Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining

Abstract

Обговорюються відмінності застосувань методів Data Mining від класичних статистичних методів аналізу і OLAP-систем. Розглядаються типи закономірностей, які виявляються цими методами у процесі розв’язання різноманітних задач (асоціація, класифікація, послідовність, кластеризація, прогнозування). Описуються сфери застосування Data Mining. Наводиться приклад системи АDaM, що працює в середовищі Grid і дистанційно обробляє наукові дані.

Обсуждаются отличия применения методов Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем. Рассматриваются типы закономерностей, которые обнаруживаются этими методами в процессе решения различных задач (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описываются области применения Data Mining. Приводится пример системы ADaM, работающей в среде Grid и дистанционно обрабатывающей научные данные.

The difference in implementation of the Data Mining methods for data processing and the classic statistical methods of analysis and OLAP systems is considered. Hidden links and laws discovered by Data Mining are reviewed for various problems (association, classification, sequence, clusterization, prognostication). The Data Mining application fields and an example of the ADaM system, working in the Grid environment and processing scientific data remotely, are described.