют доступ и хранят данные такими способами, которые не отвечают обычной табличной структуре. Основные методы, которые применяются для ИАД, описывают тип анализа и операцию по восстановлению данных. К сожалению, разные компании и решения не всегда используют одни и те же термины, что усугубляют заблуждение и вероятную сложность
Номер журнала Вестник науки №2 (2)
Ссылка для цитирования:
Кирьянова Екатерина Андреевна, Серебрякова Татьяна Александровна МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ // Вестник науки №2 (2). С. 11 - 12. 2018 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/10 (дата обращения: 26.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2018. 16+