Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
331040 |
| Дата создания |
08 июля 2013 |
| Страниц |
70
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 25 апреля в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
1.АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОТЕЛЯ «ROSES»
2.ВЫБОР МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ DATA MINING ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОТЕЛЯ
2.1 Общие сведения о методах и моделях Data Mining
2.2. Методы поиска логических зависимостей между признаками объектов в базах данных
2.2.1. Вывод правил классификации с помощью деревьев решений. Метод случайного поиска с адаптацией
2.2.2. Установление логических зависимостей в данных в виде ассоциативных правил
2.2.4. Метод получения агрегированных ассоциативных правил с учетом таксономии признаков
2.3. Анализ проблем, возникающих при поиске ассоциативных зависимостей между дискретными признаками и постановка задач исследований
3.ПОСТРОЕНИЕ ХРАНИЛИЩА СРЕДСТВАМИ ALLFUSION DATA MODELER
4.АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ УСЛУГ НА ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ, СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ DATA MINING И ИССЛЕДУЕМЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
5.ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА
5.1 Рекомендации по совершенствованию обслуживания клиентов отеля
5.2 Оценка эффективности проекта
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ А СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ ОТЕЛЯ «РОЗЕС»
Введение
Использование методов и моделей data mining для повышения показателей отеля "Rose"
Фрагмент работы для ознакомления
Список литературы
1.Рассел C., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е издание, Вильямс, 2007.
2.Бюджетирование, финансовое планирование и анализ, управленческий учет.-[Электрон. ресурс]. Метод доступа: http://www.cis2000.ru/ publish/books/book_71 /page21.shtml.
3.Data Mining -- добыча данных. [Электрон. ресурс] .- Метод доступа http://www.basegroup.ru/ tasks/datamining.htm
4.Введение в анализ ассоциативных правил- [Электрон. ресурс].-Метод доступа http://www.basegroup.ru/rules/intro.htm
5.Выявление обобщенных ассоциативных правил - описание алгоритма.-[Электрон. ресурс].-Метод доступа http://www.basegroup.ru/ rules/generalized.htm
6.Нейронные сети -- математический аппарат.-[Электрон. ресурс].-Метод доступа http://www.basegroup.ru/neural/math.htm
7.Нейронные сети как средство добычи данных –[Электрон. ресурс].-Метод доступа http://www.basegroup.ru/neural/ns.htm
8.Использование деревьев решений для оценки кредитоспособности физических лиц – [Электрон. ресурс].-Метод доступа http://www.basegroup.ru/practice/solvency.htm
9.Самоорганизующиеся карты -- математический аппарат–[Электрон. ресурс].-Метод доступа http://www.basegroup.ru/neural/som.htm
10.Пастухов Е.С. Кутьин В.М. Методика оценки изменений в банковской среде на основе технологии самоорганизующихся карт признаков–[Электрон. ресурс].-Метод доступа http://www.bankclub.ru/seminar-article.htm.
11.Торнтуэйт У. Как начать внедрение технологии data mining, не теряя ее ценных возможностей–[Электрон. ресурс].-Метод доступа http://citcity.ru/12996
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00467