Тема 5 Аналітичні системи багатовимірного аналізу даних

Інтелектуальний аналіз даних. Технологія Data Mining, системи автоматизованої підготовки звітів, панелі ключових індикаторів ефективності бізнесу, збалансовані системи показників, експертні системи.

Питання для самоперевірки

1. Яка концепція покладена в основу сучасної технології Data Mining (discovery-driven data mining)?

2. Який зв’язок між поняттями «інтелектуальний аналіз даних» і «Data Mining»?

3. Специфіка сучасних вимог інтелектуального аналізу даних.

4. Визначення і використання систем автоматизованої підготовки звітів

OLAP, MOLAP.

5.Визначення і використання систем автоматизованої підготовки звітів

ROLAP, HMOLAP.

6. У чому полягають переваги застосування OLAP для обробки запитів?

7. Що таке OLAP-куб? З яких елементів він складається?

8. Назвіть основні відмінності методів OLAP та Data Mining.

9. Наведіть по три приклади формулювання завдань для розв’язування за допомогою OLAP та Data Mining.

10. Зазначте, на яких рівнях добування знань із даних застосовуються мова простих запитів, оперативна аналітична обробка та Data Mining.

11. Які завдання можна вирішувати із використанням методів Data Mining у сфері телекомунікацій?

12. Які типи закономірностей дозволяють виявляти методи Data Mining?

13. На базі яких дисциплін розроблено Data Mining?

14. Визначення панелі ключових індикаторів ефективності бізнесу?

15. Вигода та переваги для керівників, менеджерів від використання панелі індикаторів ефективності бізнесу.

16. Визначення збалансованої системи показників (Balanced Scorecard−BSC) (ЗСП)?

17. Що відображає ЗСП?

18. У чому полягає основний принцип ЗСП?

19. Вигода від використання ЗСП.

20. Визначення експертної системи (Expert Systems−ES) (ЕС).

21. Основні компоненти ЕС.

22.Моделі представлення знань.

23.Спеціалісти, які взаємодіють з ЕС.

24. Режими роботи і класифікація експертних систем.

Література: [5, с. 158 – 189; 6, с. 65 – 78, 7, с. 97 – 101, 10, с. 178 – 212, 13, с. 117 – 131].