Search

Робота виконана на 98 сторінках, містить 61 ілюстрацій, 22 таблиці. При підготовці використовувалася інформація з 33 джерел. Актуальність теми На сьогоднішній день даних, які потрібно аналізувати стає все більше і більше. Компанії мають великі обсяги інформації, але мати інформацію замало, потрібно ще й знати якими саме способами її обробляти та аналізувати. Саме тому дане дослідження має великі перспективи, оскільки розуміння кожного алгоритму Data mining та області його кращого використання буде або спрощувати аналіз для таких компаній, або давати більшу точність отриманих результатів. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є реалізація та дослідження ефективності реалізації алгоритмів Data mining, які надає сервіс MS SQL Server та Microsoft Visual Studio, щоб зрозуміти для яких конкретних задач та з яким об’ємом даних буде кращим той чи інший алгоритм. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати В роботі розглянуто алгоритми (алгоритм кластеризації, алгоритм дерева прийняття рішень, алгоритм лінійної регресії, алгоритм взаємозв'язків, спрощений алгоритм Байеса, алгоритм нейронної мережі, алгоритм кластеризації послідовностей, алгоритм часових рядів), які надає сервіс MS SQL Server та Microsoft Visual Studio, реалізовано кожний з них. Обрано задачі (прогнозування дискретного атрибуту, прогнозування безперервного атрибуту, прогнозування послідовності, знаходження груп спільних елементів в транзакціях), які потрібно реалізувати та обрано алгоритми відповідно до специфіки завдань. Реалізовано алгоритми Data mining. В ході аналізу оцінки ефективності реалізації алгоритмів було сформовано рекомендації щодо їх використання для різних задач. Об’єкт досліджень Алгоритми Data mining в середовищі MS SQL Server і Microsoft Visual Studio. Предмет досліджень Ефективність реалізації алгоритмів Data mining в середовищі MS SQL Server і Microsoft Visual Studio. Методи досліджень Для розв’язання зазначеної проблеми в роботі проведено порівняння реалізованих алгоритмів Data mining, виділено задачі на основі яких буде проведено аналіз та виділено основні функціональні особливості кожного алгоритму. Наукова новизна Наукова новизна полягає в тому, що після реалізації кожного алгоритму для конкретної задачі встановлено, який саме алгоритм краще підходить для кожної задачі, щоб в майбутньому малі компанії, які будуть займатися аналізом поведінки реципієнтів могли відразу обрати алгоритми, які їм потрібні. Практичне значення одержаних результатів За результатами проведеного аналізу ефективності реалізації алгоритмів Data mining було сформовано рекомендації щодо їх використання малими компаніями. The work is done on 98 pages, contains 61 illustrations, 22 tables. Information from 33 sources was used in the preparation. Topicality Today, the data that needs to be analyzed is becoming more and more. Companies have large amounts of information, but it is not enough to have information, you also need to know exactly how to process and analyze it. That is why this study has great prospects, because understanding each Data mining algorithm and the areas of its best use will either simplify the analysis for such companies, or give greater accuracy. Purpose The purpose of this work is to implement and study the effectiveness of the implementation of Data mining algorithms provided by MS SQL Server and Microsoft Visual Studio, to understand for which specific tasks and with what amount of data will be the best algorithm. Solution The algorithms (clustering algorithm, decision tree algorithm, linear regression algorithm, interconnection algorithm, simplified Bayesian algorithm, neural network algorithm, sequence clustering algorithm, time series algorithm) that MS S Server provides to the service each of them is implemented. Tasks (prediction of a discrete attribute, prediction of a continuous attribute, prediction of a sequence, finding groups of common elements in transactions) are selected, which need to be implemented and algorithms are selected according to the specifics of the tasks. Data mining algorithms are implemented. In the course of the analysis of the evaluation of the efficiency of the algorithms implementation, recommendations on their use for various tasks were formed. The object of research Data mining algorithms in MS SQL Server and Microsoft Visual Studio. The subject of research Efficiency of implementation of Data mining algorithms in the environment of MS SQL Server and Microsoft Visual Studio. Research methods To solve this problem, the paper compares the implemented data mining algorithms, highlights the tasks on the basis of which the analysis will be performed and highlights the main functional features of each algorithm. Scientific novelty The scientific novelty is that after the implementation of each algorithm for a specific task, it is determined which algorithm is best suited for each task, so that in the future small companies that will analyze the behavior of recipients can immediately choose the algorithms they need. The practical significance of the results obtained. Based on the results of the analysis of the effectiveness of the implementation of Data mining algorithms, recommendations for their use by small companies were formed.

Проєкт містить 77 с. тексту, 42 рисунків, 3 таблиці, посилання на 17 літературних джерел, 2 додатки. Об`єкт розроблення: інформаційна система аналізу та планування роботи підприємства з виробництва плодоовочевої продукції. Мета дипломного проекту: створення інформаційної системи для підприємства з виробництва плодоовочевої продукції, яка надає можливості аналізу економічних показників, обчислення оптимального плану виробництва продукції для максимізації прибутку або обсягу, детальне порівняння результатів. У дипломному проєкті розроблено ІС. Графічний інтерфейс користувача спроектований на основі всіх останніх тенденцій. Система проста в використанні, має швидке та надійне з’єднання з базою даних, надає аналіз важливих показників. Методи оптимізації розроблені за допомогою найкращих, з точки зору математичного програмування, алгоритмів. На рахунку з цим, значну увагу було виділено впровадженню системи в структуру підприємства, що сприяє виконанню майже всієї роботи програмою. Отримані результати можуть бути корисними при оптимізації роботи підприємства. Дана система може застосовуватися на будь-якому підприємстві з виробництва плодоовочевої продукції та на схожих по внутрішній структурі підприємствах. The project contains 77 pages, 42 figures, 3 tables, links to 17 literary sources, 2 appendices. The object of development: the information system of analysis and planning of the enterprise for the production of fruits and vegetables. The aim of the diploma project: creation an information system for the enterprise for the production of fruit and vegetables, which provides opportunities for analysis of economic indicators, calculation of the optimal production plan to maximize profits or volume, detailed comparison of results. IS has been developed in the diploma project. The graphical user interface is designed based on all the latest trends. The system is easy to use, has a fast and reliable connection to the database, provides analysis of important indicators. Optimization methods are developed using the best algorithms, in terms of mathematical programming. On account of this, considerable attention was paid to the implementation of the system in the structure of the enterprise, which contributes to the implementation of almost all the work of the program. The obtained results can be useful in optimization the work of the enterprise. This system can be applied at any enterprise on production of fruit and vegetable production and at the enterprises similar on internal structure.

Мета роботи - створити систему автоматизації діяльності навчально-наукових лабораторій. Вибір трьохрівневої архітектури додатку для роботи було зроблено, оскільки дана архітектура забезпечує, більшу масштабованість (за рахунок горизонтальної масштабованості сервера додатків і мультиплексування з'єднань) і велику конфігурованість (за рахунок ізольованості рівнів один від одного). У результаті було розроблено систему автоматизації діяльності навчальнонаукових лабораторій, яка полегшує роботу співробітників лабораторій та допомагає уникнути багатьох помилок та недоліків, які можуть виникати при роботі. The purpose of the work is to create a system of automation of educational and scientific laboratories. The choice of a three-tier application architecture for work was made because this architecture provides greater scalability (due to the horizontal scalability of the application server and connection multiplexing) and greater configuration (due to the isolation of levels from each other). As a result, a system for automating the activities of educational and research laboratories has been developed, which facilitates the work of laboratory staff and helps to avoid many mistakes and shortcomings that may occur during operation. Цель работы - создать систему автоматизации деятельности учебно-научных лабораторий. Выбор трехуровневой архитектуры приложения для работы было сделано, поскольку данная архитектура обеспечивает большую масштабируемость (за счет горизонтальной масштабируемости сервера приложений и мультиплексирования соединений) и большую конфигурируемость (за счет изолированности уровней друг от друга). В результате была разработана система автоматизации деятельности учебно-научных лабораторий лабораторий, которая облегчает работу сотрудников лабораторий и помогает избежать многих ошибок и недостатков, которые могут возникать при работе.