4 Литература
Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP, Data Mining. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336с.
Ситник В.Ф. Інтелектуальний аналіз даних. К.: КНЕУ, 2007. –
Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.
Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. _ СПб.: Питер, 2010. – 704 с.
Чубукова И.А. Data mining: учебное пособие – М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 382 с. – ISBN 5-9556-0064-7.
Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е издание, пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 656 с.
Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия "Учебники экономико-аналитического института МИФИ" под ред. проф. В.В. Харитонова). М.: МИФИ, 1998. - 224 с.
http://www.ml-class.org/course/auth/welcome- курс по машинному обучению.
К. В. Воронцов Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). Конспект лекций - http://www.ccas.ru/voron
- Системи підтримки прийняття рішень методичні вказівки
- Частина 1
- Содержание
- 1 Лабораторная работа № 1. Создание хранилищ данных. Olap – технология анализа данных 14
- 2 Лабораторная работа № 2. Прогнозирование с помощью нейронных сетей в программе Deductor 43
- 2.3 Контрольные вопросы 59
- 3 Лабораторная работа № 3. Знакомство с Neural Network
- 4 Рекомендованная литература 78 Введение в сппр
- 1 Лабораторная работа № 1 Тема: Создание хранилища данных. Olap – технология анализа данных.
- 1.1 Аналитическая платформа Deductor
- 1.2 Хранилища данных – подготовка данных для анализа
- Принципы организации хранилища:
- 1.3 Описание бизнес-задачи по созданию аналитической отчетности аптечной сети
- 1.4 Создание хранилища данных в системе Deductor
- 1.5 Анализ данных с помощью кросс-таблиц и визуализации
- 1.5.2 Срезы из хранилища данных и olap кубы
- 1.5.3 Кросс-диаграмма
- 1.5.4 Фильтрация данных в кубе
- 1.6 Задание к лабораторной работе
- 1.7 Контрольные вопросы
- 2 Лабораторная работа № 2 Тема: Нейронные сети. Прогнозирование с помощью нейронной сети в программе Deductor
- 2.1 Нейронные сети: основные понятия
- 2.1.1 Искусственный нейрон и нейронная сеть
- 2.1.2 Обучение
- 2.1.3. Нейронные сети обратного распространения
- 2.2 Прогнозирование с помощью нейронных сетей в Deductor
- 2.2.1 Исходные данные
- 2.2.2 Расчет автокорреляции столбцов
- 2.2.3 Удаление аномалий и сглаживание
- 2.2.4 Скользящее окно 12 месяцев назад
- 2.2.5 Обучение нейросети
- 2.2.6 Построение прогноза
- 2.2.7 Результат
- 2.2.8 Выводы
- 2.3 Контрольные вопросы
- 2.4 Рынок нейропакетов
- 3 Лабораторная работа №3 Тема: зНакомство с neural network toolbox пакета mAtlab
- 3.1 Нейронные сети: графический интерфейс пользователя
- 3.1.1 Управляющие элементы nnTool
- 3.1.3 Разделение линейно-неотделимых множеств
- Пример 3.2. Пусть требуется создать нейронную сеть, выполняющую логическую функцию "исключающее или".
- 3.1.4 Задача аппроксимации
- Пример 3.3. Необходимо выполнить аппроксимацию функции , где , а n - число точек функции.
- 3.2 Функции Matlab для работы с нейронными сетями
- 1) Линейная функция активации purelin.
- 2) Логистическая функция активации logsig.
- 3) Создание новой нейронной сети и ее обучение
- 3.3 Задание к лабораторной работе
- 3.4. Контрольные вопросы
- 4 Литература