Data mining si introducerea in descoperirea cunostintelor

Lucrare de licenta despre Data mining si introducerea in descoperirea cunostintelor
O tehnica data mining este o unealta care necesita indrumare umana experimentata. Nu este suficient ca tehnica aleasa sa fie implementata in baza de date si sa se astepte ca aceasta sa atentioneze utilizatorul in momentul in care "vede" un tipar interesant. Existenta tehnicilor data mining nu elimina nevoia ca utilizatorul sa-si cunoasca afacerea, sa-si inteleaga datele si metodele analitice.O tehnica data mining asista analistii prin gasirea tiparelor si relatiilor dintre date, dar nu spune valoarea tiparului pentru organizatie. Mai mult, tiparul descoperit de aceasta tehnica trebuie verificat in lumea reala.

Trebuie amintit ca relatiile predictive gasite prin intermediul tehnicilor data mining nu sunt neaparat cauzele unei actiuni sau comportament. De exemplu, o tehnica data mining poate determina ca barbatii cu venituri intre anumite limite care se aboneaza la o anumita revista sunt posibili cumparatori ai unui produs care se doreste a fi vandut. In timp ce se foloseste acest tipar, tintind catre cumparatori care sa se incadreze in el, nu trebuie sa se presupuna ca vreunul din factori ii determina sa cumpere acel produs.

Lucrare de licenta despre Data mining si introducerea in descoperirea cunostintelor

Lucrare de licenta despre Data mining si introducerea in descoperirea cunostintelor
Cuprins

Capitolul I. Introducere.......................................4
1.1 Necesitatea aparitiei unei noi tehnologii de manipulare a datelor.................................4
1.2 Posibilitati oferite de tehnicile data mining.....................5
1.3 Tehnicile data mining si depozitarea datelor..................7
1.4 Data mining si OLAP...................................8
1.5 Data mining, invatarea automatelor si statistica.......................................9
1.6 Data mining si tendintele hardware si software...............10
1.7 Aplicatii ale tehnicilor data mining......................11
1.8 Succesul in data mining...............................12

Capitolul II. Descrierea datelor pentru data mining.................13
2.1 Sumarizare si vizualizare........................................13
2.2 Clustering........................................14
2.3 Analiza legaturilor............................32

Capitolul III. Modele si algoritmi data mining...................35
3.1 Data mining predictiv...................................35
3.2 Modele data mining...................................38
3.3 Modelul episoadelor..............................53

Capitolul IV. Modelarea procesului de data mining...................49
4.1 Modelarea proceselor. Generalitati..............................49
4.2 Modelarea de tip "Two Crows"...........................50

Capitolul V. Produse si aplicatii data mining.......................76
5.1 Categorii de produse data mining............................76
5.2 Capabilitati esentiale.................................77
5.3 Forarea in WWW...........................................81
5.4 Invatarea automatelor..........................................94

Concluzii..................................................99

Bibliografie.................................................101