Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65334
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКульбако, А. Е.-
dc.contributor.authorРыбак, К. А.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2026-08-10T07:59:26Z-
dc.date.available2026-08-10T07:59:26Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationКульбако, А. Е. Использование технологии Data Maining в анализе данных = Using Data Maining technology in data analysis / А. Е. Кульбако, К. А. Рыбак // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 407–410.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65334-
dc.description.abstractВ работе рассматривается технология Data Mining как инструмент извлечения скрытых знаний из больших массивов данных. Описаны основные типы выявляемых закономерностей: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование временных рядов. Приведена классификация методов анализа – от статистических до нейросетевых алгоритмов и деревьев решений. Особое внимание уделено интеграции Data Mining с OLAP-технологиями для повышения эффективности поддержки принятия решений. Показано, что успешное применение технологии определяется не только выбором алгоритмов, но и культурой работы с данными.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectData Miningen_US
dc.subjectассоциацияen_US
dc.subjectоследовательностьen_US
dc.subjectклассификация,en_US
dc.subjectдискриминантный анализen_US
dc.subjectкластеризацияen_US
dc.subjectкластерный анализen_US
dc.subjectпрогнозирование временных рядовen_US
dc.subjectнейросетевые алгоритмыen_US
dc.subjectдеревья решенийen_US
dc.titleИспользование технологии Data Maining в анализе данныхen_US
dc.title.alternativeUsing Data Maining technology in data analysisen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationThe paper considers Data Mining technology as a tool for extracting hidden knowledge from large amounts of data. The main types of revealed patterns are described: association, sequence, classification, clustering, and time series forecasting. The classification of analysis methods is given, from statistical to neural network algorithms and decision trees. Special attention is paid to the integration of Data Mining with OLAP technologies to improve the efficiency of decision support. It is shown that the successful application of technology is determined not only by the choice of algorithms, but also by the culture of working with data.en_US
Appears in Collections:Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kulbako_Ispolzovanie.pdf490.67 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.