Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/44180
Title: Навчально-методичний комплекс навчальної дисципліни «Бізнес-аналітика та консолідація інформації»
Other Titles: Educational and methodical complex of the discipline "Business Analytics and Information Consolidation"
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «Бизнес-аналитика и консолидация информации»
Authors: Іванченко, Надія Олександрівна
Ivanchenko, Nadiya
Иванченко, Надежда Александровна
Keywords: бізнес
аналітика
інформація
синтез
дані
методи
оцінка
business
analytics
information
synthesis
data
metods
rating
бизнес
аналитика
информация
синтез
данные
оценка
методы
Issue Date: 30-Aug-2020
Abstract: 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: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/44180
Appears in Collections:Навчально-методичні комплекси кафедри економічної кібернетики

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
04_БАКІ_МР_КРз.docМетодичні рекомендації для виконання контрольних робіт1.1 MBMicrosoft WordView/Open
08_БАКІ_МР_СРС.docМетодичні рекомендації для самостійної роботи67 kBMicrosoft WordView/Open
Теми курсових робіт з дисципліни_ЦЕ.uk.docТеми курсових робіт22 kBMicrosoft WordView/Open
00_Титулка.docТитульна сторінка306.5 kBMicrosoft WordView/Open
03_ БАКІ_МРЛР.docМетодичні вказівки до виконання лабораторних робіт8.95 MBMicrosoft WordView/Open
РП _бізнес аналітика.pdfРобоча програма455.69 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.