Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/44180
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Іванченко, Надія Олександрівна | - |
dc.contributor.author | Ivanchenko, Nadiya | - |
dc.contributor.author | Иванченко, Надежда Александровна | - |
dc.date.accessioned | 2020-09-09T10:28:03Z | - |
dc.date.available | 2020-09-09T10:28:03Z | - |
dc.date.issued | 2020-08-30 | - |
dc.identifier.uri | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/44180 | - |
dc.description.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. | uk_UA |
dc.description.abstract | 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. | uk_UA |
dc.description.sponsorship | Дисциплина "Бизнес-аналитика и консолидация информации" знакомит студентов с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются различия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, проявляют Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается область применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использует технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | бізнес | uk_UA |
dc.subject | аналітика | uk_UA |
dc.subject | інформація | uk_UA |
dc.subject | синтез | uk_UA |
dc.subject | дані | uk_UA |
dc.subject | методи | uk_UA |
dc.subject | оцінка | uk_UA |
dc.subject | business | uk_UA |
dc.subject | analytics | uk_UA |
dc.subject | information | uk_UA |
dc.subject | synthesis | uk_UA |
dc.subject | data | uk_UA |
dc.subject | metods | uk_UA |
dc.subject | rating | uk_UA |
dc.subject | бизнес | uk_UA |
dc.subject | аналитика | uk_UA |
dc.subject | информация | uk_UA |
dc.subject | синтез | uk_UA |
dc.subject | данные | uk_UA |
dc.subject | оценка | uk_UA |
dc.subject | методы | uk_UA |
dc.title | Навчально-методичний комплекс навчальної дисципліни «Бізнес-аналітика та консолідація інформації» | uk_UA |
dc.title.alternative | Educational and methodical complex of the discipline "Business Analytics and Information Consolidation" | uk_UA |
dc.title.alternative | Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «Бизнес-аналитика и консолидация информации» | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
Appears in Collections: | Навчально-методичні комплекси кафедри бізнес-аналітики та цифрової економіки |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
04_БАКІ_МР_КРз.doc | Методичні рекомендації для виконання контрольних робіт | 1.1 MB | Microsoft Word | View/Open |
08_БАКІ_МР_СРС.doc | Методичні рекомендації для самостійної роботи | 67 kB | Microsoft Word | View/Open |
Теми курсових робіт з дисципліни_ЦЕ.uk.doc | Теми курсових робіт | 22 kB | Microsoft Word | View/Open |
00_Титулка.doc | Титульна сторінка | 306.5 kB | Microsoft Word | View/Open |
03_ БАКІ_МРЛР.doc | Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт | 8.95 MB | Microsoft Word | View/Open |
РП _бізнес аналітика.pdf | Робоча програма | 455.69 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.