Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=data mining<.>)

Общее количество найденных документов : 19
Показаны документы с 1 по 19

Вороненко, Дмитрий Иванович.
"Внедрение скоринга должно принести финансовую отдачу уже в краткосрочном плане" [Текст] : так считают в украинской компании "Бизнес Нейро-Системы" (БНС) , специализирующейся на создании аналитических бизнес-систем на основе нейронных сетей и технологии data mining / Д. И. Вороненко, А. С. Пищулин // Банковские технологии. - 2005. - N 5. - С. . 47-49. - RUMARS-bath05_000_005_0047_1

УДК

^a336

ББК 65.26
Рубрики: Экономика--Финансы
Россия
Украина
Кл.слова (ненормированные):
банки -- компании -- скоринг -- кредитный скоринг -- бизнес-системы -- аналитические бизнес-системы -- CreditAnalyst -- кредитование -- банковские услуги -- услуги банков -- автоматизация банков -- автоматизация кредитования -- Data mining
Аннотация: На вопросы "Банковских технологий" о продукте своей компании - аналитической части системы кредитного скоринга CreditAnalyst и о внедрении ее в банках Украины отвечали директор компании БНС Дмитрий Иванович Вороненко и руководитель отдела банковских систем Андрей Сергеевич Пищулин.

Доп.точки доступа:
Пищулин, Андрей Сергеевич; Вороненко, Дмитрий Иванович \д. И.\; Пищулин, Андрей Сергеевич \а. С.\; Бизнес Нейро-Системы; БНС
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Воронов, Ю. П. (канд. эконом. наук).
Гипотез не измышляю [Текст] : (data mining в конкурентной разведке, и не только) / Ю. П. Воронов // ЭКО. Экономика и организация промышленного производства. - 2005. - N 10. - С. . 108-125. - Библиогр. в сносках (1 назв. ). - s, 2005, , rus. - RUMARS-eko_05_000_010_0108_1. - Научная библиотека Челябинского государственного университета. - N 10. - С. 108-125. - eko_05_000_010_0108_1, 10, 108-125

УДК

^a338(470)

ББК 65.9(2Рос)
Рубрики: Экономика--Экономика России, 21 в.
Россия
Кл.слова (ненормированные):
конкурентная разведка -- data mining -- информация -- слайсинг -- разведывательная информация -- детерминационный анализ
Аннотация: В статье рассматривается один из методов решения практических задач, возникающих в самых разных сферах и видах предпринимательской деятельности. Он опирается на использование пакета прикладных программ, применение которых помогает победить в конкурентной борьбе на современных рынках. Информация будет интересна для руководителей и управленцев.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Елманова, Наталия.
Средства бизнес-анализа в SQL Server 2005 [Текст]. Ч. 5. Data Mining / Наталия Елманова // КомпьютерПресс. - 2006. - N 6. - С. . 162-164. - s, 2006, , rus. - RUMARS-calc06_000_006_0162_1. - Научно-техническая библиотека Саратовского государственного технического университета. - N 6. - С. 162-164. - calc06_000_006_0162_1, 6, 162-164

УДК

^a004.4

ББК 32.973.26-018.2
Рубрики: Вычислительная техника--Программное обеспечение персональных компьютеров
Кл.слова (ненормированные):
СУБД -- системы управления базами данных -- Microsoft SQL Server -- SQL -- Data Mining
Аннотация: Начинают рассматриваться новшества в реализации средств Data Mining, доступных пользователям заглавной СУБД.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Елманова, Наталия.
Средства бизнес-анализа в SQL Server 2005 [Текст]. Ч. 5. Построение моделей Data Mining / Наталия Елманова // КомпьютерПресс. - 2006. - N 8. - С. . 160-163. - s, 2006, , rus. - RUMARS-calc06_000_008_0160_1. - Научно-техническая библиотека Саратовского государственного технического университета. - N 8. - С. 160-163. - calc06_000_008_0160_1, 8, 160-163

УДК

^a004.4

ББК 32.973.26-018.2
Рубрики: Вычислительная техника--Программное обеспечение персональных компьютеров
Кл.слова (ненормированные):
Data Mining -- SQL Server -- СУБД -- системы управления базами данных -- байесов алгоритм -- деревья решений -- Microsoft SQL Server -- алгоритмы
Аннотация: На примере алгоритмов создания деревьев решений, кластеризации и байесова алгоритма рассмотрены основные этапы реализации решений, использующих Data Mining.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Брумштейн, Ю. (кандидат технических наук).
Базы данных и некоторые смежные объекты [Текст] : анализ понимания терминов в законодательстве и сфере информационных технологий / Ю. Брумштейн // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. - 2009. - N 1. - С. 8-18. - Библиогр.: с. 18 (7 назв. ) . - ISSN 0201-7059

УДК

^a347.77/.78

ББК 67.404.3
Рубрики: Право
Правовая охрана интеллектуальной собственности
Кл.слова (ненормированные):
законы -- кодексы -- базы данных -- нормативные документы -- нетворческие базы данных -- информационные технологии -- терминология -- файл данных -- база целей -- банк данных -- хранилище данных -- knowledge bank -- data mining
Аннотация: Сравнение структуры терминологических баз в сфере информационных технологий.

Найти похожие

Комашинский, Д. В.
Концептуальные основы использования методов Data Mining для обнаружения вредоносного программного обеспечения [Текст] / Д. В. Комашинский, И. В. Котенко // Защита информации. Инсайд. - 2010. - N 2. - С. 74-82 : рис. - Библиогр.: с. 82 (26 назв. )

УДК

^a519.256

ББК 73
Рубрики: Информатика
Информационно-поисковые системы. Банки данных
Кл.слова (ненормированные):
программное обеспечение -- вредоносные программы -- Data Mining -- информационная безопасность -- защита информации -- защита данных
Аннотация: Данная статья посвящена концептуальным вопросам использования методов Data Mining для реализации отдельных элементов систем обнаружения вредоносного программного обеспечения.

Доп.точки доступа:
Котенко, И. В.
Нет сведений об экземплярах (Нет сведений об источнике)

Найти похожие

Лиманова, Наталья Игоревна (доктор технических наук ; профессор).
Поиск реквизитов физических лиц в базах данных с использованием технологии Data Mining [Текст] = Search of Essential Elements of Physical Persons in Data- Based With the Use of Technology of Data Mining / Н. И. Лиманова, М. Н. Седов // Качество. Инновации. Образование. - 2012. - № 2. - С. 70-74 : 3 рис. - Библиогр.: с. 74 (8 назв.)

УДК

^a004.65

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Системы управления базами данных (СУБД)
Кл.слова (ненормированные):
базы данных -- идентификация -- Data Mining -- реквизиты физических лиц -- идентификация физических лиц -- технологии -- процессы -- интеллектуальные сравнения -- алгоритмы идентификации
Аннотация: О работе оптимального алгоритма идентификации, позволяющего выполнять поиск физических лиц в базе данных на основе нечеткого сравнения представленного в виде процесса Data Mining.

Доп.точки доступа:
Седов, Максим Николаевич (инженер-программист 1-ой категории)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Платонов, Владимир Владимирович (1946-).
Применение методов data mining в задаче обнаружения сетевых атак [Текст] / В. В. Платонов, П. О. Семенов // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2013. - № 4. - С. 40-44 : табл., схемы. - Библиогр.: с. 44 (5 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.75

ББК 32.973.202
Рубрики: Вычислительная техника
Распределенные системы обработки данных
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- интеллектуальный анализ данных -- машина опорных векторов -- метод главных компонент -- методы интеллектуального анализа -- сетевые атаки -- система обнаружения вторжений -- сокращение размерности
Аннотация: Исследуется возможность применения различных методов data mining для решения задачи обнаружения сетевых атак.

Доп.точки доступа:
Семенов, П. О.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Компания MoneyMan внедрила data mining с интеллектуальными продуктами SAS [Текст] // Банковские технологии. - 2015. - № 6. - С. 11

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- компании -- методы глубинного анализа данных -- микрозаймы -- микрофинансовые компании -- онлайн-кредитование -- онлайн-микрофинансирование
Аннотация: О внедрении в работу микрофинансовой компании MoneyMan системы статистического анализа данных SAS Enterprise SAS Text Analytics.

Доп.точки доступа:
MoneyMan, компания
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

10.

Применение инструментария извлечения знаний на основе компьютерных технологий [Текст] / Ю. К. Шакирова [и др.] // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2015. - № 9. - С. 66-72 : 4 ил. - Библиогр.: с. 72 (3 назв. ) . - ISSN 1561-2449

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
Data Mining -- OLAP-системы -- аналитические системы -- интеллектуальный анализ данных -- компьютерные технологии -- математический анализ -- многомерные базы данных -- многомерный анализ данных
Аннотация: Построение модели интеллектуального анализа данных.

Доп.точки доступа:
Шакирова, Юлия Каримовна; Савченко, Наталья Каримовна; Абилдаева, Гулнур Балтабаевна; Маденова, Асем Ендамановна; Воробьева, Екатерина Александровна
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

11.

Чернышова, Галина Юрьевна (кандидат экономических наук; доцент).
Применение методов интеллектуального анализа данных для оценки времени простоя оборудования в процессе технического обслуживания и ремонта [Текст] / Г. Ю. Чернышова, Е. Ю. Красильникова // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2017. - № 3. - С. 161-166 : рис. - Библиогр.: с. 166 (7 назв.) . - ISSN 1994-5094

УДК

^a330.4

ББК 65в631
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика
Кл.слова (ненормированные):
Data Mining -- Deep Learning -- интеллектуальный анализ данных -- моделирование -- модель Data Mining -- модель Deep Learning -- оценка времени простоя оборудования -- ремонт оборудования -- техническое обслуживание
Аннотация: Прогнозирование времени ремонта и технического обслуживания оборудования позволяет более рационально использовать ресурсы предприятия. В статье рассматривается построение модели оценки времени простоя оборудования для промышленного предприятия, занимающегося производством минеральных удобрений. Выбор модели осуществляется путем сравнения традиционных моделей Data Mining и современных методов Deep Learning. Построение модели выполнено в среде RapidMiner Studio. В процессе построения модели осуществлен выбор факторов, влияющих на продолжительность технического обслуживания и ремонта, сформирована обучающая выборка, выполнена предобработка данных, настройка многопараметрических методов. Реализована модель Deep Learning для оценки времени простоя оборудования для промышленного предприятия. Разработанная методика прогнозирования времени простоя оборудования позволит более эффективно организовать процесс технического обслуживания и ремонта.

Доп.точки доступа:
Красильникова, Екатерина Юрьевна (магистрант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

12.

Писарев, Иван Андреевич (аспирант).
Анализ ключевых понятий областей знаний для поддержки научных исследований [Текст] = Analysis of Key Terms of knowledge Domains to Support Research / И. А. Писарев, Е. Е. Котова, А. С. Писарев // Качество. Инновации. Образование. - 2017. - № 7. - С. 38-50 : 10 рис., 3 табл. - Библиогр.: с. 47 (23 назв.)

УДК

^a004

ББК 32.97
Рубрики: Вычислительная техника
Вычислительная техника в целом
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- text mining -- видеоконтент -- вычислительные платформы -- информационные процессы -- информационные ресурсы -- методы обработки информации -- облака тегов -- подготовка кадров -- программные агенты -- текстовые аннотации
Аннотация: В статье рассказывается о том, что развитие и повышение эффективности научных исследований в процессе обучения требует применения новых средств работы со знаниями с применением методов инженерии знаний: методов интеллектуального анализа данных, Data Mining, Text Mining, технологий семантической обработки информации и др.

Доп.точки доступа:
Котова, Елена Евгеньевна (кандидат технических наук; доцент); Писарев, Андрей Сергеевич (кандидат технических наук; доцент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

13.

Франчук, В. В.
Применение метода дерева решений в судебно-медицинской экспертной практике при анализе "врачебных дел" [Текст] = Application of the decision tree method in forensic-medical practice in the analysis of "doctors proceedings" / В. В. Франчук, Б. В. Михайличенко, М. В. Франчук // Судебно-медицинская экспертиза. - 2020. - Т. 63, № 1. - С. 9-14 : рис., табл. - Библиогр.: с. 14 (9 назв.) . - ISSN 0039-4521

УДК

^a340.6

ББК 67.53
Рубрики: Право
Судебная экспертиза
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- врачебные дела -- врачи -- дерево решений -- дефекты медицинской помощи -- искусственный интеллект -- лечебно-тактические дефекты -- медицинская помощь -- метод дерева решений -- ненадлежащее оказание медицинской помощи -- судебно-медицинская экспертная практика -- уголовные дела
Аннотация: Представлены возможности технологии искусственного интеллекта Data Mining, в частности метода индукции дерева решений, для ответа на специальные вопросы при проведении судебно-медицинской экспертизы уголовных дел, возбужденных против врачей в случаях ненадлежащего оказания медицинской помощи. На основании полученных результатов, обоснованных автоматизированной математической программой интеллектуальной обработки базы данных, установлены конкретные судебно-медицинские экспертные особенности лечебно-тактических дефектов при оказании медицинской помощи.

Доп.точки доступа:
Михайличенко, Б. В.; Франчук, М. В.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

14.

Степанов, Александр Георгиевич (доктор педагогических наук).
Подходы к определению средств для построения методики обучения работе с большими данными [Текст] = Approaches to the choice of tools for constructing a methodology for learning to work with Big Data / А. Г. Степанов, Г. А. Плотников, В. С. Васильева // Информатика и образование. - 2021. - № 4. - С. 54-62 : 10 рис., табл. - Библиогр.: с. 60-62 (20 назв.). - Подстроч. примеч. - Рез. и библиогр. рус., англ. . - ISSN 0234-0453

УДК

^a378

ББК 74.58
Рубрики: Образование. Педагогика
Высшее профессиональное образование
Кл.слова (ненормированные):
Big Data -- Data Mining -- RapidMiner Studio -- алгоритмические средства -- аппаратные средства -- большие данные -- вузы -- информационные технологии -- методики обучения -- методические средства -- практические задачи -- программные пакеты -- программные решения -- программные средства -- решение задач -- самостоятельная работа студентов -- учебные дисциплины
Аннотация: Описана концепция определения набора аппаратных, программных, алгоритмических и методических средств (с учетом контингента обучаемых и возможностей учебного заведения) для построения методики преподавания дисциплины, связанной с изучением методов обработки больших данных.

Доп.точки доступа:
Плотников, Григорий Александрович; Васильева, Виктория Сергеевна
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

15.

Проблемы оценки доверия при анализе больших данных [Текст] = The problems of trust assessment in big data analysis / А. А. Грушо, Н. А. Грушо, М. И. Забежайло, Е. Е. Тимонина // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 4. - С. 137-143 : граф. - Библиогр.: с. 141-142 (16 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
big data (computing) -- big data analysis -- causal relationships -- confidence assessment (computing) -- data mining -- information security -- анализ больших данных -- большие данные (вычислительная техника) -- интеллектуальный анализ данных -- информационная безопасность -- оценка доверия (вычислительная техника) -- причинно-следственные связи
Аннотация: В работе рассматривается проблема оценки доверия к результатам сложного компьютерного анализа данных. Используется ставший уже классическим подход построения эмпирических закономерностей на основе мер сходства прецедентов в обучающей выборке. Приближение доверия основано на моделировании обучающих данных случайной выборкой из неизвестного распределения. Этот подход реализует приблизительный причинно-следственный анализ и имеет преимущества и недостатки.
The paper examines the problem of evaluation of trust to the results of complex computer analysis of data. The approach of constructing empirical dependencies based on similarity of precedents in the training sample, which has already become classical, is used. The trust approximation is based on simulating training data by random sampling from an unknown distribution. This approach implements approximate causal analysis and have advantages and disadvantages.

Доп.точки доступа:
Грушо, А. А.; Грушо, Н. А.; Забежайло, М. И.; Тимонина, Е. Е.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

16.

Сорокоумова, Светлана Николаевна.
Использование data mining в изучении динамики личностного роста курсантов ведомственного вуза Федеральной службы исполнения наказаний [Текст] / С. Н. Сорокоумова, Д. А. Курдин // Человек: преступление и наказание. - 2022. - Т. 30 (1-4): (1-4), № 1. - С. 86-95. - Библиогр.: с. 94-95 (15 назв.)

УДК

^a159.9

ББК 88.4
Рубрики: Психология
Отраслевая психология
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- высшие юридические заведения -- искуственные нейронные сети -- курсанты -- психологические исследования -- психологическое сопровождение -- юридические академии
Аннотация: Data mining - одно из ключевых понятий современной науки, метод, способный внести новые веяния в устоявшиеся инструменты добычи новых знаний. Одно из самых перспективных направлений data mining - это нейронные сети. Искусственная нейронная сеть представляет собой алгоритм, позволяющий принимать решения в отношении испытуемых посредством распределения их по группам. В статье отражены результаты работы по созданию искусственной нейронной сети на базе Академии ФСИН России как эффективного инструмента психологического сопровождения курсантов ведомственных вузов Федеральной службы исполнения наказаний. Целью исследования являлось рассмотрение теоретических основ понятия "data mining" в психологии; изучение возможности использования некоторых методов data mining в психологии; описание практических примеров применения методов data mining.

Доп.точки доступа:
Курдин, Денис Алексеевич
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

17.

Галанин, М. С.
Задачи и методы интеллектуального анализа данных [Текст] / Галанин М. С., Ергунев А. О., Тучкова А. С. // Аспирант и соискатель. - 2020. - № 5 (119). - С. 42-43. - Библиогр.: с. 43 (2 назв.) . - ISSN 1608-9014

УДК

^a004

^a004.738.5

ББК 32.97 + 32.973.202
Рубрики: Вычислительная техника
Интернет
Кл.слова (ненормированные):
Data Mining -- анализ отклонений -- входной вектор -- интеллектуальный анализ данных -- кластеризация -- кластеры -- паттерны -- сокращение описания
Аннотация: О применении методов интеллектуального анализа данных Data Mining.

Доп.точки доступа:
Ергунев, А. О.; Тучкова, А. С.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

18.

Карпычев, Владимир Юрьевич (кандидат технических наук).
Правовое регулирование больших данных: пусть будет [Текст] / В. Ю. Карпычев // Юрист. - 2022. - № 4. - С. 68-73 . - ISSN 1812-3929

УДК

^a340.1

ББК 67.0
Рубрики: Право
Общая теория права
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- большие данные -- обработка больших данных -- обработка данных
Аннотация: В статье с позиций информационных технологий и технических дефиниций рассматриваются некоторые особенности правового регулирования отношений, связанных с обработкой больших данных. Исследован ряд правотворческих инициатив в данной области. Показано, что, по сути, большие данные - категория неправовая. С правовой точки зрения имеет место проблема регулирования порядка, условий обработки больших данных, а также выявления и защиты прав и законных интересов различных субъектов, участвующих в их обработке. Определены классификационные признаки больших данных как объекта правового регулирования и основная процедура обработки - data mining, - требующая выработки новых подходов к правовому регулированию.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

19.

Картамышев, А. С. (начальник).
Подход к формированию данных для аналитической отчетности в системе управления предприятием [Текст] = Approach to generating data for analytical reporting in the enterprise management system / А. С. Картамышев, Б. А. Черныш // Информационные технологии. - 2023. - Т. 29, № 10. - С. 540-548 . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Data Mining -- ETL -- OLAP -- OLTP -- analytical reporting -- data processing -- databases -- information systems -- transaction -- аналитическая отчетность -- базы данных -- информационные системы -- обработка данных -- транзакция
Аннотация: Предлагается способ построения многомерных кубов, разработанный и реализованный авторами в автоматизированной системе управления финансово-экономическими задачами.

Доп.точки доступа:
Черныш, Б. А. (инженер-программист)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)