Методы аналитической обработки данных в хранилище

Одна из важнейших составных частей современных аналитических систем - средства интеллектуального анализа данных. В аналитических системах для обработки данных используется очень широкая номенклатура методов. Это и традиционные статистические методы регрессионного, факторного, дисперсионного анализа, анализа временных рядов, а также новые, получившие распространение в последнее время методы, основанные на искусственном интеллекте. Они именуются методами интеллектуального анализа данных (ИАД), "data mining" (дословно - добыча знаний). К последним, как правило, относят: нейронные сети, нечеткую логику, генетические алгоритмы, методы извлечения знаний.

Список учебно-методической литературы Основная:

1. Роб П., Коронел К. Системы баз данных: проектирование, реализация и управление.-Пер. с англ. – СПб.:БХВ- Петербург, 2004.

2. Туманов В.Е. Проектирование хранилищ данных для систем бизнес-аналитики , учебное пособие М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-университет информационных технологий - ИНТУИТ.ру, 2010

Дополнительная литература

1. Коптева Л.Г., Смирнов С.Н. Системы управления базами данных: классы, модели БД, проектирование, SQL, хранилища данных . – М.: РОАТ, 2009. – 91 с.

2. http://palo.neologics.ru/palo-base-lessons/

3. Ballard С., Herreman D., Schau D., Bell R., Kim E., Valencic A. Data Modeling Techniques for Data Warehousing. International Technical Support Organization, IBM, 1998 – р. 216

программное обеспечение:

1. Программное средство Microsoft Excel 2010.

2. Продукт компании Jedox - база данных класса MOLAP - PALO.

3. Программное средство компании Microsoft.

12