Antoshka

Путь к Файлу: /АКАДЕМИЯ / 5 курс / Iformatika / Занятие_1_базовые_понятия.ppt

Ознакомиться или скачать весь учебный материал данного пользователя
Скачиваний:   27
Пользователь:   Antoshka
Добавлен:   20.12.2014
Размер:   95.5 КБ
СКАЧАТЬ

Наверх страницы

Содержимое презентации:

Слайд 1

«Референт-переводчик» 5 курс Современные методы аналитической обработки информации

Слайд 2

Лекция 1 Базовые понятия в системе информационной аналитики

Слайд 3

Информация - это отражение предметного мира с помощью знаков и сигналов. Информация Предметный мир + отражение = Информация

Слайд 4

Данные – это информация, представленная в формализованном виде, что обеспечивает возможность её хранения, обработки и передачи, в частности, с помощью технических средств. Информация + формализация = Данные Данные

Слайд 5

Знания Знания – это информация, необходимая для принятия решений, т.е. истинная, достоверная, проверенная практикой информация. Информация + проверка истинности = Знания

Слайд 6

Виды знаний  Факты указывают на хорошо известные обстоятельства.  Эвристики основываются на индивидуальном опыте специалиста.  Глубинные знания отражают понимание сути явления, назначение и взаимосвязь его составляющих (это законы и теоретические основания).  Поверхностные знания представляют знания, полученные из опыта, внешние эмпирические ассоциации с каким-либо явлением.  Жесткие знания позволяют получать однозначные четкие результаты при заданных начальных условиях.  Мягкие знания допускают множественные, нечеткие решения, допускающие различные варианты.

Слайд 7

Трудно формализуемые знания Задачи с преобладанием глубинных и мягких знаний называют трудно формализуемыми. Для них характерны следующие особенности: 1. задача не может быть определена в числовой форме (требуется символьное представление); 2. алгоритмическое решение задачи не известно (хотя, возможно, и существует); 3. цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции или не существует точной математической модели задачи.

Слайд 8

Аналитические технологии Аналитические технологии - это методики, позволяющие оценить 1. по известным данным 2. значения неизвестных характеристик и параметров 3. на основе существующих моделей, алгоритмов, теорем.

Слайд 9

Аналитические технологии нужны, в первую очередь, лицам, принимающим важные решения (ЛПР) - руководителям, аналитикам, экспертам, консультантам. Доход компании в большой степени определяется качеством этих решений - точностью прогнозов, оптимальностью выбранных стратегий. Для кого предназначены

Слайд 10

Для решения каких задач предназначены Аналитические технологии нужны для решения реальных задач бизнеса и производства, для которых не существует четких алгоритмов решения. Руководители и эксперты решают такие задачи обычно на основе личного опыта. К числу аналитических задач относятся в первую очередь задачи прогнозирования и оптимизации. Прогнозирование – это предсказание будущих событий с учетом возможной ошибки прогнозирования. Оптимизация – это выбор наилучшего варианта из числа возможных.

Слайд 11

Традиционные технологии К традиционным технологиям решения бизнес-задач относятся детерминированные и вероятностные методы Детерминированные технологии известный алгоритм известные параметры модель ответ Вероятностные технологии данные статистики вероятностная модель вероятностные параметры прогноз

Слайд 12

Недостатки традиционных технологий 1. Невозможно достаточно полно описать реальность с помощью небольшого числа параметров модели. 2. Расчет модели требует слишком много времени и вычислительных ресурсов. 3. Статистические методы хорошо развиты только для одномерных случайных величин. 4. В многомерной статистике за неимением лучшего применяют эвристические методы, результаты применения которых далеко не всегда удовлетворяют пользователей.

Слайд 13

Из-за недостатков традиционных методик последние 10 лет идет активное развитие аналитических систем нового типа: OLAP-технологий и KDD-технологий. Новые технологии OLAP-технологии OLAP - это технология, обеспечивающая возможность многомерного анализа данных. На основе OLAP строятся системы поддержки принятия решений и системы подготовки отчетов. В подобных системах разрозненная информация представляется в виде многомерного куба, которым можно легко манипулировать, извлекая срезами нужную информацию.

Слайд 14

Новые технологии KDD-технологии Knowledge Discovery in Databases (KDD) – это процесс поиска полезных знаний в 'сырых данных'. KDD включает в себя этапы: 1. подготовка данных; 2. выбор информативных признаков; 3. очистка данных; 4. применение методов Data Mining (DM); 5. интерпретация полученных результатов.

Слайд 15

Новые технологии Data Mining Data Mining – это процесс обнаружения в 'сырых' данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Этими знаниями могут быть: 1. правила, описывающие связи между свойствами данных (деревья решений); 2. часто встречающиеся шаблоны (ассоциативные правила); 3. результаты классификации (нейронные сети); 4. результаты кластеризации данных (карты Кохонена) и т.д. Методика анализа с использованием механизмов Data Mining базируется на различных алгоритмах извлечения закономерностей из исходных данных, результатом работы которых являются модели.


Внимание! Не забудьте ознакомиться с остальными документами данного пользователя!

Соседние файлы в текущем каталоге:

На сайте уже 21970 файлов общим размером 9.9 ГБ.

Наш сайт представляет собой Сервис, где студенты самых различных специальностей могут делиться своей учебой. Для удобства организован онлайн просмотр содержимого самых разных форматов файлов с возможностью их скачивания. У нас можно найти курсовые и лабораторные работы, дипломные работы и диссертации, лекции и шпаргалки, учебники, чертежи, инструкции, пособия и методички - можно найти любые учебные материалы. Наш полезный сервис предназначен прежде всего для помощи студентам в учёбе, ведь разобраться с любым предметом всегда быстрее когда можно посмотреть примеры, ознакомится более углубленно по той или иной теме. Все материалы на сайте представлены для ознакомления и загружены самими пользователями. Учитесь с нами, учитесь на пятерки и становитесь самыми грамотными специалистами своей профессии.

Не нашли нужный документ? Воспользуйтесь поиском по содержимому всех файлов сайта:



Каждый день, проснувшись по утру, заходи на obmendoc.ru

Товарищ, не ленись - делись файлами и новому учись!

Яндекс.Метрика