Eksploracja danych
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 4
Покупая «Eksploracja danych» данный товар из каталога «Информатика, интернет» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Видобуток даних
- Автор: Тадеуш Морзі
- кількість сторінок: 564
- формат: 16,8x23,8
- дата випуску: 4 квітня 2013 р.
- тип обкладинки:м’яка обкладинка
- рік випуску: 2013
Видавництво: Наукове видавництво PWN
EAN: 9788301171759
Розвиток і поширення технологічних рішень для збору інформації призвели до зберігання й обробки даних у всіх сферах людської діяльності. Зазвичай вони використовуються лише в поточній діяльності установ, які їх збирають; Однак аналіз та інтерпретація даних може надати важливі знання про правила та відносини, що регулюють бізнес-процеси, поведінку споживачів і загрози для роботи компанії.
Видобуток даних – це нова галузь інформатики, яка відповідає на потребу в розширеному автоматичному аналізі інформації. Його динамічний розвиток є результатом необхідності інтеграції існуючих алгоритмів для ефективної обробки великих обсягів нових типів даних. Зараз із розвитком інструментів для генерації та зберігання даних досліджується все більш складна інформація: мультимедійна (фото, фільми, музика), просторова (карти), часові курси, хімічні структури (послідовності ДНК), соціальні мережі.
Ця книга є першим окремим підручником на польському ринку, який представляє методи інтелектуального аналізу даних з алгоритмічної, а не статистичної точки зору. Містить огляд основних методів дослідження, зокрема: виявлення асоціацій, моделей послідовності, класифікації та групування. Для кожного методу обговорюються основні алгоритми майнінгу, проілюстровані численними прикладами. Додатково з метою перевірки знань читача підготовлено комплект завдань і вправ для самостійного виконання.
Основними адресатами підручника є студенти факультетів інформатики, економіки, психології, соціологія - галузі, в яких обробка інформації має велике значення. Його також обов’язково використовуватимуть аспіранти, які займаються інтелектуальним аналізом даних і виявленням знань.