DATA MINING В РАЗЛИЧНЫХ СФЕРАХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Вывод

Конечный выбор остается за автомобилистом - метан безопасней и дешевле , но дороже по установке и зксплуатации " , пропан более распространен , дешевле по установке , баллоны меньше весят , но он взрывоопасен и более вреден . В лобом случае - газовая заправка на АГЗС остается удобной и перспективной альтернативой заправки 6ензином , при этом она более функциональна , чем езда на электричестве или спирте.

Использованные источники:

1. РябцевН.И., Кряжев Б.Г «Сжиженные углеводородные газы», М., Недра. 1977, 420 с.

2. Правила эксплуатации кустовых баз и газонаполнительных станций сжиженных углеводородных газов. М.,Недра, 1975, 407 с.

3. ПБ10-115-1990г.РФ. Правил устройства и безопасной эксплуатации сосудов, работающих под давлением. М.,1990, 291 с.

УДК 004.8

Петров А.С. студент 4 курс

факультет «Информационных систем и технологий» Поволжский Государственный Университет Телекоммуникаций и Информатики

Россия, г. Самара Научный руководитель: Бедняк С. Г.

доцент

DATA MINING В РАЗЛИЧНЫХ СФЕРАХ

Аннотация: В статье кратко описана технология Data Mining и некоторые сферы её применения.

Ключевые слова: сбор данных, сферы применения, метод обработки данных, модель данных, данные.

Petrov A.S. student

4th year, Faculty of Information Systems and Technologies Volga State University of Telecommunications and Informatics

Russia, Samara Scientific adviser: Bednyak S. G.

assistant professor DATA MINING IN VARIOUS SPHERES Annotation: The article briefly describes the technology Data Mining and some spheres of its applications.

Key words: data mining, spheres of application, data processing method, data model, data

В настоящее время исследования в области разработки интеллектуальных систем, выполняющих роль эксперта и консультанта, лежат на магистральном направлении развития компьютерной информационной технологии. При этом, бесспорно, актуальными являются проблемы, связанные с формированием и представлением знаний, выявлением закономерностей в знаниях, формированием решающих правил, принятием и обоснованием решений.

Процесс извлечения знаний на начальных этапах проектирования интеллектуальных экспертных систем - один из наиболее сложных и трудоемких, и он не всегда заканчивается успешно, поскольку базы данных в слабоструктурируемых предметных областях содержат неполную, нечеткую, разнотипную и противоречивую информацию. Поэтому одним из перспективных подходов к решению обозначенных проблем является использование интеллектуальных методов Data Mining - современные воплощения основных идей искусственного интеллекта, - основными задачами которых являются поиск функциональных зависимостей и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, объясняющих найденные закономерности.

Если у нас есть данные, описывающие субъект и их поведение на продолжительном отрезке времени, необходимо их проанализировать, чтобы подтвердить или опровергнуть свои интуитивные догадки с помощью математического аппарата и логики.

Сферы применения Data Mining стали настолько обширны, что находят свое применения практически в любой отрасли: розничная торговля, банковское дело, телекоммуникации, страхование, другие приложения в бизнесе, медицина, молекулярная генетика и генная инженерия, прикладная химия, и т. д.

Розничная торговля

Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью Data Mining в сфере розничной торговли:

• Анализ покупательской корзины (анализ сходства) предназначен для выявления товаров, которые покупатели стремятся приобретать вместе. Знание покупательской корзины необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах.

• Исследование временных шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов. Оно дает ответы на вопросы

типа "Если сегодня покупатель приобрел видеокамеру, то через какое время он вероятнее всего купит новые батарейки и пленку?"

• Создание прогнозирующих моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать характер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением, например, покупающих товары известных дизайнеров или посещающих распродажи. Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров.

Банковское дело

Достижения технологии Data Mining используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач:

• Выявление мошенничества с кредитными карточками. Путем анализа прошлых транзакций, которые впоследствии оказались мошенническими, банк выявляет некоторые стереотипы такого мошенничества.

• Сегментация клиентов. Разбивая клиентов на различные категории, банки делают свою маркетинговую политику более целенаправленной и результативной, предлагая различные виды услуг разным группам клиентов.

• Прогнозирование изменений клиентуры. Data Mining помогает банкам строить прогнозные модели ценности своих клиентов, и соответствующим образом обслуживать каждую категорию.

Телекоммуникации

В области телекоммуникаций методы Data Mining помогают компаниям более энергично продвигать свои программы маркетинга и ценообразования, чтобы удерживать существующих клиентов и привлекать новых. Среди типичных мероприятий отметим следующие:

Анализ записей о подробных характеристиках вызовов. Назначение такого анализа - выявление категорий клиентов с похожими стереотипами пользования их услугами и разработка привлекательных наборов цен и услуг.

Выявление лояльности клиентов. Data Mining можно использовать для определения характеристик клиентов, которые, один раз воспользовавшись услугами данной компании, с большой долей вероятности останутся ей верными. В итоге средства, выделяемые на маркетинг, можно тратить там, где отдача больше всего.

Страхование

Страховые компании в течение ряда лет накапливают большие объемы данных. Здесь обширное поле деятельности для методов Data Mining:

Выявление мошенничества. Страховые компании могут снизить уровень мошенничества, отыскивая определенные стереотипы в заявлениях о выплате страхового возмещения, характеризующих взаимоотношения между юристами, врачами и заявителями.

Анализ риска. Путем выявления сочетаний факторов, связанных с оплаченными заявлениями, страховщики могут уменьшить свои потери по обязательствам.

Медицина

Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов. Они построены главным образом на основе правил, описывающих сочетания различных симптомов различных заболеваний. С помощью таких правил узнают не только, чем болен пациент, но и как нужно его лечить. Технологии Data Mining позволяют обнаруживать в медицинских данных шаблоны, составляющие основу указанных правил.

Молекулярная генетика и генная инженерия

Пожалуй, наиболее остро и вместе с тем четко задача обнаружения закономерностей в экспериментальных данных стоит в молекулярной генетике и генной инженерии. Здесь она формулируется как определение так называемых маркеров, под которыми понимают генетические коды, контролирующие те или иные фенотипические признаки живого организма. Такие коды могут содержать сотни, тысячи и более связанных элементов.

На развитие генетических исследований выделяются большие средства. В последнее время в данной области возник особый интерес к применению методов Data Mining. Известно несколько крупных фирм, специализирующихся на применении этих методов для расшифровки генома человека и растений.

Прикладная химия

Методы Data Mining находят широкое применение в прикладной химии (органической и неорганической). Здесь нередко возникает вопрос о выяснении особенностей химического строения тех или иных соединений, определяющих их свойства. Особенно актуальна такая задача при анализе сложных химических соединений, описание которых включает сотни и тысячи структурных элементов и их связей.

Заключение

Можно привести еще много примеров различных областей знания, где методы Data Mining играют ведущую роль. Особенность этих областей заключается в их сложной системной организации. Они относятся главным образом к надкибернетическому уровню организации систем, закономерности которого не могут быть достаточно точно описаны на языке статистических или иных аналитических математических моделей. Данные в указанных областях неоднородны, гетерогенны, нестационарны и часто отличаются высокой размерностью.

Использованные источники:

1. Wikipedia [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org/wiki/

2. 3DNews [Электронный ресурс] https://3dnews.ru/

3. Habr [Электронный ресурс] https://habr.com/ru/

4. Overlockers [Электронный ресурс] https://www.overclockers.ru/

УДК-343.2/.7

Полякова О.И. студент магистратуры 2 курс факультет «Юриспруденция»

АГУ

г. Астрахань, РФ

ПРИЗНАКИ И ПОНЯТИЕ РЕЛИГИОЗНОГО ЭКСТРЕМИЗМА

Аннотация: В данной статье приводятся различные мнения ученых по поводу существующих на данном периоде форм экстремизма. Объясняется, что экстремизм проявляется не в форме, а в том или ином виде. Некоторые ученые делают вывод о том, что как такового религиозного экстремизма не существует, потому что он всего лишь является разновидность политического экстремизма. Но в холе исследования дается обоснование с помощью научных точек зрения и российских нормативно-правовых актов, что религиозный экстремизм имеет место быть в современном обществе.

Ключевые слова: Экстремизм, виды экстремизма, религия, религиозный экстремизм.

Polyakova O.I master's student 2 course, faculty of «Jurisprudence» Astrakhan State University Astrakhan, Russia THE SIGNS AND CONCEPTS OF RELIGIOUS EXTREMISM

Annotation: This article shows us different opinions of the scientists about the forms of extremism existing nowdays. It is explained that extremism is manifested not in one, but in different forms. Some of the scientists conclude that extremism as such doesn't exist, because it's only a type of political extremism. But durin g the study thanks to the help of scientific points of view and Russian regulatory legal acts we can see that extremism takes place in modern society.

Keywords: Extremism, types of extremism, religion, religious extremism.

Многие авторы разновидности или формы экстремизма разделяют на три вида, не исключая сложившимся в отечественной юридической литературе мнением, эти виды: политический; национальный, или расовый, или этнический и религиозный. Вместе с этим есть такие исследователи «экстремизма», которые выделяют, кроме вышеупомянутых форм или видов: идеологический.