Data Mining


         

Техника финансовых вычислений на Excel

Современные учебники финансового менеджмента все чаще прямо адресуются к Excel как средству выполнения расчетов. Электронные таблицы исторически и были задуманы как программное средство решения пользователем ПЭВМ задач финансового учета и анализа. Справочные издания с корректным изложением теоретического материала, лежащего в основе аппарата встроенных финансовых функций появляется и на русском языке. Предпринимаются попытки перевода работ зарубежных специалистов, имеющих большой практический опыт успешного решения учетных задач электронными таблицами.
Вместе с тем, при самостоятельном освоении программы необходимо иметь в виду, что изложение теоретических основ и методических принципов работы некоторых встроенных процедур Excel, например математического программирования, многомерного статистического анализа и управления списком записей как однотабличной базой данных, является предметом специальных учебных курсов, входящих в программу университетской подготовки экономиста. Полное руководство по Excel занимает тысячу страниц, но даже при этом в учебных целых многие темы должны быть дополнительно поддержаны методическими разработками преподавателя высшей школы.

Продолжение

Решение оптимизационных задач средствами EXCEL

Целью работы коммерческой фирмы является получение прибыли. Любое управленческое решение (будь то решение о количестве приобретаемого товара, или решение о назначении цены на реализуемый товар, или решение о подаче рекламы в газету и т.д.) будет влиять на прибыль в большую или меньшую сторону. Эти решения являются оптимизационными, то есть всегда существует возможность выбрать лучшее решение из нескольких возможных. Представим себе, что все управленческие решения принимаются наилучшим образом. То есть, все параметры, на которые может влиять фирма, являются оптимальными. Тогда фирма будет получать максимальную прибыль (больше получить при данных условиях невозможно). Для того чтобы определить, насколько управленческие решения, принимаемые работниками фирмы оптимальны, можно использовать методы математического программирования.

Решение уравнений методом Жордана - Гаусса
Решение уравнений методом Жордана - Гаусса - 2
Общая задача оптимизации
Общая задача оптимизации - 2
Графический метод - задачи программирования.
Графический метод - задачи программирования - 2
Графический метод - задачи программирования - 3
Графический метод - задачи программирования - 4
Графический метод - задачи программирования - 5
Прибыль

Решение прикладных задач в Excel

В данном разделе Вы убедитесь, что Excel позволяет не только производить расчеты, но и решать сложные задачи в различных сферах деятельности.
Решение уравнений
Задачи оптимизации
Прогнозирование

Решение уравнений
Решение уравнений - 2
Контрольное задание
Задачи оптимизации
Задача линейного программирования
Составление штатного расписания
План выгодного производства
Задачи книги Solvsamp.xls
Нахождение экстремума без ограничений
Нахождение экстремума без ограничений - 2

Разработка приложений

В ходе разработки различных приложений у вас накапливается все больше повторно используемых компонентов, и на контроль за ними уходит довольно много времени. К примеру, как определить, какой файл используется в проекте OBJobAgent — SPREAD.VBX или его новая версия SSVBX25.VBX? Где используется модуль OBORD32 — в проекте OBSuper или совместно с проектом AvailAgent? Подобных вопросов огромное множество.

Разработка приложений с Excel 97 и VBA
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 2
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 3
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 4
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 5
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 6
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 7
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 8
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 9
Разработка приложений с Excel 97 и VBA - 10

Решение прикладных задач в Excel

Можно предложить другие способы решения. В Excel они реализованы как поиск значения параметра формулы, удовлетворяющего ее конкретному значению.
Эту процедуру используют для поиска такого значения ячейки, при котором значение другой ячейки, вычисляемое по формуле, заранее задано. В формуле должна быть ссылка на ячейку, значения которой ищут. Ограничения на искомое значение ячейки не налагают. Познакомимся с этой процедурой на примере составления штатного расписания.

Решение прикладных задач в Excel
Решение уравнений
Решение уравнений - 2
Задачи оптимизации
Задачи оптимизации - 2
Задачи оптимизации - 3
Задачи оптимизации - 4
Прогнозирование
Прогнозирование - 2
Список литературы

Data Mining

В прошлом процесс добычи золота в горной промышленности состоял из выбора участка земли и дальнейшего ее просеивания большое количество раз. Иногда искатель находил несколько ценных самородков или мог натолкнуться на золотоносную жилу, но в большинстве случаев он вообще ничего не находил и шел дальше к другому многообещающему месту или же вовсе бросал добывать золото, считая это занятие напрасной тратой времени.
Сегодня появились новые научные методы и специализированные инструменты, сделавшие горную промышленность намного более точной и производительной. Data Mining для данных развилась почти таким же способом. Старые методы, применявшиеся математиками и статистиками, отнимали много времени, чтобы в результате получить конструктивную и полезную информацию.
Сегодня на рынке представлено множество инструментов, включающих различные методы, которые делают Data Mining прибыльным делом, все более доступным для большинства компаний.
Термин Data Mining получил свое название из двух понятий: поиска ценной информации в большой базе данных (data) и добычи горной руды (mining). Оба процесса требуют или просеивания огромного количества сырого материала, или разумного исследования и поиска искомых ценностей.

Что такое Data Mining?
Что такое данные?
Методы и стадии Data Mining
Задачи Data Mining. Информация и знания
Классификация и кластеризация
Прогнозирование и визуализация
Сферы применения Data Mining
Основы анализа данных
Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений
Метод опорных векторов
Нейронные сети
Классификация нейронных сетей
Иерархические методы
Итеративные методы
Методы поиска ассоциативных правил
Способы визуального представления данных. Методы визуализации
Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР
Процесс Data Mining. Начальные этапы
Инструменты очистки данных
Построение и использование модели
Организационные Факторы
Рынок инструментов Data Mining
Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner
Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst
Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner
Oracle Data Mining
Инструмент KXEN
Data Mining консалтинг

Проектирование систем искусственного интеллекта

В современном мире рост производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области является "искусственный интеллект", когда компьютер не только берет на себя однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам может обучаться. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития.
Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Дисциплина изучается для приобретения знаний о способах мышления человека, а также о методах их реализации на компьютере.
Основным предметом изучения являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами.

Терминология
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает "ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека". Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека , например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Терминология
Терминология - 2
Терминология - 3
Терминология - 4
Философские аспекты систем ИИ
Философские аспекты систем ИИ - 2
Философские аспекты систем ИИ - 3
Философские аспекты систем ИИ - 4
Философские аспекты систем ИИ - 5
Философские аспекты систем ИИ - 6

Различные подходы к построению систем ИИ
Имеется, по крайней мере, две точки зрения на то, что следовало бы считать искусственным интеллектом. Первую можно назвать нейробионической. Ее сторонники ставят перед собой цель воспроизвести искусственным образом те процессы, которые протекают в мозгу человека, — это путь изучения естественного мозга, выявление способов его работы, создания технических средств для повторения биологических структур и протекающих в них процессов.

Различные подходы к построению систем ИИ
Различные подходы к построению систем ИИ - 2
Различные подходы к построению систем ИИ - 3
Различные подходы к построению систем ИИ - 4
Различные подходы к построению систем ИИ - 5
Различные подходы к построению систем ИИ - 6
Различные подходы к построению систем ИИ - 7
Различные подходы к построению систем ИИ - 8
Различные подходы к построению систем ИИ - 9
Различные подходы к построению систем ИИ - 10

Понятие образа
Образы обладают характерным свойством, проявляющимся в том, что ознакомление с конечным числом явлений из одного и того же множества дает возможность узнавать сколь угодно большое число его представителей. Примерами образов могут быть: река, море, жидкость, музыка Чайковского, стихи Маяковского и т. д. В качестве образа можно рассматривать и некоторую совокупность состояний объекта управления, причем вся эта совокупность состояний характеризуется тем, что для достижения заданной цели требуется одинаковое воздействие на объект.

Понятие образа
Проблема обучения распознаванию образов
Проблема обучения распознаванию образов - 2
Проблема обучения распознаванию образов - 3
Геометрический и структурный подходы.
Геометрический и структурный подходы. - 2
Геометрический и структурный подходы. - 3
Гипотеза компактности

Адаптация и обучение
Адаптация — это процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно, и управляющих воздействий, на основе текущей информации с целью достижения определенного состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы.

Персептроны
Персептроны - 2
Персептроны - 3
История исследований в области нейронных сетей
Модель с обратным распространением ошибки
Модель с обратным распространением ошибки - 2
Модель с обратным распространением ошибки - 3
Модель с обратным распространением ошибки - 4
Модель с обратным распространением ошибки - 5
Модель с обратным распространением ошибки - 6

Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных
Если процедура факторного анализа сжимает в малое число количественных переменных данные, описанные количественными переменными, то кластерный анализ сжимает данные в классификацию объектов. Синонимами термина "кластерный анализ" являются "автоматическая классификация объектов без учителя" и "таксономия".

Иерархический кластерный анализ
Иерархический кластерный анализ - 2
Стандартизация
Стандартизация - 2
Быстрый кластерный анализ
Быстрый кластерный анализ - 2
Быстрый кластерный анализ - 3
Кластерный анализ
Кластерный анализ - 2
Кластерный анализ - 3

Неформальные процедуры
Говоря о неформальных процедурах, мы обычно хорошо понимаем, что имеется в виду, и без затруднений можем привести примеры таких процедур, связанных с пониманием текстов естественного языка, переводом с одного естественного языка на другой, информационным поиском по смыслу и т. д. Трудности возникают при попытке точного определения подобных процедур. Так, если рассматривать неформальные процедуры всего лишь как абстрактные функции, которые для каждого значения аргумента "выдают" некоторое значение, то категория неформальности вообще исчезает из рассмотрения.

Неформальные процедуры
Алгоритмические модели
Продукционные модели
Режим возвратов
Логический вывод
Зависимость продукций
Продукционные системы с исключениями
Язык Рефал

Язык программирования Пролог
Объекты данных в Прологе называются термами. Терм может быть константой, переменной или составным термом (структурой). Константами являются целые и действительные числа, например: -l, 123.4, 0.23E-5, (некоторые реализации Пролога не поддерживают действительные числа). К константам относятся также атомы, такие, как: голди, а, атом, +, :, 'Фред Блогс', [].

Термы
Константы
Atom
Числа
Переменные
Область действия переменных
Сложные термы, или структуры
Синтаксис операторов
Синтаксис списков
Синтаксис строк

Представление бинарных деревьев
Описание множеств в виде списков позволяет использовать для множеств целевое утверждение принадлежит, определенное ранее для списков. Однако для множеств, состоящих из большого числа элементов, списковые целевые утверждения становятся неэффективными. Рассмотрим, например, как целевое утверждение "принадлежит" (см. предыдущий разд.) позволяет моделировать принадлежность множеству. Пусть L — список, описывающий множество из первых 1024 натуральных чисел.

Представление бинарных деревьев
Представление с помощью бинарных деревьев
Представление с помощью бинарных деревьев - 2
Механизм возврата и процедурная семантика
Механизм возврата
Пример: задача поиска пути в лабиринте
Пример: задача поиска пути в лабиринте - 2
Иерархия типов
Наследование.
Синтаксический анализ языка и его порождение.

Экспертные системы, базовые понятия
Об экспертных системах (ЭС) можно говорить много и сложно. Но наш разговор очень упростится, если мы будем исходить из следующего определения экспертной системы. Экспертная система — это программа (на современном уровне развития человечества), которая заменяет эксперта в той или иной области. Отсюда вытекает простой вывод — все, что мы изучаем в курсе "Основы проектирования систем с ИИ", конечной целью ставит разработку ЭС. В этой лекции мы остановимся только на некоторых особенностях их построения, которые не затрагиваются в остальных лекциях.

Экспертные системы, базовые понятия
Экспертные системы, методика построения
Этап идентификации
Этап идентификации - 2
Этап концептуализации
Этап концептуализации - 2
Этап концептуализации - 3
Этап концептуализации - 4
Этап концептуализации - 5
Этап концептуализации - 6

Метод перебора как наиболее универсальный метод поиска решений
Как Вы уже знаете, существуют задачи, для которых доказано отсутствие общего алгоритма решения (например, задача о разрешимости Диофантова множества). В то же время можно сказать, что, если бы мы обладали бесконечным запасом времени и соответствующими ресурсами, то мы могли бы найти решение любой задачи. Здесь имеется в виду не конструирование нового знания на основании имеющегося (вывод новых теорем из аксиом и уже выведенных теорем), а, прежде всего, "тупой" перебор вариантов.

Эволюция
МГУА
Генетический алгоритм (ГА)
Как создать хромосомы?
Как работает генетический алгоритм?
Эволюционное (генетическое) программирование
Автоматический синтез технических решений
Поиск оптимальных структур
Поиск оптимальных структур - 2
Поиск оптимальных структур - 3

Фонд физико-технических эффектов
Поиск физических принципов действия (ФПД) технических объектов и технологий — один из самых высоких уровней инженерного творчества, позволяющий получать принципиально новые решения, включая и пионерные. Однако разработка ФПД — это и наиболее сложная задача инженерного творчества, поскольку человек вынужден варьировать и оценивать не только конструктивные признаки, обычно хорошо обозримые и логически увязанные друг с другом. Здесь приходится абстрагироваться на уровне физико-технических эффектов (ФТЭ), не всегда очевидных и достаточно глубоко познанных.

Слабосвязанный мир
Разделяй и властвуй
Синтез речи
Задача
Голосовой аппарат человека
Структура языка
Технология
Методы синтеза
Волновой метод кодирования
Параметрическое представление

Основы проектирования систем искусственного интеллекта

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.
Мы, в нашем курсе, интеллектом будем называть способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

Продолжение

Искусственный интеллект: различные взгляды на проблему

Последние 35 лет попыток создать думающие машины были полны и удач, и разочарований. «Интеллектуальный» уровень современных компьютеров довольно высок, однако для того, чтобы компьютеры могли «разумно» вести себя в реальном мире, их поведенческие способности не должны уступать способностям по крайней мере самых примитивных животных. Некоторые специалисты, работающие в областях, не связанных с искусственным интеллектом, говорят, что компьютеры по своей природе не способны к сознательной умственной деятельности.
В этом нормере журнала в статье Дж.Р.Сирла утверждается, что компьютерные программы никогда не смогут достичь разума в привычном для нас понимании. В то же время в другой статье, написанной П.М.Черчлендом и П. С.Черчленд приводится мнение, что с помощью электронных схем, построенных по образу и подобию мозговых структур, возможно удастся создать искусственный интеллект. За этим спором по существу скрывается вопрос о том, что такое мышление. Этот вопрос занимал умы людей на протяжении тысячелетий. Практическая работа с компьютерами, которые пока не могут мыслить, породила новый взгляд на этот вопрос и отвергла многие потенциальные ответы на него. Остается найти правильный ответ.

Продолжение


Психологические игры и упражнения - перейти
Технология ведения тренинга - перейти
Упражнения схемы и стратегии - перейти
Психологические тренинги - перейти
Психологические тесты - перейти
Тест жизнестойкости - перейти
Тесты и психологические игры - перейти
Ваши скрытые резервы - перейти
Пакет Adobe GoLive - перейти
Язык HTML - перейти
Adobe Golive 6 перед вами; как не заблудиться - перейти
Начинаем строить Web-сайт - перейти
Верстка страниц - перейти
Публикация сайта - перейти
Инструменты поиска - перейти