Аналіз ефективності реалізації алгоритмів Data mining з використанням сервісу Microsoft SQL Server

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКапшук, Олег Олексійович
dc.contributor.authorНиценко, Андрій Сергійович
dc.date.accessioned2023-05-05T10:54:35Z
dc.date.available2023-05-05T10:54:35Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractРобота виконана на 98 сторінках, містить 61 ілюстрацій, 22 таблиці. При підготовці використовувалася інформація з 33 джерел. Актуальність теми На сьогоднішній день даних, які потрібно аналізувати стає все більше і більше. Компанії мають великі обсяги інформації, але мати інформацію замало, потрібно ще й знати якими саме способами її обробляти та аналізувати. Саме тому дане дослідження має великі перспективи, оскільки розуміння кожного алгоритму Data mining та області його кращого використання буде або спрощувати аналіз для таких компаній, або давати більшу точність отриманих результатів. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є реалізація та дослідження ефективності реалізації алгоритмів Data mining, які надає сервіс MS SQL Server та Microsoft Visual Studio, щоб зрозуміти для яких конкретних задач та з яким об’ємом даних буде кращим той чи інший алгоритм. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати В роботі розглянуто алгоритми (алгоритм кластеризації, алгоритм дерева прийняття рішень, алгоритм лінійної регресії, алгоритм взаємозв'язків, спрощений алгоритм Байеса, алгоритм нейронної мережі, алгоритм кластеризації послідовностей, алгоритм часових рядів), які надає сервіс MS SQL Server та Microsoft Visual Studio, реалізовано кожний з них. Обрано задачі (прогнозування дискретного атрибуту, прогнозування безперервного атрибуту, прогнозування послідовності, знаходження груп спільних елементів в транзакціях), які потрібно реалізувати та обрано алгоритми відповідно до специфіки завдань. Реалізовано алгоритми Data mining. В ході аналізу оцінки ефективності реалізації алгоритмів було сформовано рекомендації щодо їх використання для різних задач. Об’єкт досліджень Алгоритми Data mining в середовищі MS SQL Server і Microsoft Visual Studio. Предмет досліджень Ефективність реалізації алгоритмів Data mining в середовищі MS SQL Server і Microsoft Visual Studio. Методи досліджень Для розв’язання зазначеної проблеми в роботі проведено порівняння реалізованих алгоритмів Data mining, виділено задачі на основі яких буде проведено аналіз та виділено основні функціональні особливості кожного алгоритму. Наукова новизна Наукова новизна полягає в тому, що після реалізації кожного алгоритму для конкретної задачі встановлено, який саме алгоритм краще підходить для кожної задачі, щоб в майбутньому малі компанії, які будуть займатися аналізом поведінки реципієнтів могли відразу обрати алгоритми, які їм потрібні. Практичне значення одержаних результатів За результатами проведеного аналізу ефективності реалізації алгоритмів Data mining було сформовано рекомендації щодо їх використання малими компаніями.uk
dc.description.abstractotherThe work is done on 98 pages, contains 61 illustrations, 22 tables. Information from 33 sources was used in the preparation. Topicality Today, the data that needs to be analyzed is becoming more and more. Companies have large amounts of information, but it is not enough to have information, you also need to know exactly how to process and analyze it. That is why this study has great prospects, because understanding each Data mining algorithm and the areas of its best use will either simplify the analysis for such companies, or give greater accuracy. Purpose The purpose of this work is to implement and study the effectiveness of the implementation of Data mining algorithms provided by MS SQL Server and Microsoft Visual Studio, to understand for which specific tasks and with what amount of data will be the best algorithm. Solution The algorithms (clustering algorithm, decision tree algorithm, linear regression algorithm, interconnection algorithm, simplified Bayesian algorithm, neural network algorithm, sequence clustering algorithm, time series algorithm) that MS S Server provides to the service each of them is implemented. Tasks (prediction of a discrete attribute, prediction of a continuous attribute, prediction of a sequence, finding groups of common elements in transactions) are selected, which need to be implemented and algorithms are selected according to the specifics of the tasks. Data mining algorithms are implemented. In the course of the analysis of the evaluation of the efficiency of the algorithms implementation, recommendations on their use for various tasks were formed. The object of research Data mining algorithms in MS SQL Server and Microsoft Visual Studio. The subject of research Efficiency of implementation of Data mining algorithms in the environment of MS SQL Server and Microsoft Visual Studio. Research methods To solve this problem, the paper compares the implemented data mining algorithms, highlights the tasks on the basis of which the analysis will be performed and highlights the main functional features of each algorithm. Scientific novelty The scientific novelty is that after the implementation of each algorithm for a specific task, it is determined which algorithm is best suited for each task, so that in the future small companies that will analyze the behavior of recipients can immediately choose the algorithms they need. The practical significance of the results obtained. Based on the results of the analysis of the effectiveness of the implementation of Data mining algorithms, recommendations for their use by small companies were formed.uk
dc.format.extent98 с.uk
dc.identifier.citationНиценко, А. С. Аналіз ефективності реалізації алгоритмів Data mining з використанням сервісу Microsoft SQL Server : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Ниценко Андрій Сергійович. – Київ, 2020. – 98 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/55315
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectMS SQL Serveruk
dc.subjectMicrosoft Visual Studiouk
dc.subjectData mininguk
dc.subject.udc004.42uk
dc.titleАналіз ефективності реалізації алгоритмів Data mining з використанням сервісу Microsoft SQL Serveruk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Nytsenko_magistr.pdf
Розмір:
3.55 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (СП)
Магістерські роботи