Please use this identifier to cite or link to this item:
https://openscience.ge/handle/1/1603
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | არჩუაძე, მაია | ka |
dc.contributor.author | შავკაციშვილი, ჯულია | ka |
dc.date.accessioned | 2020-01-27T10:58:49Z | - |
dc.date.available | 2020-01-27T10:58:49Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.uri | https://openscience.ge/handle/1/1603 | - |
dc.description.abstract | SQL Server has been a leader in predictive analytics since the 2000 release, by providing data mining in Analysis Services. SQL Server Data Mining provides an integrated platform for predictive analytics that encompasses data cleansing and preparation, machine learning, and reporting. SQL Server Data Mining includes multiple standard algorithms, including EM and K-means clustering models, neural networks, logistic regression and linear regression, decision trees, and naive bayes classifiers. All models have integrated visualizations to help you develop, refine, and evaluate your models. Today there are many algorithms and methods used for analysis of data. The main problem is to find a suitable algorithm for data retrieval in case of a particular problem. The work is examined and analyzed by the factors influencing the selection of the algorithm. Master's thesis may be useful for scientific workers, teachers, doctoral students, graduate students, bachelors and students of higher education institutions. Its main conclusions can be used to conduct further studies in various organizations, as well as in pedagogic practice. | en |
dc.description.abstract | SQL Server, ლიდერი პროგნოზირებად ანალიტიკაში 2000 წლიდან, უზრუნველყოფს მონაცემთა მოძიებას ანალიზში. SQL Server Data Mining წარმოადგენს ინტეგრირებლ პლატფორმას ანალიტიკაში, რომელიც მოიცავს მონაცემთა წმენდას და მომზადებას, მანქანურ სწავლებას და ანგარიშგებას. SQL Server Data Mining მოიცავს სხვადასხვა ალგორითმებს, მათ შორის EM (მონაცემთა მაქსიმიზაციის ალგორითმი) და K-საშუალოს კლასტერიზაციის მოდელებს, ნეირონულ ქსელებს, ლოჯისტიკურ და ხაზოვან რეგრესიას, ბაიესის კლასიფიკატორებს. ყველა მათგანს აქვს ინტეგრირებული ვიზუალი, რაც გვეხმარება მოდელების შემუშავებაში, დახვეწასა და შეფასებაში. დღეისათვის არსებობს მრავალი ალგორითმი და მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ანალიზისთვის. ძირითადი პრობლემა სპეციფიური პრობლემის შემთხვევაში მონაცემთა ამოღებისათვის შესაფერისი ალგორითმის პოვნაა. ნაშრომში გამოკვლეული და გაანალიზებულია ის ფაქტორები, რომლებიც ზეგავლენას ახდენს შესაბამისი ალგორითმის შერჩევაზე. სამაგისტრო ნაშრომი შეიძლება სასარგებლო იყოს სამეცნიერო მუშაკებისათვის, პედაგოგებისათვის, დოქტორანტებისათვის, მაგისტრანტებისათვის, ბაკალავრებისათვის და უმაღლესი სასწავლო დაწესებულებების სტუდენტებისათვის. მისი ძირითადი დასკვნები შეიძლება სხვადასხვა ორგანიზაციების შემდგომი კვლევების ჩატარებისას, აგრეთვე პედაგოგიურ პრაქტიკაში იქნეს გამოყენებული. | ka |
dc.language.iso | ka | en |
dc.publisher | Ivane Javakhishvili Tbilisi State University | en |
dc.publisher | ივანე ჯავახიშვილის სახელობის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტი | ka |
dc.subject | SQL Server Data mining | en |
dc.subject | k-საშუალოს კლასტერზაცია | ka |
dc.subject | გადაწყვეტილებათა მიღების ხეები | ka |
dc.title | მონაცემთა მოძიების მეთოდები SQL- ის რესურსების გამოყენებით | ka |
dc.type | master thesis | en |
dc.type | სამაგისტრო ნაშრომი | ka |
thesis.degree.name | Master of Information Technology | en |
thesis.degree.name | მაგისტრი ინფორმაციულ ტექნოლოგიებში | ka |
thesis.degree.level | 1 | - |
thesis.degree.discipline | ინფორმაციული ტექნოლოგიები. Information Technology | ka |
dc.contributor.institution | Ivane Javakhishvili Tbilisi State University | en |
dc.contributor.institution | ივანე ჯავახიშვილის სახელობის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტი | ka |
dc.contributor.faculty | Faculty of Exact and Natural Sciences | en |
dc.contributor.faculty | ზუსტ და საბუნებისმეტყველო მეცნიერებათა ფაკულტეტი | ka |
item.languageiso639-1 | ka | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.openairetype | master thesis | - |
item.openairetype | სამაგისტრო ნაშრომი | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
Appears in Collections: | ზუსტ და საბუნებისმეტყველო მეცნიერებათა ფაკულტეტი (დისერტაციები, სამაგისტრო ნაშრომები) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
MA Thesis Shavkacishvili Julia.pdf | მონაცემთა მოძიების მეთოდები SQL- ის რესურსების გამოყენებით | 972.37 kB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
199
checked on May 3, 2024
Download(s)
313
checked on May 3, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.