Data mining | seminarski diplomski

Ovo je pregled DELA TEKSTA rada na temu "Data mining". Rad ima 20 strana. Ovde je prikazano oko 500 reči izdvojenih iz rada.
Napomena: Rad koji dobjate na e-mail ne izgleda ovako, ovo je samo DEO TEKSTA izvučen iz rada, da bi se video stil pisanja. Radovi koje dobijate na e-mail su uređeni (formatirani) po svim standardima. U tekstu ispod su namerno izostavljeni pojedini segmenti.
Uputstvo o načinu preuzimanja rada možete pročitati OVDE.


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.
...

CEO RAD MOŽETE PREUZETI NA SAJTU: WWW.MATURSKIRADOVI.NET