Специјалистичке студије

Свака студија је да посматра својства објеката у циљу појашњења и процене значајне везе и интеракције између показатеља ових особина.

Специјализација обухвата предмете који се разликују у својим имањима и на неки начин су у неким аспектима повезани. Задаци одлука програмирање почиње са студијом предметне области.

Специјализација - то је део стварног света, што је бесконачно и садржи обе важне и неважне податке. Истраживач мора бити у стању да издвоје значајан део њих. На пример, решавање проблема кредита ће се сматрати све релевантне информације о приватном животу клијента (да ли је посао са брачним другом, мање деца ако купац доноси, клијент образовање, итд). И како би се решио и друге послове који се односе на банкарски активности, такви подаци ће бити веома значајна. Значај података зависи од тога шта смо изабрали као области.

Током студије, морате да креирате модел домена. Знање из различитих извора треба формализовати. Специјализација је формализована путем било средстава. Средства могу бити веома различити. Ово може да буде опис текст домена или у специјализованој графички запис. Уз модел домена описује процесе који се дешавају у њој, као и податке о студијског подручја су проучавали.

Изјава проблема је и опис статичког и динамичког понашања објеката који се истражују. Опис статички понашање укључује карактеристике објеката и њихове имовине. У описивању динамичко понашање карактерише узрока понашања објеката.

Динамичког понашања објеката се често описује заједно са статичком понашању.

Понекад домен и анализа задатак се комбинују у једном кораку.

Корак утврђивања и анализе захтева података направљене за моделирање података потребних за Дата Мининг. За ову студију су проблеми дистрибуције корисницима; аналитичке карактеристике система; Питања за приступ подацима неопходним за анализу.

Специјализација анализе лакше и ефикасније када организација има складиште података. Међутим, нису све компаније имају такву складиште података. У том случају, извор оригиналних података су оперативни базе података, референтне и архивска грађа, то јест, подаци из постојећих ИС (информациони системи).

Више информација може бити потребно од главе ЕК спољашњих и унутрашњих извора, различитих папирних докумената, као и стручног знања и / или резултатима анкете.

Такође, морају бити свесни да у процесу програмера припреме подаци морају да опише колико год је то могуће факторе који утичу на процес. Могу постојати неки подаци кодирање. На пример, једна од карактеристика клијента - ниво прихода, које могу бити дефинисане као: врло слабо, слабо, средње, високо, веома висок. У том случају, потребно је утврдити ниво градацијом прихода.

Приликом одређивања праву количину података мора узети у обзир редослед података.

У случају да се наредио, неопходно је да се зна да ли укључени у сету сезонских / података цикличних компоненти. Када нису наредили, односно, скуп догађаја из базе података није повезан са тимелине, а затим у току прикупљање мора бити у складу са следећим правилима:

1) мали број записа у бази података могу бити узрок стварања неадекватних модела;

2) тачност модела се може побољшати повећањем броја података;

3) олд подаци искључена из скупа;

4) алгоритми који се користе за креирање модел са веома великим базама података, треба да буде у стању да зоом.