НИУ ВШЭ (Высшая Школа Бизнес-Информатики):

Data Mining

: Литература по курсу
[+]
Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: платный | Студентов: 28 / 0 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:24:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Тема: Базы данных
Специальности: Администратор баз данных
Теги: cart, data mining, ETL, KXEN, olap, oracle, PMML, SAS, алгоритмы, анализ, визуализатор, кластеры, клиенты, ЛПР, маркетинг, моделирование, нейронные сети, образование, обучение, обучение без учителя, очистка данных, поиск, прогнозирование, программное обеспечение, серверы, статистика, электронная почта
  • 1.
    and Uthurusamy, Fayyad, Piatetsky-Shapiro, Smyth
    Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, , (Chapter 1)
    AAAI/MIT Press 1996
  • 2.
    Вячеслав Дюк
    Data mining - интеллектуальный анализ данных
  • 3.
    Parsaye K
    A Characterization of Data Mining Technologies and Processes
    The Journal of Data Warehousing. 1998.№ 1
  • 4.
    Дадим слово критикам
    По материалам зарубежных сайтов, перевод Intersoft Lab, 2003 г
  • 5.
    Gregory Piatetsky-Shapiro
    Machine Learning and Data Mining. Course Notes
    Fall 2003
  • 6.
    Иванов О.В
    Статистика / Учебный курс для социологов и менеджеров. Часть 1. Описательная статистика. Теоретико-вероятностные основания статистического вывода
    М. 2005. 187 с
  • 7.
    CSci 5980: Data Mining (Spring 2004).
    Vipin Kumar. Army High Performance Computing Research Center, Department of Computer Science, University of Minnesota
  • 8.
    Newquist H. P
    Data Mining: The AI Metamorphosis
    Database Programming and Design. - 1996. № 9
  • 9.
    Parsaye K
    A Characterization of Data Mining Technologies and Processes
    The Journal of Data Warehousing. 1998.№ 1
  • 10.
    Brand E., Gerritsen R
    Data Mining and Knowledge Discovery
    DBMS. 1998. № 7
  • 11.
    Л. В. Щавелёв
    Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений
    СУБД. 1998. № 4-5
  • 12.
    Арагон Л
    Долой грязь!
    PC Week/RE. 1998. № 6. C. 53-54
  • 13.
    Киселев М., Соломатин Е
    Средства добычи знаний в бизнесе и финансах
    Открытые системы. 1997. № 4. С. 41-44
  • 14.
    Мусаев А.А
    Алгоритмы аналитического управления производственными процессами
    Автоматизация в промышленности. 2004, №1, с. 30-35
  • 15.
    John F. Elder IV & Dean W. Abbott
    KDD-98: A Comparison of Leading Data Mining Tools
    Fourth International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, August 28, 1998. New York
  • 16.
    Дюк В.А., Самойленко А.П
    Data Mining: учебный курс
    СПб.: Питер, 2001
  • 17.
    Damiaan Zwietering, Helena Gottschalk, Hosung Kim, Joerg Reinschmidt
    Intelligent Miner for Data: Enhance Your Business Intelligence J
    June 1999, International Technical Support Organization, SG 245422
  • 18.
    Эделстейн Г
    Интеллектуальные средства анализа, интерпретации и представления данных в информационных хранилищах
    ComputerWeek-Москва. 1996. № 16. С. 32-33
  • 19.
    Николаев А
    Строителям информационных пирамид
    Открытые системы, 1999, №9-10
  • 20.
    Игорь Ашманов
    Информация и знания: невидимая грань
  • 21.
    COMP 290-090 Data Mining: Concepts, Algorithms, and Applications
    Wei Wang Fall 2004, The UNIVERSITY of NORTH CAROLINA at CHAPEL HILL
  • 22.
    Gregory Piatetsky-Shapiro
    Machine Learning, Data Mining, and Knowledge Discovery: An Introduction
  • 23.
    Jiawei Han and Micheline Kamber
    Data Mining: Concepts and Techniques, The Morgan Kaufmann
    Series in Data Management Systems, Jim Gray, Series Editor Morgan Kaufmann Publishers, August 2000. 550 pages. ISBN 1-55860-489-8
  • 24.
    Прогнозирование продаж товаров. Forecast Expert Sales System
  • 25.
    Можно ли увидеть 88-е измерение?
    Computerworld, 2002, №46.
  • 26.
    Аджиев В
    Mineset - визуальный инструмент аналитика
    Открытые системы, 1997, N3, с. 72-77
  • 27.
    Ananth Y. Grama, Naren Ramakrishnan
    Data Mining-Guest Editors' Introduction: From Serendipity to Science,
    Computer, vol. 32, no. 8, pp. 34-37, August, 1999
  • 28.
    Data Mining. Применение
  • 29.
    Электронная коммерция. Data Mining
  • 30.
    Data Mining в сфере бизнеса и финансов: Фондовые рынки
  • 31.
    Ahsan habib, Amalendu Roy, Baojing Lu, David Diaz, Jingkai Zhou, Maria Canton, Md Abdul Maleq Khan, Qin Ding, Qinghua Zou, Qun Wei
    Data Mining Survey
    2000
  • 32.
    Беднарц Энн
    Новое слово в аналитике
    Computerworld, 2005, №16
  • 33.
    Венкатеш Ганти, Йоханнес Герке, Раджу Рамакришнан
    Добыча данных в сверхбольших базах данных
    Открытые системы, 1999, №9-10
  • 34.
    Дюк В.А., Эмануэль В.Л
    Информационные технологии в медико-биологических исследованиях
    Питер, 2003, 525 с
  • 35.
    Деревья решений - общие принципы работы - BaseGroup Labs
  • 36.
    and M. Mehta, J. Shafer, R. Agrawal
    SPRINT: A Scalable Parallel Classifier for Data Mining, Proc. 22nd Int'l Conf. Very Large Data Bases,"
    Morgan Kaufmann, San Francisco, 1996, pp. 544-555
  • 37.
    Метод Опорных Векторов
  • 38.
    B. Scholkopf, G. Ratsch, K. Muller, K. Tsuda, S. Mika
    An Introduction to Kernel-Based Learning Algorithms
    IEEE Neural Networks, 12(2):181-201, May 2001
  • 39.
    Сайт STATISTICA (StatSoft)
  • 40.
    Chickering D, Geiger D., Heckerman D.
    Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data
    Machine Learning. 1995. 20. P. 197-243
  • 41.
    Heckerman D
    Bayesian Networks for Data Mining
    Data Mining and Knowledge Discovery. 1997. № 1. P. 79-119
  • 42.
    etc, Friedman N., Geiger D., Goldszmidt M.
    Bayesian Network Classifiers
    Machine Learning. 1997. 29. P. 131-165
  • 43.
    Brand E., Gerritsen R
    Naive-Bayes and Nearest Neighbor
    DBMS. 1998. № 7
  • 44.
    Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей, том 1
    М., изд. ВИНИТИ, 1990
  • 45.
    А.Н. Горбань, А.Н. Кирдин и др, В.Л. Дунин-Барковский
    Нейроинформатика
    Новосибирск: Наука, 1998. 296с
  • 46.
    А.Н. Горбань
    Методы нейроинформатики
    КГТУ, Красноярск, 1998. 205 с
  • 47.
    Rosendlatt F
    Principles of Neurodinamics
    Washington D.C.: Spartan Press, 1961
  • 48.
    Аналитическая платформа Deductor 4. Руководство пользователя
    BaseGroup Labs 1998-2005
  • 49.
    Медведев В.С., Потемкин В.Г
    Нейронные сети. Matlab 6
    Диалог-МИФИ. 2002, 496 стр
  • 50.
    П.Маслобоев
    Введение в Neural Network Toolbox
  • 51.
    Уоссермен
    Нейрокомпьютерная техника
    М.,Мир, 1992
  • 52.
    and A. Zhang, G. Sheikholeslami, S. Chatterjee
    WaveCluster: A Multi-Resolution Clustering Approach for Very Large Spatial Databases
    Proc. 24th Int'l Conf. Very Large Data Bases, Morgan Kaufmann, San Francisco, 1998, pp. 428-439
  • 53.
    and K. Shim, R. Rastogi, S. Guha
    CURE: An Efficient Clustering Algorithm for Large Databases
    Proc. ACM SIGMOD Int'l Conf. Management of Data, ACM Press, New York, 1998, pp. 73-84
  • 54.
    M. Ester et al.
    A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise
    Proc. 2nd Int'l Conf. Knowledge Discovery Databases and Data Mining, AAAI Press, Menlo Park, Calif., 1996, pp. 226-231
  • 55.
    Информационные технологии и программирование: Межвузовский сборник статей. Вып. 2 (7)
    М.: МГИУ, 2003. 62 с
  • 56.
    И.С.Енюков
    Факторный, дискриминантный и кластерный анализ
    М.: Финансы и статистика, 1989
  • 57.
    А.Г. Костерин
    ПРАКТИКА СЕГМЕНТИРОВАНИЯ РЫНКА
  • 58.
    A. Swami, R. Agrawal, T. Imielinski
    Mining Associations between Sets of Items in Massive Databases
    Proc. of the ACM-SIGMOD 1993 Int'l Conference on Management of Data, Washington D.C., May 1993
  • 59.
    R. Agrawal, R. Srikant
    Fast Algorithms for Mining Association Rules
    Proc. of the 20th Int'l Conference on Very Large Databases, Santiago, Chile, Sept. 1994
  • 60.
    Jong Soo Park, Ming-Syan Chen and Philip S. Yu
    An effective Hash-Based Algorithm for Mining Association Rules
    Proc. of the ACM SIGMOD Int'l Conf. on Management of Data, San Jose, CA, 1995
  • 61.
    J. S. Park, M. S. Chen and P. S. Yu
    Efficient Hash-Based Algorithm for Mining Association Rules
    Proc. Int'l Conf. Information and Knowledge Management, Baltomore, Md., Nov. 1995
  • 62.
    A. Savasere, and S. Navathe, E. Omiecinski
    An Efficient Algorithm for Mining Association Rules in Large Databases
    Proc. 21st Int'l Conf. Very Large Data Bases, Morgan Kaufmann, San Francisco, 1995, pp. 432-444
  • 63.
    S. Brin et al
    Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data
    Proc. ACM SIGMOD Int'l Conf. Management of Data, ACM Press, New York, 1997, pp. 255-264
  • 64.
    У. Боумен
    Графическое представление информации
    М.: "Мир", 1971
  • 65.
    Chernoff, H
    The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically
    Journal of American Statistical Association, 68, 361-368
  • 66.
    Edward. R. Tufte
    The Visual Display of Quantitative Information
    Graphics Press. 2001
  • 67.
    Филип Рассом
    Тенденции программного обеспечения в области визуализации данных для бизнес-пользователей
    01.05.2000
  • 68.
    Плотинский Ю.М
    Визуализация информации
    М., 1994
  • 69.
    Ю.Н Книга, Ю.Р. Валькман
    Графическое представление информации в проблемах принятия решений
    Материалы Диалога 2001
  • 70.
    Eom S.B
    decosion support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition
    The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995, p. 511-523
  • 71.
    Hackthorn R, Inmon W.H.
    Using the Data Warehouse
    1994
  • 72.
    Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R
    Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
    AAAI/MIT Press: 1996
  • 73.
    Ginzberg M.S., Stohr E.A
    Decision Support Systems: Issues and Perspectives
  • 74.
    Ситник В.Ф
    та iн. Системи пiдтримки прийняття рiшень
    К.: Технiка, 1995
  • 75.
    Simon H.A
    The New Science of Management Decision
  • 76.
    Венкатеш Ганти, Сураджит Чаудхури, Умешвар Дайал
    Технология баз данных в системах поддержки принятия решений
    Открытые системы, 2002, №1
  • 77.
    Львов В
    Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных
    Системы управления базами данных, 1997, №3
  • 78.
    Parsaye K
    Surveying Decision Support: New Realms of Analysis
    Database Programming and Design. 1996. № 4
  • 79.
    Э.А. Тахтенгерц
    Компьютерная поддержка принятия решений
    М.: СИНТЕГ. 1998, с. 376, с ил
  • 80.
    Совместное использование учетных систем и технологии OLAP
    2003 г
  • 81.
    Интеграция OLAP и ИАД
  • 82.
    Parsaye K
    OLAP and Data Mining: Bridging the Gap
    Database Programming and Design. 1997. № 2
  • 83.
    Билл Инмон
    Производительность систем хранилищ данных
    Performance In The Data Warehouse Environment. 2000 г. №4. С. 41-48
  • 84.
    Кузнецов С
    Хранилища данных в начале века
    Открытые системы, 2002, №1
  • 85.
    D. Hackathorn
    Reinventing Enterprise Systems Via Data Warehousing
    Washington, DC: The Data Warehousing Institute Annual Conference, 1995
  • 86.
    Коровкин С. Д., Левенец И. А., Ратманова И. Д., Старых В. А., Щавелев Л. В
    Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных
    Системы управления базами данных, 1997, №5-6
  • 87.
    Полина Трофимова
    Если хранилища данных создаются, значит, это кому-нибудь нужно?
    Intelligent Enterprise, 29 мая, 2001 г
  • 88.
    ГЛОССАРИЙ ПО DWH, OLAP, XML
  • 89.
    Десять основных тенденций 2005 года в области Business Intelligence и Хранилищ данных: оправдался ли прогноз?
    КЛУБ ЗНАТОКОВ DATAWAREHOUSE, OLAP, XML.
  • 90.
    Вон Ким
    Три основных недостатка современных хранилищ данных
    Открытые системы, 2003, №2
  • 91.
    B. Choi, D. Lee, E. Hong, S. Kim, W. Kim
    A Taxonomy of Dirty Data
    Journal of Data Mining and Knowledge Discovery, the Kluwer Academic-Publishers, 2003
  • 92.
    Erhard Ram, Hong Hai Do
    Очистка данных: проблемы и актуальные подходы
    01.12.2000
  • 93.
    Джули Борт
    Очистка данных
    Computerworld, 1996, №34
  • 94.
    Рич Олшефски
    Как избежать двух основных крайностей программ по очистке данных
    июн.00
  • 95.
    Роналд Фоурино
    Электронное качество данных: скрытая перспектива очистки данных
    01.03.2001
  • 96.
    Бакалавр Экономики : хрестоматия. В 3 т. Т.2 / РЭА им. Г.В. Плеханова
    Центр кадрового развития. М. : Инф.-издат. фирма "Триада", 1999. - 1056 с
  • 97.
    Вейн Куртц, Джим Янг, Санай Сони, Чжаохай Танг
    Измерение быстродействия работы алгоритмов
    10.09.2002
  • 98.
    Виртуальное проектирование изделий (VPD) в мировой практике информационной поддержки жизненного цикла продукции
    2005 г
  • 99.
    Сайт CRISP-DM
  • 100.
    Colin Shearer (SPSS) and Rudiger Wirth (DaimlerChrysler), Julian Clinton (SPSS), Pete Chapman (NCR), Randy Kerber (NCR), Thomas Khabaza (SPSS), Thomas Reinartz (DaimlerChrysler)
    CRISP-DM 1.0. Step-by-step data mining guide
    Copyright c 1999, 2000
  • 101.
    Сайт компании SAS
  • 102.
    DMG
  • 103.
    SAS Enterprise Miner 5.1 - 2003 by SAS Institute Inc.
  • 104.
    Сайт компании Мегапьютер
  • 105.
    Арсеньев С, Слынько Ю.
    Универсальная платформа интеллектуального бизнеса
    Открытые системы, 2001, №10
  • 106.
    Сайт компании Cognos
  • 107.
    Материалы предоставлены компанией Микротест - Программ Лайн
  • 108.
    Сайт компании StatSoft
  • 109.
    Сайт www.spc-consulting.ru/dms/
  • 110.
    STATISTICA System Reference - 2003 by StatSoft Inc.
  • 111.
    Сайт компании Oracle
  • 112.
    Продукты Oracle
  • 113.
    Ольга Горчинская
    Семинары по технологиям Oracle9i. Инструментальные средства Oracle Data Mining
  • 114.
    Сайт компании BaseGroup Labs
  • 115.
    Сайт компании KXEN
  • 116.
    Материалы предоставлены компанией КХЕМА
  • 117.
    Материалы предоставлены компанией SnowCactus

Вопросы и ответы

вопросов: 10
Никита Бойко
Никита Бойко
ответить
Анна Зиненко
Анна Зиненко
ответить