Дослідження сервісів технології Data Mining
Loading...
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Дніпровський національний університет залізничного транспорту ім. акад. В. Лазаряна, Дніпро
Abstract
UK: Об’єкт дослідження: функції кластеризації, пошуку викидів, прогнозування та пошуку моделі лінійної регресії, що реалізовані сервісами Rapid Miner та Orange.
Предметом дослідження є результати отримані під час обробки даних різними сервісами.
Метою дослідження є визначення впливу інструменту, що використовується для обробки даних, на кінцеві результати при дослідженні даних.
Методи дослідження: порівняння часу виконання функцій сервісів, порівняння оцінок якості для отриманих результатів, аналіз графіку часової ефективності програмних засобів Rapid Miner та Orange.
Результати дослідження дозволяють зробити висновки щодо впливу обраного інструменту на кінцеві результати глибинного вивчення інформації.
EN: Object of research: clustering, emission search, forecasting and linear regression model functions implemented by Rapid Miner and Orange services. The subject of the study are the results obtained during data processing by various services. The purpose of the study is to determine the impact of the tool used for data processing on the final results in the study of data. Research methods: comparison of time of performance of functions of services, comparison of quality estimations for the received results, the analysis of the schedule of time efficiency of the Rapid Miner and Orange software. The results of the study allow us to draw conclusions about the impact of the chosen tool on the final results of in-depth study of information.
EN: Object of research: clustering, emission search, forecasting and linear regression model functions implemented by Rapid Miner and Orange services. The subject of the study are the results obtained during data processing by various services. The purpose of the study is to determine the impact of the tool used for data processing on the final results in the study of data. Research methods: comparison of time of performance of functions of services, comparison of quality estimations for the received results, the analysis of the schedule of time efficiency of the Rapid Miner and Orange software. The results of the study allow us to draw conclusions about the impact of the chosen tool on the final results of in-depth study of information.
Description
Keywords
Data Mining, глибинний аналіз, показники якості, кластеризація, викиди, лінійна регресія, передбачення, in-depth analysis, indicators, ВКР
Citation
Васильєва Д. В. Дослідження сервісів технології Data Mining : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 121 – інженерія програмного забезпечення / наук. керівник О. П. Іванов ; Дніпров. нац. ун-т залізн. трансп. ім. акад. В. Лазаряна. Дніпро, 2020. 204 с.