04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 j h ; h j h = j : f...

16
Ɇɿɧɿɫɬɟɪɫɬɜɨ ɨɫɜɿɬɢ ɿ ɧɚɭɤɢ ɍɤɪɚʀɧɢ ɇɚɰɿɨɧɚɥɶɧɢɣ ɭɧɿɜɟɪɫɢɬɟɬ ɜɨɞɧɨɝɨ ɝɨɫɩɨɞɚɪɫɬɜɚ ɬɚ ɩɪɢɪɨɞɨɤɨɪɢɫɬɭɜɚɧɧɹ ɇɚɜɱɚɥɶɧɨ-ɧɚɭɤɨɜɢɣ ɿɧɫɬɢɬɭɬ ɚɜɬɨɦɚɬɢɤɢ, ɤɿɛɟɪɧɟɬɢɤɢ ɬɚ ɨɛɱɢɫɥɸɜɚɥɶɧɨʀ ɬɟɯɧɿɤɢ Ʉɚɮɟɞɪɚ ɤɨɦɩ’ɸɬɟɪɧɢɯ ɧɚɭɤ "ɁȺɌȼȿɊȾɀɍЮ" ɉɪɨɪɟɤɬɨɪ ɡ ɧɚɭɤɨɜɨ-ɩɟɞɚɝɨɝɿɱɧɨʀ, ɦɟɬɨɞɢɱɧɨʀ ɬɚ ɜɢɯɨɜɧɨʀ ɪɨɛɨɬɢ ______________ Ɉ.Ⱥ. Ʌɚɝɨɞɧɸɤ "____" _______________ 2018 ɪ. 04-05-43 ɊɈȻɈɑȺ ɉɊɈȽɊȺɆȺ ɇȺȼɑȺɅЬɇɈȲ ȾИɋɐИɉɅȱɇИ Program of the Discipline Іɧɬɟɥɟɤɬɭɚɥьɧɢɣ ɚɧɚɥɿɡ ɞɚɧɢɯ Intelligent Data Analysis cɩɟɰɿɚɥɶɧɿɫɬɶ specialty 122 “Ʉɨɦɩ’ɸɬɟɪɧɿ ɧɚɭɤɢ” 122 “Computer sciences” ɫɩɟɰɿɚɥɿɡɚɰɿɹ specialization ɟ – 2018

Upload: others

Post on 21-Mar-2021

5 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

- ,

" Ю" - ,

______________ . .

"____" _______________ 2018 .

04-05-43

Ь И И И

Program of the Discipline

І ь Intelligent Data Analysis

c

specialty

122 “ ’ ”

122 “Computer sciences”

specialization

– 2018

Page 2: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

2

“І ” ( ) 122

“ ’ ” / . . – : , 2018. – 15 .

: . ., . . , ’ .

“_30_” ____08____ 2018 № _1_

’ . .

- є 122 “ ’ ”.

“_30_” _____08____ 2018 № _1_

- І. .

© . . , 2018

© , 2018

Page 3: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

3

“І ” - ,

( ) 122 “ ’ ”.

є , “ ”, “ ”.

“ ”, “ ”,

, .

“І ”

є ’є

. , ’ є

. є

. є

’ , є є ,

є .

К : , « », , , - , ,

, .

bstract The knowledge and skills acquired during the study of the discipline

"Intelligent Data Analysis" are integral components of the formation of

professional competence and an important aspect of academic and professional

training of students. The course program is designed for students, for whom the use

of computer technology in professional activities is a prerequisite for professional

success. The discipline program involves a comprehensive study of the main

aspects of the methods and models of data classification in the framework of a

competent approaches.

The course of the intellectual data analysis includes the main aspects of the

implementation of algorithms solutions to the problems of processing large

amounts of information, is one of the basic disciplines of professional training of

students, and it is based on the use of modern learning technologies.

Key words: clusterization, method of "nearest neighbor", precedence

considerations, data visualization, cross-tabulation, trust networks, neural

networks, genetic algorithms.

Page 4: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

4

ь

, ,

3,5

12 “І ”

– 2

122 “ ’

:

– 2 2

І - : є

– 105

3

-

: – 4 .

– 6 .

- :

– 1 . – 9 .

( )

18 . 2 . ,

- -

18 . 8 .

69 . 95 . І : -

:

.

:

– 34,29% 65,71%.

– 9,52% 90,48%.

Page 5: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

5

1. ь

“І ” є -

“ ’

” 122 “І ”. - .

є .

: , , .

“І ” є

. -

: :

– ; – ; OLAP DataMining;

:

– , , ,

; – ,

; :

– ; – ,

; ; – , .

2. ь

ь 1

1. я я

, Data Mining. . . . . . .

.

Page 6: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

6

2. я . .

. . . , Support Vector Machine (SVM). .

є .

3. ь

. . . .

4. ь . .

OLAP- . . FASMI.

ь 2

5. . Іє .

6. . .

. . Apriori. .

7. .

. . . . . . .

.

8. OLAP-

OLAP- . MOLAP, ROLAP, HOLAP.

9. . я . я я я ь

. . І :

SAS Enterprise Miner, Poly Analyst, Cognos, STATISICA Data Miner, Oracle Data

Mining, Deductor, KXEN.

Page 7: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

7

3. ь

.

.

. .

.

.

.

. .

.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

ь 1

1.

-

11 2 - 2 - 7 12 1 - 1 - 10

2.

11 2 - 2 - 7 12 1 - 1 - 10

3.

ь

11 2 - 2 - 7 11 - - 1 - 10

4.

-

-

-

ь

11 2 - 2 - 7 11 - - 1 - 10

1

44 8 0 8 0 28 46 2 0 4 0 40

ь 2

5.

12 2 - 2 - 8 12 - - 1 - 11

Page 8: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

8

6.

-

12 2 - 2 - 8 12 - - 1 - 11

7.

-

. -

12 2 - 2 - 8 12 - - 1 - 11

8.

А

OLAP-

12 2 - 2 - 8 12 - - 1 - 11

9.

-

. -

.

І

-

ь

13 2 - 2 - 9 11 - - - - 11

2

61 10 0 10 - 41 59 0 0 4 0 55

ь : 105 18 0 18 0 69 105 2 0 8 - 95

Page 9: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

9

4. ь

№ /

1. 2 1

2. 2 1

3. ь 2 1

4. ь

2 1

5. 2 1

6. 2 1

7. . 2 1

8. А OLAP- 2 1

9. . . І

ь 2 -

18 8

5.

є (69 .):

1) (0,5 . 1 . ) – 25 .

2) (6 . 1 ) –21 . 3) ,

23 .

/

1. І

ь 7 10

2.

7 10

3. ь:

CART, C4.5, CHAID, CN2, NewId, ITrule 7 10

4. :

ь , “ Ч ”,

7 10

5. Agglomerative

Nesting (AGNES), Divisive ANAlysis (DIANA); 8 11

Page 10: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

10

Partitioning Around Medoids (PAM), BIRCH,

CURE, CHAMELEON, ROCK, WaveCluster,

CLARA, Clarans, DBScan

6. Apriori: AprioriTid,

AprioriHybrid, DHP, PARTITION, DIC 8 11

7. К Self-

Organizing Maps (SOM). ь 8 11

8. OLAP- 8 11

9.

ь 9 11

69 . 95 .

“І ” є , . 5. є

. є 4

. є . є ,

.

6.

є , .

є , . ’

, : є ( )

, ’ ; ; .

є , , .

, ,

: , , - , - , , ,

, “ ”, “ ”.

.

Page 11: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

11

є - , є ,

, є

, .

. є , ’ . є

. , є

“ ”.

, .

, ,

’ . -

є , , , . - , , - .

- є

- . , , .

, , є , є

, .

- є , . є -

, є , є

. ( ) ( - ) є ’є 5 – 6

є . – є , , ,

. є є ,

Page 12: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

12

. -

, , ,

, , .

, “ ь” є

, , .

– ,

. “ ь ”.

“ ь” є , є

є . ь – , є

, .

. “ ” є

. є

“ . ”.

“ ” є .

“ ” . є ,

є , , є

. К - – , є

є , , , , .

Page 13: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

13

7.

.

.

: – ; – ,

’ . є ’ .

100- . ,

“І ь ”, є:

, ;

; ( , ,

, ); ґ ’ ; .

100- .

( , ,

) % , , :

0% – ; 40% – є

; 60% – , є

; 80% – ,

є ( , , ); 100% – , .

Page 14: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

14

, ь

7-

( )

1 2

1 2 3 4 5 6 7 8 9

6 6 6 7 7 7 7 7 7 40 100

1, 2,..., 9 .

8. Ш

,

( ),

90 – 100

82-89

74-81

64-73

60-63

35-59

0-34 ’

9.

“І ” є:

1. ( )

, . 2. .

3. . . І - “І ”.

10.

10.1.

1. . ., . . І . :

, 2007. 376 c.

2. ., . Data mining : . . : , 2001. 368 .

Page 15: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

15

3. . І., . . : . . : , 2003.

136 . 4. . . : .

. . : , 2004. 352 . 10.2.

1. . ., . . : . . : , 2004. 424 .

2. , . / . ., . ., . ., . . : , 1997. 112 .

3. . . . . : , 2005. 304 .

4. . ., . . : . . : - , 2001. 382 .

5. . ., . ., . . Soft Computing :

. : - , 2002. 145 .

6. . . . : , 2004. 344 .

7. . . : , , . :

І - , 1999. 320 . 8. ., ., . ,

. . . . . . . : - , 2004. 452 .

9. . ., . . . . . :

- , 2004. 143 . 10. . . . . :

, 2004. 320 . 11. Ч . . Data Mining. .: “ ”, 2016. 471 c. URL:

http://lnfm1.sai.msu.ru/~rastor/Books/Chubukova-Data_Mining.pdf (

: 28.08.2018).

11. І

1. . .І. . URL:

http://www.nbuv.gov.ua/

2. ( . , , 6) / URL : http://www.libr.rv.ua/

3. ( . , . , 44) URL: http://cbs.rv.ua/

4. ( . , . , 75) / URL:

Page 16: 04-05-43ep3.nuwm.edu.ua/12130/1/04-05-43 (1).pdf · 2018. 11. 9. · 04-05-43 J H ; H J H = J : F Ь H 2 И K PИ I E 1 GИ Program of the Discipline І g l _ e _ d l m Z eь b c

16

http://nuwm.edu.ua/naukova-biblioteka ( ).