Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/44180
Назва: | Навчально-методичний комплекс навчальної дисципліни «Бізнес-аналітика та консолідація інформації» |
Інші назви: | Educational and methodical complex of the discipline "Business Analytics and Information Consolidation" Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «Бизнес-аналитика и консолидация информации» |
Автори: | Іванченко, Надія Олександрівна Ivanchenko, Nadiya Иванченко, Надежда Александровна |
Ключові слова: | бізнес аналітика інформація синтез дані методи оцінка business analytics information synthesis data metods rating бизнес аналитика информация синтез данные оценка методы |
Дата публікації: | 30-сер-2020 |
Короткий огляд (реферат): | Дисципліна "Бізнес-аналітика та консолідація інформації" знайомить студентів з технологією Data Mining, докладно розглядаються методи, інструментальні засоби й застосування Data Mining. Опис кожного методу супроводжується конкретним прикладом його використання. Обговорюються відмінності Data Mining від класичних статистичних методів аналізу й OLAP-систем, розглядаються типи закономірностей, що виявляють Data Mining (асоціація, класифікація, послідовність, кластерізація, прогнозування). Описується сфера застосування Data Mining. Вводиться поняття Web Mining. Докладно розглядаються методи Data Mining: нейронні мережі, дерева рішень, методи обмеженого перебору, генетичні алгоритми, еволюційне програмування, кластерні моделі, комбіновані методи. Знайомство з кожним методом проілюстровано рішенням практичного завдання за допомогою інструментального засобу, що використовує технологію Data Mining. Викладаються основні концепції сховищ даних і місця Data Mining у їхній архітектурі. The course "Business Analytics and Information Consolidation" introduces students to Data Mining technology, discusses in detail the methods, tools and applications of Data Mining. The description of each method is accompanied by a specific example of its use. The differences of Data Mining from classical statistical methods of analysis and OLAP-systems are discussed, the types of regularities revealing Data Mining (association, classification, sequence, clustering, forecasting) are considered. The scope of Data Mining is described. The concept of Web Mining is introduced. Data Mining methods are considered in detail: neural networks, decision trees, limited search methods, genetic algorithms, evolutionary programming, cluster models, combined methods. Familiarity with each method is illustrated by solving a practical problem using a tool that uses Data Mining technology. The basic concepts of data warehouses and the place of Data Mining in their architecture are presented. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/44180 |
Розташовується у зібраннях: | Навчально-методичні комплекси кафедри бізнес-аналітики та цифрової економіки |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
04_БАКІ_МР_КРз.doc | Методичні рекомендації для виконання контрольних робіт | 1.1 MB | Microsoft Word | Переглянути/Відкрити |
08_БАКІ_МР_СРС.doc | Методичні рекомендації для самостійної роботи | 67 kB | Microsoft Word | Переглянути/Відкрити |
Теми курсових робіт з дисципліни_ЦЕ.uk.doc | Теми курсових робіт | 22 kB | Microsoft Word | Переглянути/Відкрити |
00_Титулка.doc | Титульна сторінка | 306.5 kB | Microsoft Word | Переглянути/Відкрити |
03_ БАКІ_МРЛР.doc | Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт | 8.95 MB | Microsoft Word | Переглянути/Відкрити |
РП _бізнес аналітика.pdf | Робоча програма | 455.69 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.