Analiza podataka

С Википедије, слободне енциклопедије

Analiza podataka[1] (engl. data analysis) relativno je mlado i interdisciplinarno polje informatike,[2][3] koje se bavi otkrivanjem novih obrazaca u velikim skupovima podataka. Ona koristi metode koji su u preseku veštačke inteligencije, mašinskog učenja, statistike, i sistema baza podataka.[2] Sveukupni cilj analize podataka je ekstrakcija znanja iz postojećih podataka i trasformacija u oblik podesan za dalju upotrebu.[2] Treba imati u vidu da je rudarenje podataka (engl. data mining) samo jedna od tehnika analize podataka koja se oslanja na modelovanje i otkrivanje znanja za prediktivne, a ne čisto deskriptivne svrhe, dok poslovna inteligencija (engl. business intelligence) obuhvata analizu podataka koja se u velikoj meri oslanja na agregaciju, fokusirajući se uglavnom na poslovne informacije.[4]

Reference[уреди | уреди извор]

  1. ^ Fayyad, Usama; Gregory Piatetsky-Shapiro; Smyth, Padhraic (1996). „From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases” (PDF). Приступљено 17. 12. 2008. 
  2. ^ а б в „Data Mining Curriculum”. Association for Computing Machinery, SIGKDD. 30. 4. 2006. Архивирано из оригинала на датум 28. 10. 2011. Приступљено 28. 10. 2011. 
  3. ^ Clifton, Christopher (2010). „Encyclopædia Britannica: Definition of Data Mining”. Приступљено 9. 12. 2010. 
  4. ^ Exploring Data Analysis

Literatura[уреди | уреди извор]

  • Cabena, Peter, Pablo Hadjnian, Rolf Stadler, Jaap Verhees and Alessandro Zanasi (1997). Discovering Data Mining: From Concept to Implementation. Prentice Hall,. ISBN 978-0-13-743980-5.
  • Feldman, Ronen and James Sanger. The Text Mining Handbook. Cambridge University Press,. ISBN 978-0-521-83657-9.
  • Guo, Yike and Robert Grossman, editors (1999). High Performance Data Mining: Scaling Algorithms, Applications and Systems. Kluwer Academic Publishers.
  • Hastie Trevor, Robert Tibshirani and Jerome Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer,. ISBN 978-0-387-95284-0.
  • Liu, Bing (2007). Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data. Springer Verlag,. ISBN 978-3-540-37881-5.
  • Murphy, Chris (16. 5. 2011). „Is Data Mining Free Speech?”. InformationWeek. UBM plc: 12. 
  • Nisbet, Robert, John Elder, Gary Miner. Handbook of Statistical Analysis & Data Mining Applications. Academic Press / Elsevier. 2009. ISBN 978-0-12-374765-5.
  • Poncelet, Pascal, Florent Masseglia and Maguelonne Teisseire, editors (October 2007). "Data Mining Patterns: New Methods and Applications", Information Science Reference. ISBN 978-1-59904-162-9..
  • Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar. Introduction to Data Mining. 2005. ISBN 978-0-321-32136-7.
  • Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas . Pattern Recognition, 4th Edition. Academic Press.2009. ISBN 978-1-59749-272-0..
  • Weiss and Indurkhya. Predictive Data Mining. Morgan Kaufmann.
  • Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (3 изд.). Elsevier. ISBN 978-0-12-374856-0.  (See also Free Weka software.)
  • Ye, N. (2003). The Handbook of Data Mining. Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum.

Spoljašnje veze[уреди | уреди извор]