Добірка наукової літератури з теми "Технологія Data Mining"

Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями

Оберіть тип джерела:

Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Технологія Data Mining".

Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.

Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.

Статті в журналах з теми "Технологія Data Mining"

1

Chagovets, L. O., V. V. Chahovets, and A. S. Didenko. "The Data Mining Technology Applications for Modeling the Unevenness of Socio-Economic Development of Regions." Business Inform 3, no. 506 (2020): 82–91. http://dx.doi.org/10.32983/2222-4459-2020-3-82-91.

Повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
2

Твердохліб, Іван Петрович. "Технологія "data mining" як інструментальний засіб удосконалення методології прогнозування соціально-економічних процесів". Актуальні проблеми економіки, № 12 (2008): 247–58.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
3

Клочко, Оксана, та Олександр Михайлюк. "SMART-ТЕХНОЛОГІЯ В МОДЕЛЮВАННІ МІЖПРЕДМЕТНИХ ЗВ’ЯЗКІВ МАТЕМАТИКИ ТА ІНФОРМАТИКИ". Науковий вісник Інституту професійно-технічної освіти НАПН України. Професійна педагогіка, № 17 (27 грудня 2018): 34–42. http://dx.doi.org/10.32835/2223-5752.2018.17.34-42.

Повний текст джерела
Анотація:
Пріоритетним напрямом розбудови системи освіти нового покоління є впровадження принципів відкритої освіти шляхом розробки електронних освітніх ресурсів із використанням SMART- технологій. У статті розкрито цілі, зміст і шляхи розв’язування проблеми моделювання процесу забезпечення міжпредметних зв’язків математики та інформатики із використанням комп’ютерно орієнтованих систем; побудовано функціональну схему макроблоку розроблення електронного навчально-методичного комплексу навчальної дисципліни. Процес розроблення електронного навчально-методичного комплексу пропоновано здійснювати шляхом використання користувачем (викладачем) можливостей блоку формування та розбудови контенту навчальної дисципліни на основі інтелектуальних алгоритмів Data Mining, макроблоку моделювання процесу навчання, електронних ресурсів метадисципліни, макроблоку пошуку, макроблоку онлайн-консультування. Реалізація метадисциплінарного підходу дасть змогу застосовувати механізми інтеграції (поєднання, взаємопроникнення, взаємозближення, утворення взаємозв’язків) та систематизації даних різних навчальних дисциплін. Планування міжпредметних зв’язків здійснюється за допомогою побудови мережевого графіка, що є формою представлення моделі навчального процесу. З метою побудови календарного графіка забезпечення міжпредметних зв’язків пропонуємо використовувати комп’ютерно орієнтовані системи інформаційно-динамічного моделювання, що дасть змогу забезпечити автоматизацію багатьох функцій управління навчальним процесом. У дослідженні за основу було взято продукт Microsoft Corporation – Microsoft Project 2016. Такі напрями реалізації SMART-технологій у моделюванні процесу навчання дадуть викладачеві можливість: визначити найбільш ефективні підходи до вирішення завдань забезпечення міжпредметних зв’язків математики та інформатики; на основі створених мережевих (календарних) графіків розробити моделі процесу забезпечення міжпредметних зв’язків; здійснювати управління процесом навчання на основі створених мережевих моделей та відслідковувати міжпредметні зв’язки, необхідні для оптимізації планування навчального процесу.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
4

Sugoniak, Inna I. "OLAP-ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ УСПІШНОСТІ СТУДЕНТІВ ЗА УМОВ РЕЙТИНГОВОЇ СИСТЕМИ ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ". Information Technologies and Learning Tools 38, № 6 (12 грудня 2013): 245–56. http://dx.doi.org/10.33407/itlt.v38i6.924.

Повний текст джерела
Анотація:
У статті висвітлені проблемні аспекти впровадження інформаційних технологій у освітню діяльність вищих навчальних закладів, визначені завдання комплексного моніторингу успішності студентів, проаналізовано сучасні технології багатовимірного аналізу даних зокрема, концепція Data Mining і OLAP-технології, визначені можливості й напрямки використання засобів багатовимірного аналізу даних у системах моніторингу успішності студентів, виконано об'єктно-орієнтоване проектування програмного комплексу системи з використанням мови UML, обґрунтований вибір платформи реалізації й наведено опис прототипу системи.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
5

Loginova, Lyudmila N., and Alexander M. Shash. "Data Mining technologies in managing the assortment of trading companies." Journal of Applied Informatics 16, no. 91 (February 26, 2021): 99–109. http://dx.doi.org/10.37791/2687-0649-2021-16-1-99-109.

Повний текст джерела
Анотація:
In the conditions of fierce competition, satisfaction of all customer needs provides a trading enterprise with a sustainable competitive advantage. With the traditional structure of the assortment, there is a decrease in both the potential and real level of profit, the loss of competitive positions in promising markets, and, therefore, there is a decrease in the stability of the enterprise. The development of an analysis system to determine the specifics of the product range, optimize the range, and adapt it to the conditions of the Russian market is undoubtedly an urgent task. This article provides an overview of trade and IT companies that use data mining technologies. The survey showed that many companies are using data mining technology to improve customer service, turnover and sales in stores. In this regard, the management of Familia decided to develop its own software that will combine the analysis of turnover and sales in the company's stores in order to increase sales and improve the placement of goods in stores so that the client buys the necessary things, increasing the company's profit. The paper shows the possibility of combining several data mining methods in one system; shows the results of the analysis system and shows the effectiveness of the developed analysis system at Familia. The uniqueness of the developed software is the combination of data mining algorithms into one software product. The developed analysis system, based on the joint work of two data mining algorithms K-means and Apriori, allows you to manage the range of trade enterprises, reducing company losses.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
6

Мороз, Б., Л. Кабак, A. Ширін та С. Овчаренко. "Використання Data Mining в інформаційних бібліотечних системах." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 42 (31 березня 2021): 177–84. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-42-26.

Повний текст джерела
Анотація:
В даний час для аналізу даних використовуються алгоритми та інструменти для аналізу даних, які називаються Data Mining. Data Mining успішно використовується в різних галузях промисловості. У статті розглядається можливість впровадження цієї технології в бібліотечні системи, оскільки аналіз даних можна використовувати для отримання різних прогнозів. Сучасні технології надходять і до бібліотек. Для запобігання дефіциту книг, та запобігання переповнення бібліотеки застарілими книгами ми можемо використовувати інформаційну систему з функціями аналізу даних з інтеграцією інструментів аналізу даних у системи управління ризиками, які можуть допомогти отримати корисну інформацію з бази даних з метою прийняття рішення про списання книг або переміщення в сховище.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
7

Samarkin, M. E., and V. N. Tarasov. "Telecommunication company big data classification by data mining technique." Infokommunikacionnye tehnologii 14, no. 3 (September 2016): 258–63. http://dx.doi.org/10.18469/ikt.2016.14.3.05.

Повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
8

Расулев, Абдулазиз, та Баходир Исмоилов. "Организационно-правовые аспекты применения цифровых технологий в противодействии коррупции: зарубежный опыт правоприменительной практики". Общество и инновации 1, № 2 (18 листопада 2020): 300–320. http://dx.doi.org/10.47689/2181-1415-vol1-iss2-pp300-320.

Повний текст джерела
Анотація:
В статье рассматриваются опыт зарубежных стран в сфере применения цифровых технологий в противодействии коррупции. Определено, что в ряде иностранных государств наряду с уже апробированными технологиями (электронное правительство, информационные и краудсорсинговые платформы) активно внедряются современные информационные технологии такие как: технологии обработки больших объемов данных (Big Data), распределенной книги (DLT), блокчейн, интеллектуального анализа данных (Data Mining), интеллектуального анализа в сфере противодействия коррупции при проведении государственных закупок, аналитические инструменты для аудиторов (Forensic Tools), электронные системы верификации деклараций о доходах, расходах, активах и интересах государственных служащих, электронные технологии противодействия коррупции при осуществлении электорального процесса и др. Определено, что преимущества цифровизации могут осуществляться только при наличии соответствующих инфраструктур, положений, финансовых ресурсов и персонала, подготовленного по вопросам ИКТ. Обосновано, что процессы цифровизации правоохранительной деятельности способствуют повышению эффективности проводимой антикоррупционной политики, обеспечивают ее эффективность, объективность, позволяют снижению расходов на поддержание правопорядка, минимизируют влияние человеческого фактора в указанной сфере. Отмечено, что технологии, основанные на нейронных сетях и децентрализованных, синхронизированных базах данных фундаментально изменят характер государственного управления и способны значительно снизить риски коррупционных правонарушений в будущем
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
9

Okunev, Boris V., and Alexander S. Shurykin. "Solving the problem of calendar data preprocessing during the implementation of Data Mining technology." Journal Of Applied Informatics 15, no. 90 (December 28, 2020): 27–41. http://dx.doi.org/10.37791/2687-0649-2020-15-6-27-41.

Повний текст джерела
Анотація:
At the moment, dirty data, that is, low-quality data, is becoming one of the main problems of effectively solving Data Mining tasks. Since the source data is accumulated from a variety of sources, the probability of getting dirty data is very high. In this regard, one of the most important tasks that have to be solved during the implementation of the Data Mining process is the initial processing (clearing) of data, i.e. preprocessing. It should be noted that preprocessing calendar data is a rather time-consuming procedure that can take up to half of the entire time of implementing the Data Mining technology. Reducing the time spent on the data cleaning procedure can be achieved by automating this process using specially designed tools (algorithms and programs). At the same time, of course, it should be remembered that the use of the above elements does not guarantee one hundred percent cleaning of "dirty" data, and in some cases may even lead to additional errors in the source data. The authors developed a model for automated preprocessing of calendar data based on parsing and regular expressions. The proposed algorithm is characterized by flexible configuration of preprocessing parameters, fairly simple implementability and high interpretability of results, which in turn provides additional opportunities for analyzing unsuccessful results of Data Mining technology application. Despite the fact that the proposed algorithm is not a tool for cleaning absolutely all types of dirty calendar data, nevertheless, it successfully functions in a significant part of real practical situations.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
10

Burlakov, Alexandr, and Irina Mushenyk. "Theoretical Principles of Implementation and Use of Modern Technologies of Intellectual Data Analysis in Economy." Modern Economics 25, no. 1 (February 23, 2020): 27–32. http://dx.doi.org/10.31521/modecon.v25(2021)-04.

Повний текст джерела
Анотація:
Abstract. The aim of the article is to study the theoretical foundations of the introduction and use of modern technologies of data mining in the economy of Ukraine. Research methodology. The theoretical and methodological basis of the article were the works of leading foreign and domestic scientists on the evaluation of the effectiveness of the implementation and use of data mining technologies. Achieving this goal was carried out using the following scientific techniques and research methods: monographic (in reviewing and studying the literature on evaluating the effectiveness of data mining technologies), analysis and synthesis (for research and generalization of research results); logical-theoretical and dialectical (to form the conclusions of the study). In the process of research, the substantiation of theoretical calculations and conclusions was carried out on the basis of system-functional and structural approaches to the analysis of information flows and control systems of data mining technologies. The information base of the study is articles and monographs, including those posted on web pages. Results of the research. The theoretical bases of functioning of modern technologies of data mining in the information economy are systematized, and also questions of the basic directions of application of the Data Mining system are analyzed, namely as a mass product for business applications and as a tool for unique researches. Scientific novelty of research results. It consists in the theoretical substantiation of possibilities of introduction and application of modern technologies of intellectual analysis, in various branches of economy, as effective tools of providing the timely information for the management of business entities on the basis of which it is possible to make qualitative administrative decisions. The practical significance of the research results. The obtained results can be used for further prospective research of information systems of economic entities, which are created on the basis of modern data mining systems, as well as in the implementation of computerization tools for analytical and synthetic data processing of information systems in the enterprise. Keywords: information system; data mining; information technology; data mining.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Дисертації з теми "Технологія Data Mining"

1

Кунцев, С. В. "Технологія розробки програм аналізу даних за допомогою алгоритмів Data Mining бібліотеки Xelopes". Thesis, Харківський національний економічний університет, 2010. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/62670.

Повний текст джерела
Анотація:
Розглянута технологія розробки програм з використанням бібліотеки Xelopes. Використання технології дозволяє аналітику на практиці вивчити основні принципи створення систем інтелектуального аналізу даних. The considered technology of program development is with the use of library of Xelopes. The use of technology allows analytic geometry in practice to learn basic principles of creation of the systems of intellectual analysis of data.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
2

Довбиш, Анатолій Степанович, Анатолий Степанович Довбыш, Anatolii Stepanovych Dovbysh, Олена Владиславівна Коробченко, Елена Владиславовна Коробченко, Olena Vladyslavivna Korobchenko, and J. V. Symonovskiy. "Improving Information and Software Support for Data Mining System of Drones." Thesis, Sumy State University, 2016. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/47140.

Повний текст джерела
Анотація:
The aim is to improve information and software support of intellectual system of recognition of objects on the ground. It was formed input mathematical description of data mining system. This description has been made for the purpose of development of intelligent analysis system of information data of drones that can be trained within the current IEI-technology. The mathematical models of the system functioning under training and test conditions has been developed. implemented optimization algorithms and evaluated the effectiveness of the system. The issues of development and implementation of software of optimizing algorithms as well as the issues of assessment the effectiveness of the system have been analyzed.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
3

Тімофєєв, В. О., та В. В. Кирій. "Використання інформаційних технологій у забезпеченні безпеки соціальних систем". Thesis, ХНУРЭ, 2015. http://openarchive.nure.ua/handle/document/5719.

Повний текст джерела
Анотація:
In this paper, the necessity of using modern information systems and technologies of large data arrays to determine the safety of socio-economic systems and ensure sufficient analysis of challenges and threats to security companies analyzed several software systems, where processing technologies implemented information files.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
4

Пономаренко, Ігор Віталійович, та Р. І. Яковець. "Вивчення соціально-економічних процесів за допомогою технології Data Mining". Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2017. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/7131.

Повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
5

Коноваленко, Ольга Євгенівна, та В. О. Брусенцев. "Технології інтелектуального аналізу даних". Thesis, НТУ "ХПІ", 2015. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/25008.

Повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
6

Перова, И. Г., та Е. Н. Бражникова. "Информационная технология анализа медицинских данных в онлайн-режиме". Thesis, Україна, Залізний порт, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/10332.

Повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
7

Мазур, Віра Іванівна, Вадим Федорович Сураєв та Олексій Вікторович Іванкевич. "Інформаційні технології в конкурентній розвідці сучасних компаній". Thesis, Національний авіаційний університет, 2020. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/43314.

Повний текст джерела
Анотація:
Окреслено підходи до використання інструментів інтелектуальної обробки даних в конкурентній розвідці сучасних компаній. Важко не погодитися з тим, що в сучасних компаніях неможливе успішне ведення бізнесу без розуміння ситуації на ринках. Некеровані потоки інформації без їхнього глибинного аналізу не тільки не допомагають роз'яснити реальну ситуацію, а, швидше, спотворюють її. Виправити цю ситуацію значною мірою можливо за допомогою конкурентної розвідки (competitive intelligence). Конкурентна розвідка полягає в збиранні й глибокій аналітичній обробці інформації, яка необхідна для ухвалення оптимальних управлінських рішень керівництвом вищої ланки компаній у процесі ведення конкурентної боротьби. Її призначення - отримувати дані про ринки збуту, конкурентів, партнерів, контрагентів, нові технології, тарифи, нормативні акти. При цьому, на відміну від промислового шпигунства, конкурентна розвідка проводиться суто в рамках правових норм - використовуються виключно легітимні методи. Зазвичай конкурентна розвідка спирається на відкриті джерела інформації: опубліковані документи відкритого доступу, які містять огляди товарного ринку; інформацію про нові технології; злиття й поглинання компаній; оголошення, виставки й конференції та інше. Широко використовуються відомості, які знаходяться в документах, уже наявних у компаніях, що ведуть конкурентну боротьбу; результати маркетингових досліджень; інформація, отримана під час конференцій, спілкування з клієнтами, колегами, конкурентами. Чимало таких даних потрапляє в мережеву пресу, прес-релізи, доповіді, звіти або наводиться на корпоративних Wеb-сайтах.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
8

Дронова-Вартанян, И. В. "Оценка перспектив внешнеэкономической деятельности предприятия на основе совершенствования использования информационных ресурсов". Thesis, НТУ "ХПИ", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/26431.

Повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
9

Кирій, В. В., та Є. О. Климко. "Впроваждення технологій data mining для моделювання економічних систем". Thesis, 2015. http://openarchive.nure.ua/handle/document/7928.

Повний текст джерела
Анотація:
Business intelligence is the set of techniques and tools (software) for the transformation of raw data into into useful knowledge for the purpose of making effective and informed management decisions. Data Mining is an analytic process designed to explore data (usually large amounts of data, also known as «big data»), to identify the interdependence and hypotheses . It is used in different spheres of life and took special place in management decisions
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Тези доповідей конференцій з теми "Технологія Data Mining"

1

Маховиков, Алексей Борисович, Александр Сергеевич Лутонин, and Сергей Борисович Крыльцов. "TOOLS FOR BIG DATA PROCESSING AND THE PROSPECTS OF THEIR USE IN MINING INDUSTRY." In Высокие технологии и инновации в науке: сборник избранных статей Международной научной конференции (Санкт-Петербург, Ноябрь 2020). Crossref, 2020. http://dx.doi.org/10.37539/vt188.2020.93.31.022.

Повний текст джерела
Анотація:
В статье рассматриваются основные инструменты и технологии для работы с большими объемами данных, которые могут быть использованы для предприятий горнодобывающей промышленности. Также рассмотрены перспективы их использования в этой сфере. The article discusses the main tools and technologies for working with big data that can be applied in mining industry. The prospects of their use in this area are also considered.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
2

Trofimov, Egor Viktorovich, Oleg Gennad'evich Metsker, and David Dokkaevich Paskoshev. "ASSESSMENT OF THE HUMANIZATION OF LEGAL REGULATION BASED ON ML-TECHNOLOGIES AND JUDGMENTAL BIG DATA MINING." In Цифровые технологии и развитие права. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Всероссийский государственный университет юстиции (РПА Минюста России)", 2021. http://dx.doi.org/10.47645/9785604572887_40.

Повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
3

Fadeeva, Irina I., Nataliya V. Yurkevich, and Alexey N. Fage. "Application of electrical tomography to detecting of spreading substance from a dump in aquifers sand in laboratory condition." In Недропользование. Горное дело. Направления и технологии поиска, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых. Экономика. Геоэкология. Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука Сибирского отделения Российской академии наук, 2020. http://dx.doi.org/10.18303/b978-5-4262-0102-6-2020-072.

Повний текст джерела
Анотація:
The paper presents measurements of resistivity changes in homogeneous medium (water–saturated sand) with spherical inhomogeneity made from the substance of sulfide waste from gold mining (Talmovka dump, Kemerovo region) performed in a laboratory. Repeated resistivity measurements over single profile in time domain show the process of pore solution spreading (diffusion) from the waste material to the water–saturated sand and its further neutralization. The time–varying resistivity data is processed in Res2Dinvx64 program with a time–lapse survey option.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
Ми пропонуємо знижки на всі преміум-плани для авторів, чиї праці увійшли до тематичних добірок літератури. Зв'яжіться з нами, щоб отримати унікальний промокод!

До бібліографії