Электронная библиотека

к магистерской работе "Разработка ПО для анализа и оптимизации деятельности подписного агентства"

составила: Кравченко Е.А.



Здесь представлены материалы, которые были изучены при исследовании тематики магистерской работы.

1. Ерина А. М., "Статистичне моделювання та прогнозування": Уч. пособие. - К.: КНЭУ, 2001. - 170 с.
В данном учебном пособии рассматриваются методологические принципы статистического моделирования и прогнозирования социально-экономических процессов, различные модификации моделей динамики, структуры и взаимосвязей, условия их адаптации к специфике объектов моделирования. Пособие ориентировано на студентов, аспирантов, преподавателей ВУЗов.
Источник: www.gmdh.net/articles/theory/StatModeling.pdf

2. Alex Berson, Stephen Smith, Kurt Thearling, "Building Data Mining Applications for CRM"
В данной статье производится обзор направления Data Mining, даётся чёткое и структурированное представление о всех уровнях данной концепции. Также в ней приводится описание основных алгоритмов добычи знаний (деревья решений, логические правила, кластеризация, нейросети и др.) и специфика их применения в контексте предметной области.
Источник: www.thearling.com/text/dmtechniques/dmtechniques.htm

3. Интеллектуальные методы анализа экономической информации, электронный курс лекций, BaseGroup Labs 2005
Курс лекций, освещающий вопросы интеллектуального анализа экономической информации на основе современных технологий извлечения и тиражирования знаний Data Mining. Особое внимание в данном курсе уделяется проблемам подготовки исходных данных и интерпретации результатов
Данное пособие предназначено для студентов и аспирантов экономических и экономико-математических факультетов ВУЗов, для специальностей «Прикладная информатика в экономике», «Информационные системы и технологии», «Математические методы в экономике» и смежных с ними направлений.
Источник: www.basegroup.ru

4. Ivakhnenko A. G., Muller J. "Recent Developments of Self-Organising Modeling in Prediction and Analysis of Stock Market"
В данной статье производится обзор индуктивных методов прогнозирования и анализа сложных экономических систем. Также даётся обоснование единственно возможного решения задачи прогнозирования поведения сложной системы с помощью алгоритмов группового учёта аргументов.
Источник:http://www.gmdh.net/articles/index.html

5. Lemke F., Muller J., "Self-Organising Data Mining"
Статья посвящена самоорганизации Data Mining. Рассмотрена сама идея самоорганизации сложной системы, а также даны алгоритмы самоорганизации на каждом из уровней: самоорганизация подготовки данных, самоорганизация отдельных нейронов (пример рассматривает нейросеть), самой сети. Также в данном материале рассматриваются проблемы проверки валидности модели.
Источник: http://www.gmdh.net/articles/index.html

6. Инструменты data mining: что лучше выбрать?
Интересная статья, имеющая большое практическое значение. В данном материале производится обзр основных критериев и параметров, которыми должны руководствоваться пользователи при выборе программной реадизации Data Mining. Данная статья представляет ценность и для программистов, так как выделяет основные эдементы, важные для конечных пользователей.
Источник: http://citcity.ru/12997/

7. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes by Information Discovery, Inc.
Развёрнутая характеристика технологии Data Mining и принципов, в ней заложенных. Данная статья имеет множество примеров и является интересной как для программиста, так и для пользователей, так как даёт полное представление об идее и механизмах добычи знаний.
Источник: http://www.dmreview.com/portals/portal.cfm?topicId=230001

8. A.G.Ivakhnenko, G.A.Ivakhnenko "The Review of Problems Solvable by Algorithms of the Group Method of Data Handling (GMDH)", Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 5, No. 4, 1995, pp.527-535
В данном материале содержиться подробное описание принципов выбора алгоритмов построения модели и прогнозирования её поведения в зависимости от специфики предметной области и характеристики данных (зашумлённости, длины выборки и т.д.)
Источник: http://www.gmdh.net/articles/index.html

9. Богатырёв С., Симонова А., "Введение в добычу данных (Data Mining)"
Доступное и интересное изложение принципов добычи данных как для специалистов в данной области, так и просто заинтересованных лиц.
Источник: http://logic.pdmi.ras.ru/~yura/internet.html

10. Кравченко Е. А., "Разработка программного обеспечения для анализа и оптимизации деятельности подписного агентства", тезисы на международную конференцию студентов и молодых учёных, ДонНТУ, 2007г.



ДонНТУ> Портал магистров ДонНТУ

Сайт Кравченко Е.А.