Data Mining

       

Существующие подходы к анализу


Достаточно долго дисциплина Data Mining не признавалась полноценной самостоятельной областью анализа данных, иногда ее называют "задворками статистики" (Pregibon, 1997).

На сегодняшний день определилось несколько точек зрения на Data Mining. Сторонники одной из них считают его миражом, отвлекающим внимание от классического анализа данных. Сторонники другого направления - это те, кто принимает Data Mining как альтернативу традиционному подходу к анализу. Есть и середина, где рассматривается возможность совместного использования современных достижений в области Data Mining и классическом статистическом анализе данных.

Технология Data Mining постоянно развивается, привлекает к себе все больший интерес как со стороны научного мира, так и со стороны применения достижений технологии в бизнесе.

Ежегодно проводится множество научных и практических конференций, посвященных Data Mining, одна из которых - Международная конференция по Knowledge Discovery Data Mining (International Conferences on Knowledge Discovery and Data Mining).

Среди наиболее известных WWW-источников - сайт www.kdnuggets.com, который ведет один из основателей Data Mining Григорий Пиатецкий-Шапиро.

Периодические издания по Data Mining: Data Mining and Knowledge Discovery, KDD Explorations, ACM-TODS, IEEE-TKDE, JIIS, J. ACM, Machine Learning, Artificial Intelligence.

Материалы конференций: ACM-SIGKDD, IEEE-ICDM, SIAM-DM, PKDD, PAKDD, Machine learning (ICML), AAAI, IJCAI, COLT (Learning Theory).



Содержание раздела