Методы исследования данных в Data Mining.

Cегодня существует довольно большое количество разнообразных методов исследования данных, среди которых можно выделить:

• регрессионный, дисперсионный и корреляционный анализ (реализован в большинстве современных статистических пакетов, в частности в продуктах компаний SAS Institute, StatSoft и др.);

• методы анализа в конкретной предметной области, базирующиеся на эмпирических моделях (часто применяются, например, в недорогих средствах финансового анализа);

• нейросетевые алгоритмы, идея которых основана на аналогии с функционированием нервной ткани и заключается в том, что исходные параметры рассматриваются как сигналы, преобразующиеся в соответствии с имеющимися связями между «нейронами», а в качестве ответа, являющегося результатом анализа, рассматривается отклик всей сети на исходные данные.;

• алгоритмы — выбор близкого аналога исходных данных из уже имеющихся исторических данных. Называются также методом «ближайшего соседа»;

• деревья решений — иерархическая структура, базирующаяся на наборе вопросов, подразумевающих ответ «Да» или «Нет»; несмотря на то, что данный способ обработки данных далеко не всегда идеально находит существующие закономерности, он довольно часто используется в системах прогнозирования в силу наглядности получаемого ответа;

• кластерные модели (иногда также называемые моделями сегментации) применяются для объединения сходных событий в группы на основании сходных значений нескольких полей в наборе данных; также весьма популярны при создании систем прогнозирования;

• алгоритмы ограниченного перебора, вычисляющие частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных;

• эволюционное программирование — поиск и генерация алгоритма, выражающего взаимозависимость данных, на основании изначально заданного алгоритма, модифицируемого в процессе поиска; иногда поиск взаимозависимостей осуществляется среди каких-либо определенных видов функций (например, полиномов).

Вне зависимости от рода деятельности (продажи, оказание услуг и т. п.) использование средств Data Mining может принести определенную пользу. DM помогает найти самых выгодных клиентов для долговременного сотрудничества и повысить объем продаж.

23.Основы теории электронных презентаций.

Электронная презентация представляет собой сочетание компьютерной анимации, графики, видео, музыки и звукового ряда, которые организованы в единую среду. Любая презентация должна иметь сюжет, сценарий и структуру, организованную для удобного восприятия информации.

Отличительной особенностью презентации является ее интерактивность, т.е. создаваемая для пользователя современными компьютерными средствами возможность взаимодействия с мультимедиа изображением.

Алгоритм создания презентации.

1. Для определения основной задачи презентации необходимо выяснить:

- какова конечная цель презентации?

- что представляет объект презентации?

- для какой аудитории предназначена презентация?

2. Стиль.

- соблюдайте единый стиль оформления;

- избегайте стилей, которые будут отвлекать внимание от самой презентации;

- вспомогательная информация (управляющие кнопки) не должны преобладать над основной информацией.

3. Фон.

- для фона выбирайте подходящие для аудитории тона;

- используйте свои фоны и цветовые гаммы.

4. Использование цвета.

- на самом слайде рекомендуется использовать не более трёх цветов – один для фона, один для заголовков, один для текста;

- для фона и текста используйте контрастные тона.

5. Анимационные эффекты.

- используйте возможности компьютерной анимации для представления информации на слайде;

- не следует злоупотреблять различными анимационными эффектами, они не должны отвлекать внимание от содержания информации на слайде.

6. Содержание информации.

- используйте короткие слова и предложения;

- минимизируйте количество предлогов, наречий, прилагательных;

- заголовки должны привлекать внимание аудитории.

7. Расположение информации на слайде.

- предпочтительнее горизонтальное расположение информации на слайде;

- наиболее важная информация должна быть в центре экрана;

- если на слайде есть картинка, то под ней располагается надпись.

8. Шрифты.

- для заголовка – размер не менее 24, для информации – не менее 18;

- нельзя смешивать разные типы шрифтов в одной презентации;

- для выделения информации следует использовать жирный шрифт, курсив или (в крайнем случае) подчёркивание;

- нельзя злоупотреблять ПРОПИСНЫМИ буквами.

9. Способы выделения информации.

- рамки, границы, заливка;

- разные цвета шрифтов, штриховка, стрелки;

- рисунки, диаграммы, схемы для иллюстрации наиболее важных фактов.

10. Объём презентации.

- не следует заполнять один слайд слишком большим объёмом информации; люди могут запомнить не более трёх фактов, выводов, определений;

- наибольшая эффективность достигается тогда, когда ключевые пункты отображаются по одному на каждом отдельном слайде.

11. Изображения.

- количество изображений на одном слайде – не более 2 – 3; соотношение изображений и текста на слайде – 2-3:1.

Продолжительность презентации со сценарием должна составлять не более 20-30 минут. Для демонстрации подготовить примерно 20-25 слайдов.

Первый слайд – титульный лист, где должны быть представлены: название презентации; название выпускающей организации; фамилия, имя, отчество, должность автора.