Data mining
Vrsta: Seminarski | Broj strana: 20
SADRŽAJ
Uvod
........................................................................................................................................................
3
Šta je Data Mining ...................................................................................................................................
4
Ciljevi Data Mining-a
..............................................................................................................................
5
Proces Data Mining-a
..............................................................................................................................
5
Alatke i tehnike Data Mining-a
...............................................................................................................
7
Zadaci Data Mining-a
............................................................................................................................
10
Algoritamske metode Data Mining-a .....................................................................................................
11
Životni ciklus Data Mining projekta
......................................................................................................
12
Mašinsko učenje i Data Mining
.............................................................................................................
13
Zaključak
................................................................................................................................................
20
Literatura
................................................................................................................................................
21
UVOD
Tokom prethodnih decenija, velike količine
podataka koje su dobijane iz raznih poslovnih softvera su bile akumulirane i
uskladištene u bazama podataka. Ovakvo masovno prikupljanje podataka
rezultiralo je time da kompanije budu bogate podacima a siromašne informacijama
korisnim za poslovanje. Količina podataka se povećavala tolikom brzinom da se
ovi uskladišteni podaci nisu mogli u potpunosti iskoristiti pa se javila
potreba za primenom nove vrste tehnologije koja se zove Business Intelligence.
Business Intelligence predstavlja familiju
proizvoda u koju spadaju Data mining proizvodi, OLAP (Online Analytical
Processing) proizvodi i proizvodi za kreiranje izveštaja.
Data mining je najvažniji proizvod iz familije
proizvoda koja se zove Business Intelligence čija je svrha pronalaženje
skrivenih obrazaca u podacima, povećavanje njihove upotrebljivosti i
transformacija tih podataka u korisno znanje.
Data mining je pronašao značajnu primenu u
poslovnim sistemima zbog velike količine dostupnih podataka i rastuće
konkurencije. Data mining tehnike se mogu primeniti na različite vrste
poslovnih problema kao što su unakrsna prodaja, detekcija prevara, upravljanje
rizikom, klasifikacija kupaca, prognoza prodaje itd.
ŠTA JE DATA MINING?
Data mining je proces „rovarenja” po sirovim
informacijama uz pomoć kompjutera i vađenja njihovog značenja. Zahvaljujući
data miningu, moguće je predvideti trend tržišta ili ponašanje konzumenata i na
taj način obezbediti uspeh firme ili proizvoda. To se postiže analizom podataka
iz raznih perspektiva i pronalaženjem veza i odnosa između naizgled nepovezanih
informacija. Analogija s rudarstvom je očigledna. U potrazi za plemenitom rudom
koja je sakrivena negde duboko u planini, neophodno je duboko kopati, izbaciti
velike količine zemlje i kamena (jalovine), a kada se jednom naiđe na žilu,
neophodno je pratiti je celom dužinom.
Zbog svega toga je proces data mininga
neraskidivo vezan za računare. Uz pomoć posebnog softvera, veliki kompjuterski
sistemi analiziraju podatke iz različitih uglova, pronalaze hipoteze,
isprobavaju ih i uče na prethodnim iskustvima. Treba uvek imati u vidu da je
softver samo alatka i da je i dalje neophodno prisustvo ljudskih eksperata koji
će dati poslednju reč. Ali u prvoj fazi obrade kompjuterski sistemi su
nezamenjivi zbog svoje brzine i nedostatka predrasuda. Za razliku od čoveka,
kome bi neka očigledna veza između dva podatka promakla jer se nalazi van
okvira njegovog očekivanja, kompjuteru takva greška ne može da se dogodi.
Takođe, čovek može da bude žrtva uslovljenosti prethodnim iskustvom, što može
da bude i pozitivno i negativno, ali je to u svakom slučaju nemoguće izbeći.
---------- OSTATAK TEKSTA NIJE PRIKAZAN. CEO RAD MOŽETE PREUZETI NA SAJTU. ----------
MOŽETE NAS KONTAKTIRATI NA E-MAIL: maturskiradovi.net@gmail.com
besplatniseminarski.net Besplatni seminarski Maturski Diplomski Maturalni SEMINARSKI RAD , seminarski radovi download, seminarski rad besplatno, www.besplatniseminarski.net, Samo besplatni seminarski radovi, Seminarski rad bez placanja, naknada, sms-a, uslovljavanja.. proverite!