МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ ТЕРНОПІЛЬСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ КОМП’ЮТЕРНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ Кафедра комп’ютерних наук МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ ДО ВИКОНАННЯ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ з дисципліни "ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ” для студентів спеціальності 6.080400 „Програмне забезпечення автоматизованих систем” Тернопіль-2010 Л.І.Гончар, В.І. Манжула. // Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни ”Інтелектуальний аналіз даних” для студентів напрямку „Комп’ютерні науки”.-Тернопіль, 2010. Укладачі: Гончар Людмила Іванівна, доцент кафедри КН, ТНЕУ Манжула Володимир Іванович, ст.. викладач кафедри КН, ТНЕУ Відповідальний за випуск: Дивак Микола Петрович, д.т.н., професор, завідувач кафедри КН, ТНЕУ Шпак Володимир Богданович, інженер кафедри КН, ТНЕУ Рецензенти: завідувач кафедри Безпеки інформаційних технологій ТНЕУ, д.т.н., професор Карпінський М.П. доцент кафедри Біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені І.Пулюя, к.т.н., доцент Шадріна Г.М. Затверджено на засіданні кафедри комп’ютерних наук ТНЕУ, Протокол № від лютого 2010 р. ЗМІСТ ВСТУП ...........................................................................................................................................4 I. Генетичні алгоритми......................................................................................................5 1.1. Генетичні успадкування — концептуальні засади генетичних алгоритмів.......................5 1.2. Загальна схема генетичних алгоритмів.................................................................................6 1.3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів ...............................................9 Лабораторна робота № 1 …………………………………………………………………… 10 II. Доступне програмне забезпечення дейтамайнінгу POLYANALYST……………..29 Лабораторна робота № 2 ………………………………………………………………………29 ЛІТЕРАТУРА ..............................................................................................................................44 . ВСТУП Засоби сучасної інформаційної технології в останній час уможливили накопичення і зберігання великих обсягів даних про бізнесові процеси. Ці дані можуть знаходитися в корпоративних базах або сховищах даних. Вони містять важливі закономірності і зв’язки між системними характеристиками, які можуть бути використані для прийняття обгрунтованих управлінських рішень. Наразі виникла проблема розробки методів відкриття таких закономірностей, про існування яких користувачі можуть і не знати. Проте традиційний аналіз даних передбачує введення даних в стандартні або настроєні користувачем моделі, тобто в будь-якому випадку допускається, що зв'язки між різними показниками добре відомі і можуть бути виражені математично. Однак, в багатьох випадках зв'язки не можуть бути апріорі відомі. У таких ситуаціях моделювання стає неможливим і тут можна застосовувати дейтамайнінг (Data Mining) – інтелектуальний аналіз даних (ІАД). Тому, особливо важливим аспектом підготовки спеціалістів напрямку "Комп'ютерні науки” є успішне засвоєння ними дисципліни "Інтелектуальний аналіз даних”. У результаті вивчення дисципліни “Інтелектуальний аналіз даних” студент повинен : Знати - сутність та призначення Data Mining; характеристики процесів та активностей дейтамайнінгу;дерево методів дейтамайнінгу; доступне програмне забезпечення ІАД; призначення та основні характеристики генетичних алгоритмів і програмних агентів, ; вивчити основні методи генетичного пошуку. Вміти - використовувати генетичні методи для розв’язку оптимізаційних задач.будувати дерево методів дейтамайнінгу; проводити кластерний аналіз засобами дейтамайнінгу;здійснювати вибір відповідних логічних методів із побудовою таблиці трансакцій;будувати крос-таблиц...