data mining. instruments
DESCRIPTION
Data Mining. Instruments. PolyAnalyst. PolyAnalyst Workplace. PolyAnalyst . Аналитический инструментарий. Моделирование Прогнозирование Кластеризация Классификация Текстовый анализ. Модули для построения числовых моделей. Find Laws (FL) PolyNet Predictor (PN) - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
PolyAnalyst
PolyAnalyst Workplace
PolyAnalyst. Аналитический инструментарийМоделированиеПрогнозированиеКластеризацияКлассификацияТекстовый анализ
Модули для построения числовых моделей
Find Laws (FL)PolyNet Predictor (PN)Stepwise Linear Regression (LR)Memory based Reasoning (MR)
PolyAnalystАлгоритмы кластеризацииFind Dependencies (FD)Find Clusters (FC)
PolyAnalystАлгоритмы классификацииClassify (CL)Discriminate (DS)Decision Tree (DT)Decision Forest (DF)
PolyAnalystАлгоритмы ассоциацииMarket Basket Analysis (BA)Transactional Basket Analysis (TB)
PolyAnalystМодули текстового анализаText Analysis (ТА)Text Categorizer (TC)Link Terms (LT)Text OLAP Taxonomies
PolyAnalystОбщесистемные характеристики
KXENПредпосылки
1990 – В. Вапник, “Статистическая Теория Обучения”
Опора на Теорию минимизации структурного
риска В. Вапника (Structured Risk Minimization).
KXENТипы аналитических задачЗадачи регрессии/классификации (в т.ч.
определение вкладов переменных);Задачи сегментации/кластеризации;Анализ временных рядов;Поиск ассоциативных правил (анализ
потребительской корзины).
KXEN
KXEN. Структура
KXEN. КомпонентыАгрегирования СобытийКодирования ПоследовательностейСогласованного КодированияРобастной РегрессииИнтеллектуальной СегментацииОпорных ВекторовАнализа Временных РядовЭкспорта Моделей
Data Mining.Области примененияРозничная торговля Банковское делоТелекоммуникацииСтрахование Другие приложения в бизнесе Медицина Молекулярная генетика и генная инженерияПрикладная химия
Data Mining.Примеры приложенийМоделирование откликаОценка заказчикаСегментация клиентов