Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Выложенные файлы

  • Страницы:
  • 1
  • Всего: 9
Учебно-методическое пособие. — Пенза: Изд-во ПГУ, 2022. — 72 с. Рассмотрены возможности языка программирования Python для анализа данных. Приведены задания для лабораторных работ по разведочному, описательному и исследовательскому анализу данных. Материал соответствует программе дисциплины «Анализ данных» и может быть использован при изучении дисциплин «Бизнес-аналитика на...
  • №1
  • 3,85 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Edited by Jim S., Haluk D. - New York - Business Expert Press, 2019 - 116 p. - 2nd edition - 2 volumes - ISBN-13 978-1-94944-356-1 Big data is an emerging phenomenon that has enormous implications and impacts upon business strategy, profitability, and process improvements. All service systems generate big data these days, especially human-centered service systems such as...
  • №2
  • 2,56 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Wiley, 2004. — 456 p. The heart of the book provides the complete set of models that will support most of an organization's core business functions, including universal meta models for enterprise-wide systems, business meta data and data stewardship, portfolio management, business rules, and XML, messaging, and transactions
  • №3
  • 8,18 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
  • №4
  • 509,49 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
  • №5
  • 529,73 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Изучение интеллектуальных методов анализа данных. Компонентный анализ. Кластерный анализ. Изучение особенностей применения компонентного и кластерного анализа с целью изучения структуры данных.
  • №6
  • 424,26 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
  • №7
  • 358,47 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
  • №8
  • 466,68 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений....
  • №9
  • 899,79 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Нет выложенных файлов.
  • Страницы:
  • 1
  • Всего: 9