Модели, алгоритмы и технология принятия решений на основе редукции больших данных: магистерская диссертация / Артём Сергеевич Мороз; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра информационных систем управления; науч. рук. Вальвачёв А. Н.

Abstract

Магистерская диссертация, 53 страницы, 31 рисунок, 3 приложения, 23 источника. Ключевые слова: СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, РЕДУКЦИЯ ДАННЫХ, ХРАНИЛИЩЕ ДАННЫХ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ, ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ, СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ, НОРМАЛИЗАЦИЯ, ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Объектом исследования являются компании имеющие в своём распоряжении большие массивы данных, которые не имеют средств для их структуризации и обработки. Предметом исследования являются модели, алгоритмы и технологии принятия решений на основе редукции больших данных. Целью работы является построение системы поддержки принятия решений инвариантной к количеству объектов в компании. В ходе работы предложено решение разработаны алгоритмы снижения размерности данных и описаны способы их внедрения. Представлены техники сжатия данных и других подходов, направленных на уменьшение объема данных с сохранением важной информации. Построены модели принятия решений на основе обработанных и редуцированных данных. Разработанное решение инвариантно к количеству объектов внутри рассматриваемой компании и основывается на корпоративных паттернах знаний Полученную в результате работы систему можно использовать для выработки управляющих решений в многоуровневых компаниях в различных областях, включая бизнес, медицину, науку, финансы.